緩存：通過在內存中緩存數據，減少讀取數據庫的次數。
過程：１、客戶端請求數據，如緩存服務器中存在，則直接返回數據；２、如緩存服務器中不存在，則請求數據庫，同時緩存服務器保存一份數據；３、每當數據庫數據變更時，同步更新緩存服務器
ehcache
純java實現，緩存在內存中，可持久化到硬盤，效率高於memcache；但是緩存共享麻煩，集羣分佈式應用不方便。如果是單個應用或者對緩存訪問要求很高的應用，用ehcache。
ehcache也有緩存共享方案，不過是通過RMI或者Jgroup多播方式進行廣播緩存通知更新，緩存共享複雜，維護不方便；簡單的共享可以，但是涉及到緩存恢復，大數據緩存，則不合適。
memcache
多種語言實現，K/V緩存，緩存在內存中，支持分佈式緩存，可通過第三方實現持久化，基於libevent的事件處理。
memcache在客戶端中實現分佈式緩存，通過分佈式算法指定目標數據的節點。
redis
K/V緩存，支持豐富的數據結構（list, set, hash），支持數據持久化，支持分佈式緩存。
通過socket訪問到緩存服務，效率比ehcache低，比數據庫要快很多，處理集羣和分佈式緩存方便，有成熟的方案。如果是大型系統，存在緩存共享、分佈式部署、緩存內容很大的，建議用redis。
Redis如何實現分佈式可拓展性？
2.8以前的版本：與Memcached一致，可以在客戶端實現，也可以使用代理，twitter已開發出用於Redis和Memcached的代理Twemproxy 。
3.0 以後的版本：相較於Memcached只能採用客戶端實現分佈式存儲，Redis則在服務器端構建分佈式存儲。Redis Cluster是一個實現了分佈式且允許單點故障的Redis高級版本，它沒有中心節點，各個節點地位一致，具有線性可伸縮的功能。如圖給出Redis Cluster的分佈式存儲架構，其中節點與節點之間通過二進制協議進行通信，節點與客戶端之間通過ascii協議進行通信。在數據的放置策略上，Redis Cluster將整個 key的數值域分成16384個哈希槽，每個節點上可以存儲一個或多個哈希槽，也就是說當前Redis
Cluster支持的最大節點數就是16384
新版本（3.0）的Redis是指集羣分佈式，也就是說集羣本身均衡客戶端請求，各個節點可以交流，可拓展行、可維護性更強大
memcache和redis都是分佈式緩存：
memcache多線程（多核），redis單線程（只使用單核）
memcache只支持String，redis支持豐富的數據結構
memcache在客戶端中實現分佈式緩存，redis在服務端中實現分佈式緩存。
存儲大數據（>100k）memcache性能高，小數據redis性能高
memcache K/V的value最大1M，redis最大512M