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docs/database/Redis/some-concepts-of-caching.md

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 ### 2. 使用缓存为系统带来了什么问题
 
-**软件系统设计中没有银弹，往往任何技术的引入都像是把双刃剑。** 但是，你使用好了之后，这把剑就是好剑。
+**软件系统设计中没有银弹，往往任何技术的引入都像是把双刃剑。** 你使用的方式得当，就能为系统带来很大的收益。否则，只是费了精力不讨好。
 
 简单来说，为系统引入缓存之后往往会带来下面这些问题：
 
@@ -51,17 +51,13 @@ _那本地缓存的方案有哪些呢？且听 Guide 给你来说一说。_
 
 **一：JDK 自带的 `HashMap` 和 `ConcurrentHashMap` 了。**
 
-`ConcurrentHashMap` 可以看作是线程安全版本的 `HashMap` ，两者都是存放 key/value 形式的键值对。但是，大部分场景来说不会使用这两者当做缓存，因为只提供了缓存的功能，并没有提供其他诸如过期时间之类的功能。一个稍微完善一点的缓存框架至少要提供：过期时间、淘汰机制、命中率统计这三点。
+`ConcurrentHashMap` 可以看作是线程安全版本的 `HashMap` ，两者都是存放 key/value 形式的键值对。但是，大部分场景来说不会使用这两者当做缓存，因为只提供了缓存的功能，并没有提供其他诸如过期时间之类的功能。一个稍微完善一点的缓存框架至少要提供：**过期时间**、**淘汰机制**、**命中率统计**这三点。
 
 **二： `Ehcache` 、 `Guava Cache` 、 `Spring Cache` 这三者是使用的比较多的本地缓存框架。**
 
-`Ehcache` 的话相比于其他两者更加重量。不过，相比于 `Guava Cache` 、 `Spring Cache` 来说， `Ehcache` 支持可以嵌入到 hibernate 和 mybatis 作为多级缓存，并且可以将缓存的数据持久化到本地磁盘中、同时也提供了集群方案（比较鸡肋，可忽略）。
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-`Guava Cache` 和 `Spring Cache` 两者的话比较像。
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-`Guava` 相比于 `Spring Cache` 的话使用的更多一点，它提供了 API 非常方便我们使用，同时也提供了设置缓存有效时间等功能。它的内部实现也比较干净，很多地方都和 `ConcurrentHashMap` 的思想有异曲同工之妙。
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-使用 `Spring Cache` 的注解实现缓存的话，代码会看着很干净和优雅，但是很容易出现问题比如缓存穿透、内存溢出。
+- `Ehcache` 的话相比于其他两者更加重量。不过，相比于 `Guava Cache` 、 `Spring Cache` 来说， `Ehcache` 支持可以嵌入到 hibernate 和 mybatis 作为多级缓存，并且可以将缓存的数据持久化到本地磁盘中、同时也提供了集群方案（比较鸡肋，可忽略）。
+- `Guava Cache` 和 `Spring Cache` 两者的话比较像。`Guava` 相比于 `Spring Cache` 的话使用的更多一点，它提供了 API 非常方便我们使用，同时也提供了设置缓存有效时间等功能。它的内部实现也比较干净，很多地方都和 `ConcurrentHashMap` 的思想有异曲同工之妙。
+- 使用 `Spring Cache` 的注解实现缓存的话，代码会看着很干净和优雅，但是很容易出现问题比如缓存穿透、内存溢出。
 
 **三： 后起之秀 Caffeine。**
 
@@ -69,22 +65,22 @@ _那本地缓存的方案有哪些呢？且听 Guide 给你来说一说。_
 
 本地缓存固然好，但是缺陷也很明显，比如多个相同服务之间的本地缓存的数据无法共享。
 
-_下面我们从为什么要有分布式缓存为接入点来正式进入 Redis 的相关问题总结。_
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 ### 4. 为什么要有分布式缓存?/为什么不直接用本地缓存?
 
-_我们可以把分布式缓存（Distributed Cache） 看作是一种内存数据库的服务，它的最终作用就是提供缓存数据的服务。_
+本地的缓存的优势非常明显：**低依赖**、**轻量**、**简单**、**成本低**。
 
-如下图所示，就是一个简单的使用分布式缓存的架构图。我们使用 Nginx 来做负载均衡，部署两个相同的服务到服务器，两个服务使用同一个数据库和缓存。
+但是，本地缓存
 
-![集中式缓存架构](./images/redis-all/集中式缓存架构.png)
+1. **本地缓存对分布式架构支持不友好**，比如同一个相同的服务部署在多台机器上的时候，各个服务之间的缓存是无法共享的，因为本地缓存只在当前机器上有。
+2. **本地缓存容量受服务部署所在的机器限制明显。** 如果当前系统服务所耗费的内存多，那么本地缓存可用的容量就很少。
 
-本地的缓存的优势是低依赖，比较轻量并且通常相比于使用分布式缓存要更加简单。
+**我们可以把分布式缓存（Distributed Cache） 看作是一种内存数据库的服务，它的最终作用就是提供缓存数据的服务。**
 
-再来分析一下本地缓存的局限性：
+如下图所示，就是一个简单的使用分布式缓存的架构图。我们使用 Nginx 来做负载均衡，部署两个相同的服务到服务器，两个服务使用同一个数据库和缓存。
 
-1. **本地缓存对分布式架构支持不友好**，比如同一个相同的服务部署在多台机器上的时候，各个服务之间的缓存是无法共享的，因为本地缓存只在当前机器上有。
-2. **本地缓存容量受服务部署所在的机器限制明显。** 如果当前系统服务所耗费的内存多，那么本地缓存可用的容量就很少。
+![集中式缓存架构](./images/redis-all/集中式缓存架构.png)
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+2. 
 
 使用分布式缓存之后，缓存部署在一台单独的服务器上，即使同一个相同的服务部署在再多机器上，也是使用的同一份缓存。 并且，单独的分布式缓存服务的性能、容量和提供的功能都要更加强大。