2.4. 分散缓存

分散缓存与分布式缓存非常相似，因为它们允许线性扩展集群。分散缓存通过维护数据的两个副本(numOwners=2)，允许单个节点故障。与分布式缓存不同，数据的位置不会被修复；而我们使用相同的 Consistent Hash 算法来查找主所有者，备份副本会存储在最后一次写入数据的节点中。当写入源自主所有者时，备份副本存储在任何其他节点上（此副本的确切位置不重要）。

这就具有单一远程过程调用(RPC)的优势，用于任何写入（分布式缓存需要一或两个 RPC），但读取必须始终以主所有者为目标。这样可加快写入速度，但可能速度较慢，因此这个模式更适合写密集型应用程序。

存储多个备份副本也会带来稍高的内存消耗。要删除过时的备份副本，无效的消息会在集群中广播，这会产生一些开销。这可降低具有大量节点的集群中分散缓存的性能。

当节点崩溃时，主副本可能会丢失。因此，集群必须协调备份并找出最后一次写入的备份副本。这个过程会在状态传输过程中产生更多的网络流量。

因为数据的写入程序也是备份，即使集群在传输级别上指定 machine/rack/site ID 无法在同一台机器/rack/site 上处理多个故障。

缓存的方式与其他缓存模式类似，以下是声明性配置的示例：

<scattered-cache name="scatteredCache" />

Configuration c = new ConfigurationBuilder()
   .clustering().cacheMode(CacheMode.SCATTERED_SYNC)
   .build();

分散模式不会在服务器配置中公开，因为服务器通常通过 Hot Rod 协议进行访问。该协议自动为写入选择主所有者，因此写入（具有两个所有者的分布式模式）也要求集群中的单个 RPC。因此，分散缓存不会带来性能优势。