# Go项目推荐：分布式缓存
分布式缓存（Go）这个项目在 23年就在星球里发布了。
如今，对这个项目做了第二版优化。
对代码讲解，面试问题，和简历写法，都做了补充和完善。
本项目今天在知识星球里正式发布：
# 什么是缓存
缓存是将高频访问的数据暂存到内存中，是加速数据访问的存储，降低延迟，提高吞吐率的利器。
# 为什么要实现缓存系统
因缓存的使用相关需求，通过牺牲一部分服务器内存，减少对磁盘或者数据库资源进行直接读写，可换取更快响应速度。
尤其是处理高并发的场景，负责存储经常访问的数据，通过设计合理的缓存机制提高资源的访问效率。
由于服务器的内存是有限的，我们不能把所有数据都存放在内存中，因此需要一种机制来决定当使用内存超过一定标准时，应该删除哪些数据，这就涉及到缓存淘汰策略的选择。
# 在什么地方加缓存
距离用户越近，缓存能够发挥的效果越好。
缓存的顺序：用户请求->HTTP缓存->CDN缓存->代理服务器缓存->进程内缓存->分布式缓存->数据库
根据 缓存的存储方式 和 应用的耦合度，缓存可以分为 本地缓存（Local Cache） 和 分布式缓存（Distributed Cache）。
本地缓存更注重 访问速度，而分布式缓存则关注 数据一致性和扩展性。
# 分布式缓存（Distributed Cache）
分布式缓存是一种 独立部署的缓存服务，与应用进程分离，多个应用实例共享同一份缓存数据，典型实现包括 Redis、Memcached、etcd。
优势
1、支持大规模存储：
- 缓存数据分布在多个服务器上，不受单机内存限制，可扩展存储空间。
- 例如：Redis Cluster 支持横向扩展，通过分片技术存储 TB 级数据。
2、数据一致性更高：
- 由于所有应用节点共享同一份缓存数据，不同服务器间的缓存一致性更容易保证。
- 例如：所有服务器都访问 Redis，数据变更时只需更新 Redis 即可同步到所有应用实例。
3、高可用性：
- Redis Sentinel 或 主从复制 方案可提供 缓存高可用性，即使某个缓存节点宕机，仍可快速切换到备用节点，避免单点故障。
- 持久化机制（AOF/RDB） 使 Redis 在服务器重启后仍能恢复数据，保证缓存数据不会丢失。
4、适用于分布式系统：
- 现代应用通常采用 多实例部署（如 Kubernetes 微服务架构），本地缓存难以满足数据共享需求，而 分布式缓存天然适用于多实例环境。
# 项目专栏精讲
项目代码开源在Github上：https://github.com/youngyangyang04/KamaCache-Go
欢迎star、fork
该项目的专栏是知识星球录友专享的。
项目专栏依然是将 「简历写法」给大家列出来了，大家学完就可以参考这个来写简历：
做完该项目，面试中大概率会有哪些面试问题，以及如何回答，也列出好了：
专栏中的项目面试题都掌握的话，这个项目在面试中基本没问题。
项目架构：
本项目主要模块：缓存组、缓存淘汰与实现、缓存并发、分布式算法之一致性哈希、缓存对外服务化 都做了详细的讲解：
# 获取本项目专栏
本文档仅为星球内部专享，大家可以加入知识星球里获取，在星球置顶一：
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