分布式缓存是一个将数据存储在多个服务器的内存中的系统，允许应用程序快速访问常用信息。与位于单台机器上的传统缓存不同，分布式缓存跨越多个节点，从而实现可扩展性和容错能力。它的工作原理是将数据副本保存在更靠近应用层的的位置，从而减少从较慢的后端来源（如数据库）获取数据的需求。 例如，Web 应用程序可以使用分布式缓存来存储用户会话数据、产品目录详细信息或 API 响应，确保不同区域或服务器上的用户都可以快速访问。
在分布式数据库中，分布式缓存充当性能优化层。当数据库分布在多个节点上（例如，在分片或复制的设置中）时，由于网络开销或磁盘 I/O，查询数据可能会引入延迟。分布式缓存通过将热数据（经常访问或最近使用的记录）存储在内存中来缓解这种情况。 例如，在社交媒体平台上，用户配置文件数据可能会被缓存，以避免在高流量期间重复的数据库查找。发出查询时，应用程序首先检查缓存。如果数据存在（“缓存命中”），则立即返回。如果不存在（“缓存未命中”），则查询数据库，并将结果存储在缓存中以供将来请求。Redis 或 Memcached 等工具通常用于此目的，提供过期策略等功能来驱逐过时的数据。
使用分布式缓存时的关键考虑因素包括一致性和失效。由于数据可能会在数据库中更新，因此缓存必须反映这些更改，以避免提供过时的信息。诸如写直通缓存（同时更新缓存和数据库）或生存时间 (TTL) 设置等技术有助于管理此问题。 此外，分布式缓存通常使用一致哈希等策略来对数据进行分区，以均匀分配负载。例如，在 Amazon ElastiCache 等分布式键值存储中，数据基于哈希键在节点之间拆分，从而确保可扩展性。通过减少数据库负载和加速读取操作，分布式缓存在构建响应迅速、高吞吐量的分布式系统中发挥着至关重要的作用。