缓存的应用场景

客户端应用：浏览器可以缓存 HTTP 响应。我们第一次通过 HTTP 请求数据，并在 HTTP 标头中返回过期策略;我们再次请求数据，客户端应用首先尝试从浏览器缓存中检索数据。

cache

CDN：CDN 缓存静态 Web 资源。客户端可以从附近的 CDN 节点检索数据。

负载均衡器：负载均衡器也可以缓存资源。

消息传递基础结构：消息代理首先将消息存储在磁盘上，然后使用者按照自己的节奏检索它们。根据保留策略，数据会在 Kafka 集群中缓存一段时间。

服务：服务中有多个缓存层。如果数据未缓存在 CPU 缓存中，则服务将尝试从内存中检索数据。有时，服务具有二级缓存来在磁盘上存储数据。

分布式缓存：像 Redis 这样的分布式缓存在内存中保存多个服务的键值对。它提供了比数据库更好的读/写性能。

全文搜索：我们有时需要使用全文搜索（如弹性搜索）进行文档搜索或日志搜索。数据副本也会在搜索引擎中编制索引。

数据库：即使在数据库中，我们也有不同级别的缓存：

WAL（预写日志）：在构建 B 树索引之前先将数据写入 WAL

缓冲池：分配给缓存查询结果的内存区域

物化视图：预先计算查询结果并将其存储在数据库表中，以提高查询性能

事务日志：记录所有事务和数据库更新

复制日志：用于记录数据库集群中的复制状态