当前位置：首页 > news >正文

【分布式缓存中间件Memcached原理与应用】

news 2025/1/4 19:37:57

分布式缓存中间件（以 Memcached 为例）

一、分布式缓存中间件概述

（一）概念

分布式缓存中间件是一种用于存储频繁访问的数据副本的软件系统，它位于应用程序和数据源（通常是数据库）之间。通过在内存中缓存常用的数据，减少了应用程序对后端数据源的直接访问次数，从而提高系统的整体性能。

（二）作用

1. 减轻数据库压力

在许多应用场景中，数据库往往是性能瓶颈所在。例如电商系统中频繁的商品信息查询，每次都从数据库读取会消耗大量的 I/O 资源和数据库连接。分布式缓存中间件可以将这些经常被查询的商品信息缓存起来，后续请求直接从缓存中获取，大大减少了数据库的查询负载，避免数据库因频繁请求而性能下降。

2. 提高系统响应速度

由于缓存的数据存储在内存中，相比于从磁盘存储的数据库读取数据，内存的读写速度要快得多。应用程序从缓存获取数据能在极短时间内完成，显著缩短了响应时间，提升了用户体验。像社交平台中用户信息的频繁展示，从缓存中获取就能快速响应，使用户操作更加流畅。

（三）Memcached 在缓存应用中的特点和优势

1. 简单高效

Memcached 的设计理念就是简单，它提供了简洁的 API 用于数据的存储和获取操作。其核心代码专注于实现高效的内存存储和快速的数据访问机制，内部采用了基于内存的哈希表结构（在源码中可以看到相关的数据结构实现）来存储键值对，使得数据的查找、插入和删除操作在平均情况下时间复杂度接近，能够快速响应客户端请求。

2. 支持分布式部署

Memcached 可以通过在多台服务器上部署实例，构建分布式缓存系统。它本身没有复杂的分布式一致性协议，而是采用简单的客户端哈希算法（在客户端代码中实现，例如 Java 客户端会根据键计算哈希值来决定将数据存储到哪个 Memcached 服务器节点上）将数据分散存储到不同的节点上，这样可以轻松扩展缓存容量，应对大规模的数据缓存需求。

3. 内存管理优化

Memcached 有着高效的内存管理机制，它预先分配内存块（在源码中通过特定的内存分配器来实现），避免了频繁的内存分配和释放操作带来的性能开销，并且能够根据实际使用情况动态调整内存分配，提高内存利用率，使得在有限的内存资源下可以缓存更多的数据。

4. 开源且广泛应用

作为开源的缓存中间件，Memcached 有着庞大的社区支持，很多互联网企业在早期都广泛采用它来构建缓存系统，积累了丰富的实践经验和相关的优化案例，方便开发者在遇到问题时参考和学习。

二、Memcached 的安装与配置

（一）安装过程

在 Linux 系统下安装（以 Ubuntu 为例）：

sudo apt-get update
sudo apt-get install memcached

安装完成后，可以通过以下命令查看 Memcached 服务是否启动：

ps -ef | grep memcached

默认情况下，Memcached 监听在本地的 11211 端口。

配置修改（可选）：
Memcached 的配置文件通常在 /etc/memcached.conf，可以在这里修改一些重要参数，比如内存限制（-m 参数，默认单位是 MB，用于设置 Memcached 可使用的最大内存）、监听的 IP 地址（-l 参数，默认是 127.0.0.1，可以修改为服务器的实际 IP 地址以允许外部客户端连接）、端口（-p 参数，默认 11211）等。例如，若要将内存限制设置为 2048MB，可以编辑配置文件添加或修改如下行：

-m 2048

（二）代码示例：基本操作与 Java 项目集成

1. 引入依赖

在 Java 项目中使用 Memcached，首先需要引入相应的客户端依赖，比如常用的 spymemcached 客户端库。如果使用 Maven 构建项目，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency><groupId>net.spy</groupId><artifactId>spymemcached</artifactId><version>2.12.3</version>
</dependency>

