一、缓存什么时候用？
数据量增大后，直接频繁操作数据库会对库造成很大的压力，对于变更不太频繁，读的频率远大于写的频率，而且对实时性要求不太高的内容，放在缓存中，能减小数据库压力，提高访问速度。下图为使用缓存和不使用缓存时的请求处理流程：
可见，在使用了缓存后，直接通过缓存取数据，减小了数据库的压力。
二、缓存技术Redis？
现在所在的项目缓存技术用的是Memcache，都知道Memcache和Redis一样，都用做缓存之用。一直被旁人灌输的就是Redis的种种优越性，二者相比，Redis的两大特点是：
（1）Memcache只能存储键值对，Redis除了可以存储键值对而外，还支持list、set等数据类型；
（2）Memcache存储的数据只能放在内存中，而Redis支持数据的持久化，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。
如此看来，Redis似乎要优于Memcache，那么，Memcache应该作为被抛弃的对象才对，为什么还会有人选择它呢？
三、为什么要用Memcache？
（1）考虑具体应用目的：
在视频专区这个项目中，前台首页分版块展示视频节目的封面图片，通过封面链接到视频的详情页，进行视频的播放。这些内容变更不频繁，正好符合使用缓 存的条件，到底该使用哪种缓存技术呢？在Redis和Memcache的选择中：1、存取图片只需要进行简单的key-value存储，不需要更多的数据 类型；2、首页内容不需要持久化到硬盘；3、经过调研，在100k以上的数据中，Memcache性能要高于Redis，对于大数据的存 储，Memcache还是要占优势一些。结合以上三点，最终项目选择使用Memcache。
当然，业务不同选择也各不相同，总之一句话，合理分析合理选择。
（2）Memcache二三事：
1、工作原理：
Memcache的工作模式并不复杂，同样也是惯用的C/S模式，分为服务器端和客户端。服务器端启动后就一直保持可用状态，等待客户端的连接。在 Memcache中数据使用key-value的形式进行存储，你可能会问，key如何生成和管理呢？还是具体问题具体分析，生成规则可以根据业务自己来 定，假如你要存用户名，那么就可以用用户id来作为key。key的值通过hash进行转换，根据 hash值把value传递到对应的具体的某个 服务 器上。当需要获取对象数据时，也要对key进行hash，通过获得的值可以确定它被保存在了哪台Server上，然后再向该Server发出请求获取数 据，客户端只需要知道保存hash(key)的值在哪台服务器上就可以了。
说到底，Memcache的工作就是在专门的机器的内存里维护一张巨大的hash表，来存储经常被读写的一些数组与文件。
2、分布式：
单台Memcache的内存容量的有限的，Memcache可以实现分布式来扩充内存，例如可以由10台8G内存的机器，构成一个80G的内存池， 如果觉得还不够大可以增加机器，这样一个大的内存池，完全可以把大部分热点业务数据保存进去，由内存来阻挡大部分对数据库读的请求，对数据库释放可观的压 力。
它的分布式是怎么实现的呢？个人对这部分内容很好奇。Memcache服务器端仅提供存储功能，等待客户端的连接，分布式主要通过客户端路由来实 现。每次存取某key的value时，通过某种算法把key映射到某台Memcached服务器节点上，因此这个key所有操作都在这个节点上。怎么才能 让数据平均到所有服务器上呢？经常采用的是hash算法。hash后对服务器数目n取模，假设有3台机子，余数为1即分配到第一台机子。
顿时我产生了一个疑问，分布式的机子只要有一个宕机了，服务器数目发生变化，key的分配就会发生根本性的变化，怎样才能使影响最小化 呢？consistent hashing思想应运而生，它指的是服务器节点的hash值配置到一个0到232的圆上，同时求出key的hash值，也映射到圆上，然后顺时针找到的 第一个服务器即为保存数据的服务器。这样一来，增加或减小服务器，只会影响增加或减小点之前的数据分布。我不禁对如此精妙的思想感到万分佩服。
四、后记
对于Memcache，暂时只是将了解的皮毛总结记录下来，希望后续一步一步学习后能持续更新。