缓存如何分类？有什么区别？

缓存如何分类？缓存分类按照系统划分为应用级缓存和系统级别缓存；按照设计分本地缓存、分布式缓存、多级缓存。在技术界“缓存为王”，从浏览器到应用前端、应用后端、数据库，每一层都能通过缓存来提高系统的扩展能力，改善系统的响应能力同时减少系统的负担。

一、按照系统划分

1、应用级缓存

应用级缓存是我们平时写的应用程序中所使用的缓存。在平时程序中一般是按照如下操作流程来实现缓存的操作，首先张三用户读取数据库，并将读取的数据存入到缓存中，其他用户读取的时直接从缓存中读取，而不用查询数据库，从而提高程序的执行速度和效率。

2、系统级别缓存

系统级别缓存是抛开我们应用程序之外硬件的缓存操作，例如某些CPU的缓存操作和如下图多级缓存流程类似， CPU在操作数据的时候，先读取1级缓存，1级缓存如果没有数据则读取2级缓存，2级缓存没有数据则读取3级缓 存，3级缓存如果没有数据就直接从主存储器(存储指令和数据)读取数据；

二、按照设计分

（1）本地缓存

直接运行在应用程序本地的缓存组件， 比如 JVM 中的 Map 数据结构，可以作为最简单的数据缓存：

classLocalCache {
privatestaticMap<String,Object>cache =newHashMap<>();
privateLocalCache(){}
publicstaticvoidput(Stringkey,Objectvalue){cache.put(key,value);}
publicstaticObjectget(Stringkey){returncache.get(key);}
}

如果你的应用程序只需要运行在一台服务器上，并且多个应用程序之间不需要共享缓存的数据（比如用户 token），可以直接采用本地缓存，访问缓存时不需要通过网络传输，非常地方便迅速。

但是本地缓存会和你的应用程序强耦合，应用程序停止，本地缓存也就停止了，而且如果是在分布式场景下，多个机器都要使用缓存，此时如果在每个服务器上单独维护一份本地缓存，不仅无法共享数据，而且非常浪费内存（因为每台机器可能缓存了相同的数据）。

（2）分布式缓存

分布式缓存是指独立的缓存服务，不和任何一个具体的应用耦合，可以独立运行并搭建缓存集群。类似数据库，所有的应用程序都可以连接同一个缓存服务以获取相同的缓存数据。

除了数据共享外，分布式缓存的优点还有很多，比如不需要每台机器单独维护缓存、可以集中管理缓存和整体管控分析、便于扩展和容错等，但是应用必须要通过网络访问分布式缓存服务，会产生额外的网络开销成本。并且每台机器都有可能会对整个分布式缓存服务产生影响，而一旦分布式缓存挂了，所有的应用都可能出现瘫痪（缓存雪崩）。

（3）多级缓存

上述两种缓存没有绝对的优劣，要根据实际的业务场景进行选型。其实还可以将本地缓存与分布式缓存相结合，形成多级缓存服务，架构如下：

当首次查询时不存在缓存会同时将数据写入本地缓存和分布式缓存，之后的查询优先查询分布式缓存，而如果分布式缓存宕机，则从本地缓存获取数据，通过多级缓存机制，能够起到兜底的作用，即使缓存挂掉，也能支撑应用运行一段时间。