2. 数据存储操作

import net.spy.memcached.MemcachedClient;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.concurrent.Future;public class MemcachedExample {public static void main(String[] args) {try {// 创建 Memcached 客户端连接MemcachedClient client = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("localhost", 11211));// 存储数据到 MemcachedFuture<Boolean> setResult = client.set("user:1", 3600, "John Doe");if (setResult.get()) {System.out.println("Data stored successfully");}client.shutdown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

代码解释：

MemcachedClient 类用于创建与 Memcached 服务器的连接，这里指定了服务器地址为 localhost 和端口 11211。
client.set(“user:1”, 3600, “John Doe”) 方法用于向 Memcached 中存储数据，第一个参数是键（这里采用了一种类似命名空间的键格式，方便区分不同类型的数据），第二个参数是数据的过期时间（单位是秒，这里设置为 3600 秒即 1 小时），第三个参数是要存储的值。
Future 用于获取存储操作的异步结果，通过 setResult.get() 可以阻塞等待操作完成并获取是否成功存储的结果。
client.shutdown() 用于关闭客户端连接，释放相关资源。

3. 数据获取操作

import net.spy.memcached.MemcachedClient;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.concurrent.Future;public class MemcachedGetExample {public static void main(String[] args) {try {MemcachedClient client = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("localhost", 11211));// 从 Memcached 获取数据Future<Object> getResult = client.get("user:1");Object value = getResult.get();if (value!= null) {System.out.println("Retrieved value: " + value);} else {System.out.println("Data not found in cache");}client.shutdown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

代码解释：

同样先创建 MemcachedClient 连接到服务器。
client.get(“user:1”) 方法用于从 Memcached 中获取对应键的数据，返回一个 Future 用于获取异步获取操作的结果。
通过 getResult.get() 获取实际的值，如果值为 null，则表示缓存中不存在该数据。

4. 数据删除操作

import net.spy.memcached.MemcachedClient;
import java.net.InetSocketAddress;public class MemcachedDeleteExample {public static void main(String[] args) {try {MemcachedClient client = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("localhost", 11211));// 删除 Memcached 中的数据boolean deleteResult = client.delete("user:1");if (deleteResult) {System.out.println("Data deleted successfully");} else {System.out.println("Data not found or failed to delete");}client.shutdown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

代码解释：

先创建客户端连接。
client.delete(“user:1”) 方法用于删除 Memcached 中指定键的数据，返回 true 表示删除成功，返回 false 可能是数据不存在或者删除操作出现问题。

（三）缓存策略与提高命中率

1. LRU（Least Recently Used）策略

Memcached 内部采用了类似 LRU 的缓存淘汰策略来管理内存空间。当缓存空间已满且需要插入新的数据时，它会优先淘汰最近最少使用的数据。从源码层面来看，在内存管理模块中，会维护每个数据项的访问时间记录（通过一些时间戳相关的变量和数据结构来实现），当内存紧张时，遍历这些数据项，根据访问时间来确定哪些是最久未被使用的，然后将其从内存中移除，为新数据腾出空间。

2. 提高命中率的实践方法

合理设置过期时间：根据业务数据的更新频率来设置合适的过期时间。例如对于电商系统中商品的基本信息（如名称、价格等），如果更新不是很频繁，可以设置较长的过期时间，如几个小时甚至一天，这样能让数据在缓存中停留更久，增加被重复访问的概率，从而提高命中率。
缓存预热：在系统启动初期，主动将一些常用的数据加载到缓存中。比如在新闻资讯类应用中，将热门文章、分类列表等提前放入缓存。

以下是一个简单的缓存预热示例代码（假设已经有获取热门文章列表的方法 getHotArticles()）：

import net.spy.memcached.MemcachedClient;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;public class CachePreheating {public static void main(String[] args) {try {MemcachedClient client = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("localhost", 11211));List<String> hotArticles = getHotArticles();for (int i = 0; i < hotArticles.size(); i++) {client.set("article:" + i, 3600, hotArticles.get(i));}client.shutdown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

