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✅ 答案是：通常每个服务实例都会独立地缓存它自己访问过的数据，这些数据可能是相同的，也可能是不同的，取决于请求的内容。
📌 举个例子说明
假设你有一个商品详情页的服务，部署了 3 个服务实例（A、B、C），分别运行在三台服务器上。
场景1：用户请求同一个商品（比如商品ID=1001）
- 用户1访问商品1001，请求被负载均衡器分配给服务实例 A。
- 实例 A 缓存了
product:1001的数据。 - 用户2也访问商品1001，请求被分配给服务实例 B。
- 实例 B 发现本地没有这个缓存，于是去数据库或远程缓存中加载，并缓存一份。
- 用户3也访问商品1001，请求被分配给服务实例 C，同样也会缓存一份。
✅ 此时：
- 每个服务实例都缓存了相同的 key：
product:1001 - 数据可能相同，但它们是相互独立的，存在于不同机器的内存中。
场景2：不同用户访问不同商品
- 用户1访问商品1001 → 实例 A 缓存
product:1001 - 用户2访问商品1002 → 实例 B 缓存
product:1002 - 用户3访问商品1003 → 实例 C 缓存
product:1003
✅ 此时：
- 每个实例缓存的是不同的数据
- 它们之间不共享缓存内容
🔍 所以总结一下：
| 问题 | 回答 |
|---|---|
| 三个服务实例的本地缓存是不是一模一样的？ | 不一定，取决于请求的数据是否相同 |
| 是不是每个节点只存一部分数据？ | 不是刻意分片，而是“谁访问谁缓存”，所以看起来像“分散”了 |
| 这种结构叫什么？ | 非中心化缓存 / 分布式本地缓存 |
💡 本地缓存 vs 分布式缓存对比（再强化理解）
| 特性 | 本地缓存（Local Cache） | 分布式缓存（如 Redis） |
|---|---|---|
| 存储位置 | 应用进程内存内 | 集中在远程服务器 |
| 数据一致性 | 各节点缓存可能不一致 | 所有节点看到的是同一份数据 |
| 访问速度 | 极快（无网络开销） | 较慢（需网络通信） |
| 可扩展性 | 不适合大规模缓存 | 支持水平扩展 |
| 是否共享 | 否 | 是 |
🎯 如果想解决本地缓存不一致的问题，可以考虑：
-
引入消息通知机制（如 Kafka、Redis Pub/Sub）
当某个数据更新后，通过广播方式通知所有服务实例删除对应缓存。 -
使用 TTL（过期时间）策略
即使缓存不一致，也可以让缓存自动刷新。 -
结合分布式缓存 + 本地缓存的二级缓存架构
- 先查本地缓存
- 本地没命中再去查分布式缓存
- 更新时同时清除本地和远程缓存