緩存的目的就是爲了提高響應速度，尤其是併發訪問的速度，降低數據庫服務器的壓力，在同等硬件配置的情況下，提供更高的系統性能。
總的來說，請指導原則就是：儘量用低開銷的計算代替高開銷的計算。比如直接從數據庫查詢的開銷要遠高於內存中的計算返回，網絡請求要遠高於本地（同一VM中）請求。
如果單從這一點上來分析的話，現在很多關於Ehcache（local）與memcached（client/server）性能PK的討論是可以比較簡單的得出一個結論的。
（老實說，我對memcached的瞭解只是一知半解。不過國內比較知名的阿里巴巴的系統就是用的memcached，AliSoft有個哥們也在這方面有比較深的研究。詳細請參見：http://blog.csdn.net/cenwenchu79)
下面圖是國外一個哥們做的對比，按照Greg的測試，Ehcache的性能不memcached真的高很多，不過其試驗的詳細過程並沒有資料，所以公證性也受到很多人的懷疑。
因爲在Liferay框架中使用了Ehcache, 對這個緩存框架，我倒是做了一些research， 下面簡單的羅列一下Ehcache在分佈式緩存方面的知識點。
Ehcache的分佈式緩存
——在分佈式情況下，一個節點的緩存發生變動，需要通過廣播通知其他節點。Ehcache有兩種通知策略：copy和invalidate。一個是沒有就拷貝過來，比較自然；另外一個是如果沒有，那就反過來連自己也取消，這樣就必須重新到數據庫中查詢，網絡負載低。
——發現機制。也就是發現其他節點的機制，有兩種，一種是利用RFC1112進行廣播，好處是可以動態增減節點，另外一種是維護一個靜態列表（IP）。
——傳遞機制。(Delivery Mechanism) 支持JMS, RMI, TCP, UDP, 廣播,JXTA, JGroups。 缺省是RMI。
——複製的缺陷和Ehcache的解決辦法
☆ 碎嘴的通訊協議（Chatty Protocal）
因爲是一個網狀拓撲，一個節點的每個變化需要通知其他N-1個其他節點，造成網絡較大的負載。
可以通過批量異步操作來降低負載。加快對客戶端的響應。
☆ 冗餘的通知
發起通知的不應該收到並處理通知。（因爲是廣播，所以會收到）
可以通過爲每個Cache創建一個GUID來標明身份，這樣如果發起的Cache GUID與自身相同，則不用處理。
☆ 潛在的數據不一致
這是一個比較大的問題。只要是分佈式存儲，就一定會遇到這個問題。造成這個問題的原因有很多，比如對同一Cache的同一數據進行並行更新等；
解決的辦法是通過：同步傳遞。客戶端請求先處於掛起狀態，在同步傳遞並在所有緩存中數據都同步之後再返回。
☆ 使緩存數據失效以實現更新(Update via Invalidate)
默認的方式是一個緩存的數據被更新之後，就將新數據複製給其他所有緩存。
另外的方式是，如果緩存數據被更新，則清除所有節點緩存中對應的數據，重新到數據庫中查詢。並重新加載到所有的節點緩存中。(Liferay就是採用了這種方式）
另外的一種保證數據一致的方式就是：設置TTL值（time to live)， 到期之後重新從數據庫中更新；
自己的一些設想
在研究關於分佈式緩存的時候，我不由得想起來分佈式數據庫存儲來。這兩者有很多相似的地方，最核心的問題就是保持數據的一致性問題。
當前，在數據的分佈式存儲方面的解決方案已經有很多，很多產品、技術都很成熟，是否有一些東西可以借鑑在這裏呢？比如說，內存數據庫，數據庫鎖，消息中間件等等。
巧的是，上面那個做對比的哥們Greg就這個問題有不同的看法。
| My point is that caches are not meant to have full database-like semantics. It is usually acceptable for the data to be dirty or stale to some extent. That extent depends on the app. |
確實，確保每個緩存中的數據完全的一致是不可能的，總會存在這樣那樣的問題，即使像memcached，也因爲沒有commit機制，可能出現一個node上先放入cache，而最後transaction回滾，但其他的cache node已經爲其他用戶提供了這個數據。
所以，分佈式緩存還只能是具體問題具體分析了。
另外，簡單地總結一下memcached的features如下：
1、請求由client端進行處理，client端維護着一個memcached服務器列表，根據用戶的請求將響應指向不同的memcached服務器；（也就是說，每個緩衝值，在所有服務器中只保持着一份copy，不像ehcache每個服務器中都有）
2、memcached對CPU的要求不高，但對內存要求較高，因此可以與webapp server安裝在一起，互補（web app server是CPU要求高，內存要求低）
3、可以動態地，甚至無限地增加memcached服務器的數量