通过这种方式，让缓存一开始就存储了部分大概率会被访问的数据，提高缓存的初始命中率。

三、Memcached 的内存管理机制与分布式架构

（一）内存管理机制

####1. 内存分配模型

Memcached 的内存分配采用了一种固定大小内存块（slab）的方式。在源码中，它预先分配了多个不同大小规格的 slab 类（通过 slabclass_t 结构体等相关代码来定义和管理），每个 slab 又被划分为多个固定大小的内存块。当要存储数据时，根据数据的大小选择合适的 slab 类，然后从该类对应的空闲内存块中分配一块来存储数据。例如，如果要存储一个较小的数据项，会选择对应较小内存块的 slab 类，这种方式避免了频繁的内存碎片化问题，提高了内存分配和回收的效率。

2. 内存回收与重用

当数据过期或者被删除后，对应的内存块会被标记为空闲，放入所属 slab 类的空闲内存块链表中（通过链表结构来维护空闲内存块，在源码中有相应的链表操作代码），以便后续有新的数据需要存储且大小合适时可以直接重用这些空闲内存块，减少了内存重新分配的开销。同时，Memcached 会定期检查内存使用情况，对空闲内存块进行整理和优化，确保内存的高效利用。

（二）分布式架构

1. 客户端哈希算法

Memcached 的分布式架构依赖于客户端实现的哈希算法来决定数据存储在哪个服务器节点上。以常见的 Java 客户端为例，在发送数据存储请求时，客户端会根据数据的键（比如前面示例中的 “user:1” 这样的键）计算出一个哈希值（通过哈希函数，如 CRC32 等常用哈希算法在客户端代码中实现），然后根据预先配置的服务器节点列表，通过取模等方式（例如哈希值对服务器节点数量取模）确定将该数据存储到哪一台 Memcached 服务器上。当获取数据时，同样根据键计算哈希值找到对应的服务器去获取数据，实现了数据在多服务器节点间的分散存储和访问。

2. 节点动态扩展与故障处理

虽然 Memcached 本身没有复杂的集群管理功能来自动处理节点的动态扩展和故障转移，但在实际应用中，可以通过一些外部的机制来辅助实现。例如，在配置客户端连接时，可以动态更新服务器节点列表（通过配置文件或者动态配置中心来管理），当新增服务器节点时，修改配置让客户端知晓新的节点信息，后续新的数据就可以存储到新节点上；对于节点故障情况，可以通过客户端的重试机制（在客户端代码中设置重试次数和间隔等参数），当访问某个故障节点失败时，尝试访问其他节点或者等待节点恢复后再次尝试，保障系统的可用性。不过这种方式相对来说比较简单粗暴，不像一些其他缓存中间件（如 Redis 集群模式）有更完善的自动处理机制。

（三）与 Redis 等缓存中间件的对比分析

1. 数据结构支持

Memcached：主要支持简单的键值对存储，数据类型相对单一。虽然可以通过一些变通的方式在键值层面模拟复杂的数据结构，但使用起来不够便捷。
Redis：提供了丰富的数据结构，如字符串、列表、哈希表、集合、有序集合等，能够满足更多复杂的业务场景需求。例如在实现排行榜功能时，利用 Redis 的有序集合可以轻松实现分数排序和成员查询等操作，而 Memcached 则较难直接实现类似功能。

2. 持久化功能

Memcached：本身不具备持久化功能，数据存储在内存中，一旦服务器重启或者出现故障，缓存中的数据就会丢失。这在一些对数据持久性要求不高，更注重性能的场景下是可以接受的，但对于需要数据在重启后能恢复的场景就不太合适了。
Redis：支持多种持久化方式，如 RDB（基于快照的持久化）和 AOF（基于日志的持久化），可以根据业务需求选择不同的持久化策略，保障数据在一定程度上的持久性，即使服务器出现意外情况，也能通过持久化文件恢复数据。

3. 分布式特性与集群管理

Memcached：如前面所述，其分布式主要依赖客户端哈希实现简单的数据分散存储，集群管理功能相对薄弱，需要借助外部手段来处理节点的扩展、故障等问题。
Redis：提供了多种集群模式，如 Redis Cluster，具备完善的节点自动发现、数据自动分片、故障转移等功能，能更好地应对大规模分布式缓存场景，降低了运维的复杂度，提高了系统的可靠性和可扩展性。

4. 性能特点

Memcached：在简单的键值对读写操作上性能非常出色，由于其简洁的设计和高效的内存管理，对于纯内存缓存且不需要复杂功能的场景，能快速响应请求，内存利用率也较高。
Redis：虽然功能丰富，但在性能上也有不错的表现，不过因为要支持多种数据结构和持久化等功能，在一些极端高并发、对性能要求极高且只需要简单键值操作的场景下，性能可能稍逊于 Memcached。

5. 应用场景推荐

Memcached：适合用于缓存那些频繁读取、对一致性要求不高、数据结构简单且不需要持久化的场景，比如缓存一些临时的、经常被查询的网页静态资源、商品详情页面的部分信息等。
Redis：更适合应用在需要复杂数据结构支持、有数据持久化需求、对集群管理和高可用性要求较高的场景，比如社交平台中用户关系的存储、电商系统中购物车数据的管理以及各类排行榜、计数器等功能实现。

四、案例展示与缓存中间件选择

（一）案例背景

假设有一个在线教育平台，有课程信息查询、用户学习记录查询、课程评论等功能。课程信息更新不是很频繁，每天可能会有几次更新；用户学习记录需要实时更新和查询，并且要求一定的持久性，以方便用户在不同设备上能看到一致的学习进度；课程评论则是高并发读写场景，对响应速度要求很高。

（二）基于业务需求的缓存中间件选择分析

1. 课程信息缓存

对于课程信息，可以选择 Memcached 进行缓存。因为它更新频率较低，对持久化没有严格要求，而且使用 Memcached 能利用其高效的内存读写性能快速响应课程信息的查询请求，减少数据库压力。可以按照如下方式进行缓存操作（假设已经有获取课程信息的方法 getCourseInfoById()）：

import net.spy.memcached.MemcachedClient;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.concurrent.Future;public class CourseInfoCache {private static final String COURSE_INFO_PREFIX = "course:";public static void cacheCourseInfo(MemcachedClient client, int courseId, String courseInfo) {try {Future<Boolean> setResult = client.set(COURSE_INFO_PREFIX + courseId, 3600 * 6, courseInfo);if (setResult.get()) {System.out.println("Course info cached successfully");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public static String getCachedCourseInfo(MemcachedClient client, int courseId) {try {Future<Object> getResult = client.get(COURSE_INFO_PREFIX + courseId);Object value = getResult.get();if (value!= null) {return (String) value;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}public static void main(String[] args) {try {MemcachedClient client = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("localhost", 11211));// 模拟获取课程信息并缓存int courseId = 1;String courseInfo = getCourseInfoById(courseId);cacheCourseInfo(client, courseId, courseInfo);// 获取缓存中的课程信息String cachedInfo = getCachedCourseInfo(client, courseId);if (cachedInfo!= null) {System.out.println("Retrieved cached course info: " + cachedInfo);} else {System.out.println("Course info not found in cache");}client.shutdown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}private static String getCourseInfoById(int courseId) {// 这里可以替换为实际从数据库或其他数据源获取课程信息的逻辑return "Course " + courseId + " info";}
}

代码解释：

cacheCourseInfo 方法：

该方法用于将课程信息缓存到 Memcached 中。

首先通过 client.set 方法，以特定格式（course: 加上课程 ID 作为键）将课程信息存储到 Memcached 里，设置的过期时间为 3600 * 6 秒（即 6 小时），以适应课程信息更新频率不高的特点。
通过 setResult.get() 来获取存储操作的结果，如果成功存储，则在控制台输出相应提示信息。

getCachedCourseInfo 方法：

此方法负责从 Memcached 中获取缓存的课程信息。
利用 client.get 方法，根据课程 ID 对应的键去获取数据，获取到的数据以 Object 类型返回，若不为 null，则将其转换为 String 类型（因为这里假设缓存的课程信息是字符串类型）并返回；若获取结果为 null，则直接返回 null，表示缓存中未找到该课程信息。

main 方法：

首先创建 MemcachedClient 与 Memcached 服务器建立连接，指定服务器地址为 localhost 以及端口 11211。
模拟获取课程信息的过程，调用 getCourseInfoById 方法（这里只是简单返回一个包含课程 ID 的字符串示例，实际中应替换为从真实数据源获取数据的逻辑）获取课程信息后，通过 cacheCourseInfo 方法将其缓存到 Memcached 中。
接着使用 getCachedCourseInfo 方法尝试从缓存中获取课程信息，根据获取结果在控制台输出相应提示，判断是否成功获取到缓存的课程信息。
最后通过 client.shutdown() 关闭与 Memcached 服务器的连接，释放相关资源。

2. 用户学习记录缓存

对于用户学习记录，鉴于需要持久化以及在不同设备上保持一致性，Redis 是更合适的选择。可以利用 Redis 的哈希表数据结构来存储用户学习记录，例如以用户 ID 作为键，学习记录的各个字段（如课程 ID、学习时长、学习进度等）作为哈希表中的字段和值。以下是示例代码（假设使用 Jedis 作为 Redis 的 Java 客户端，需先在 pom.xml 中引入相应依赖）：

<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>4.3.0</version>
</dependency>

import redis.clients.jedis.Jedis;public class UserStudyRecordCache {private static final String USER_STUDY_RECORD_PREFIX = "user_study:";public static void cacheUserStudyRecord(Jedis jedis, int userId, int courseId, long studyDuration, double progress) {String key = USER_STUDY_RECORD_PREFIX + userId;jedis.hset(key, "courseId", String.valueOf(courseId));jedis.hset(key, "studyDuration", String.valueOf(studyDuration));jedis.hset(key, "progress", String.valueOf(progress));}public static String getCachedUserStudyRecord(Jedis jedis, int userId) {String key = USER_STUDY_RECORD_PREFIX + userId;return jedis.hgetAll(key).toString();}public static void main(String[] args) {try {Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// 模拟缓存用户学习记录int userId = 1;int courseId = 101;long studyDuration = 3600; // 以秒为单位，模拟学习了1小时double progress = 0.5; // 学习进度为50%cacheUserStudyRecord(jedis, userId, courseId, studyDuration, progress);// 获取缓存的用户学习记录String cachedRecord = getCachedUserStudyRecord(jedis, userId);System.out.println("Retrieved cached user study record: " + cachedRecord);jedis.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

代码解释：

cacheUserStudyRecord 方法：

这个方法的目的是将用户学习记录缓存到 Redis 中。
首先构建以 user_study: 加上用户 ID 作为 Redis 中的键，然后通过 jedis.hset 方法，分别将课程 ID、学习时长、学习进度等学习记录的相关信息以键值对的形式存储到 Redis 的哈希表结构中，方便后续查询和更新。

getCachedUserStudyRecord 方法：

用于从 Redis 中获取缓存的用户学习记录。
根据用户 ID 构建对应的键，再使用 jedis.hgetAll 方法获取该键对应的哈希表中的所有字段和值，将其转换为字符串后返回，这里返回的字符串可以根据实际需求进一步解析和处理。

main 方法：

创建 Jedis 对象来建立与 Redis 服务器的连接，指定服务器地址为 localhost 和端口 6379。
模拟缓存用户学习记录的操作，给定用户 ID、课程 ID、学习时长和学习进度等参数，调用 cacheUserStudyRecord 方法将这些信息缓存到 Redis 中。
接着通过 getCachedUserStudyRecord 方法从 Redis 中获取缓存的用户学习记录，并在控制台输出获取到的记录信息。
最后通过 jedis.close() 关闭与 Redis 服务器的连接，释放资源。

3. 课程评论缓存

对于课程评论这种高并发读写场景且对响应速度要求极高的情况，Memcached
能发挥其优势。不过考虑到可能存在一些热门评论需要长期展示等情况，可以结合一定的缓存更新策略来优化。

以下是示例代码：

import net.spy.memcached.MemcachedClient;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Future;public class CourseCommentCache {private static final String COURSE_COMMENT_PREFIX = "comment:";public static void cacheCourseComments(MemcachedClient client, int courseId, List<String> comments) {try {Future<Boolean> setResult = client.set(COURSE_COMMENT_PREFIX + courseId, 600, comments);if (setResult.get()) {System.out.println("Course comments cached successfully");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public static List<String> getCachedCourseComments(MemcachedClient client, int courseId) {try {Future<Object> getResult = client.get(COURSE_COMMENT_PREFIX + courseId);Object value = getResult.get();if (value!= null && value instanceof List) {return (List<String>) value;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}public static void updateCachedComments(MemcachedClient client, int courseId, List<String> newComments) {try {// 先删除旧的缓存评论client.delete(COURSE_COMMENT_PREFIX + courseId);// 再缓存新的评论cacheCourseComments(client, courseId, newComments);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) {try {MemcachedClient client = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("localhost", 11211));// 模拟获取课程评论并缓存int courseId = 1;List<String> comments = getCourseComments(courseId);cacheCourseComments(client, courseId, comments);// 获取缓存中的课程评论List<String> cachedComments = getCachedCourseComments(client, courseId);if (cachedComments!= null) {System.out.println("Retrieved cached course comments: " + cachedComments);} else {System.out.println("Course comments not found in cache");}// 模拟有新评论，更新缓存List<String> newComments = getNewCourseComments(courseId);updateCachedComments(client, courseId, newComments);client.shutdown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}private static List<String> getCourseComments(int courseId) {// 这里可以替换为实际从数据库或其他数据源获取课程评论的逻辑return List.of("Comment 1", "Comment 2");}private static List<String> getNewCourseComments(int courseId) {// 模拟获取新的课程评论return List.of("New Comment 1", "New Comment 2");}
}

代码解释：

cacheCourseComments 方法：

用于将课程评论缓存到 Memcached 中。
按照 comment: 加上课程 ID 的格式构建键，通过 client.set 方法将课程评论列表缓存到 Memcached 里，设置过期时间为 600 秒（即 10 分钟），可根据实际情况调整过期时间以平衡缓存新鲜度和性能。
通过获取存储操作的结果来判断是否成功缓存，并输出相应提示信息。

getCachedCourseComments 方法：

负责从 Memcached 中获取缓存的课程评论。
同样根据课程 ID 构建键，使用 client.get 方法获取对应的数据，若获取到的数据不为 null 且类型是 List，则将其转换为 List 类型并返回，表示获取到了缓存的课程评论；若不符合条件，则返回 null，意味着缓存中未找到相应评论。

updateCachedComments 方法：

此方法用于更新缓存中的课程评论。
先通过 client.delete 方法删除原有的课程评论缓存，然后调用 cacheCourseComments 方法将新的课程评论列表缓存到 Memcached 中，实现缓存数据的更新操作。

main 方法：

首先创建 MemcachedClient 连接到 Memcached 服务器，指定相关的地址和端口信息。
模拟获取课程评论的过程，先调用 getCourseComments 方法（这里简单返回一个包含两条评论的列表示例，实际应替换为真实获取数据的逻辑）获取课程评论后，通过 cacheCourseComments 方法将其缓存到 Memcached 中。
接着使用 getCachedCourseComments 方法尝试从缓存中获取课程评论，并根据获取结果输出相应提示信息，判断是否成功获取到缓存的评论。
再模拟有新评论的情况，调用 getNewCourseComments 方法获取新的评论列表，然后通过 updateCachedComments 方法更新缓存中的课程评论。
最后通过 client.shutdown() 关闭与 Memcached 服务器的连接，释放相关资源。

（三）总结

通过本文在线教育平台的案例可以看出，不同的业务需求对于缓存中间件的要求是不同的。在实际项目中，需要综合考虑数据的读写特性、是否需要持久化、对一致性的要求以及高并发处理能力等多方面因素来选择合适的缓存中间件。Memcached 和 Redis 各有其优势和适用场景，合理运用它们能够有效地减轻数据库压力、提高系统响应速度，提升整个系统的性能和用户体验。
同时，无论是使用 Memcached 还是 Redis，都需要根据实际的业务负载和硬件资源情况，对其配置参数（如内存分配、过期时间设置、集群节点数量等）进行优化调整，并且要结合监控工具（如 Memcached 的 stats 命令可以查看运行状态统计信息，Redis 也有相关的监控命令和工具）来实时关注缓存的使用情况，及时发现并解决可能出现的性能瓶颈、内存占用过高、缓存命中率低等问题，保障缓存系统持续稳定地为业务服务。