對於文檔、對象圖、鍵值對這樣的非關係型數據類型，NoSQL資料庫為它們提供了另一種可選的數據存儲方式。分散式緩存能被用作NoSQL資料庫嗎？Ehcache的Greg Luck撰文描述了分散式緩存與NoSQL資料庫的相似性。InfoQ就此採訪了他，討論了該方案的利弊之處。
InfoQ：你能否就分散式緩存解決方案與NoSQL資料庫做個對比？
Greg Luck：分散式緩存通常會把數據放在內存里，用於降低延時。NoSQL資料庫是沒有R的DBMS（即沒有關係的資料庫管理系統），一般也缺乏對事務和其他高級特性的支持。對於不支持關係的系統，表關係的關聯是SQL里最麻煩的部分，這也正是NoSQL這個名字的起源。
其中一種NoSQL資料庫是鍵值存儲。典型的例子包括Dynamo、Oracle NoSQL Database和Redis。緩存也是鍵值存儲，因此說這兩者是相關的。很多緩存實現能被配置為可持久化的，之所以很多時候不那麼做，是因為緩存是要提升性能而不是做持久化。而NoSQL資料庫則與此相反，它是用來做持久化的。
持久化緩存也可當作鍵值NoSQL資料庫來使用。NoSQL也提到了Big Data，通常是指比能放進一個單獨的RDBMS節點的量要大的數據，一般從幾TB到幾PB。
分散式緩存通常用於降低事務性數據的延時，這些數據開始時並不大，但慢慢就會往Big Data這個方向發展。由於緩存將數據保存在內存里，這提高了存儲的成本，而且需要限制數據的大小。如果依賴於堆存儲，每個伺服器節點可能只有可憐的2GB。如果依賴於分散式緩存，Ehcache還提供了堆外存儲，每台伺服器可以存儲幾百GB數據，可以用作TB級別的緩存。
持久化、分散式的緩存可以適用於一些NoSQL的場景。NoSQL資料庫也可以應對一些緩存的場景，只是延時稍高而已。
InfoQ：從架構角度來看，分散式緩存和NoSQL資料庫有什麼相似之處嗎？
Greg：它們都想提供優於RDBMS的TPS和可擴展性。為此，它們都在功能上做了簡化，拋開了那些麻煩的問題，比如表關聯、存儲過程和ACID事務。
雖然Java緩存領域裡有JSR 107，它為Spring和Java EE程序員提供了一套標準的緩存API，但是比起標準化介面，它們都更傾向於使用私有介面。
它們都採用對客戶端透明的方式對數據進行分區，做向外擴展。非Java產品向上擴展做得也很好。擁有Terracotta BigMemory，我們在Java平台上的向上擴展方面也做得很特別。最後，兩者都可以部署在常見的硬體和操作系統上，這讓它們都能理想地運行於雲端。
InfoQ：架構上這兩項技術又有何不同呢？
Greg：NoSQL和RDBMS通常使用的是磁碟。磁碟是機械設備，延時很厲害，因為尋道時間是磁頭移動到正確的磁軌的時間，讀寫時間依賴於磁碟的RPM。NoSQL嘗試優化磁碟的使用，例如，僅僅在磁頭當前位置追加日誌，偶爾才刷新到磁碟上。相反，緩存主要都把數據放內存里。
NoSQL和RDBMS的客戶端很薄（想想Thrift或JDBC），只是在網路中傳輸數據，而像Ehcache這樣的緩存使用進程內存儲和遠程存儲，因此常用請求在本地就能被成功處理。在分散式緩存上下文中，每個應用程序伺服器的進程內存儲中都會緩存熱點數據，增加伺服器數量並不會增加網路或後端的負載。
RDBMS專註於成為通用的SOR（System of Record）。NoSQ希望成為某類特定數據類型的SOR，比如鍵值對、文檔、稀疏表（寬表）或圖。緩存著眼於性能，一般會與RDBMS或NoSQL資料庫結合使用，數據類型就是SOR。往往緩存中會存儲Web服務調用的結果，業務對象的計算結果，這個結果可能需要成百SOR調用才能得到。
像Ehcache這樣的緩存部分運行在應用程序的操作系統進程里，部分運行在網路那頭自己機器的進程里。但也不是全部分散式緩存都這樣：memcache就是一個例子，所有的數據都跨網路存儲。
InfoQ：哪類應用程序最適合這種方式？
Greg：這還得從先前的問題說起，要將分散式緩存用於你現有的應用程序，通常只需要很小的工作量，而NoSQL則需要做很多事，還有大的架構變更。
因此適用分散式緩存的第一類應用程序是現有系統，特別是有以下需要的：
InfoQ：這種方式有什麼局限么？
Greg：緩存，置於內存之中，在大小上有制約，它們的技術局限受限於有多少內存給它們使用（下面還會具體展開說明）。
緩存，就算它提供持久化功能，也未必算的上作為SOR的上選。緩存故意迴避了備份到磁碟和從中還原的複雜功能，儘管也有簡單的。RDMBS在過去30年裡開發了豐富的備份、還原、遷移、報表和ETL特性。而NoSQL則介於兩者之間。
緩存提供了改變數據與訪問數據的編程API。NoSQL和RDBMS則提供了工具，可以執行腳本化語言（比如SQL、UnSQL和Thrift）。
但關鍵一點是要記住緩存並不想成為你的SOR。它能輕鬆地與你的RDBMS和睦相處，為此它並不需要RDBMS所有用的複雜功能。
InfoQ：以後分散式緩存解決方案、NoSQL資料庫和傳統RDBMS互相協同工作，你有何看法？
Greg：速度大幅快於RDBMS，依賴於部署拓撲的NoSQL，還有數據訪問模式，分散式緩存可以位於這三者之間的任意位置。那些需要更低延時的人可以將緩存作為NoSQL的一個補充，就像現在對待RDBMS那樣。
稍有不同的是，在你想將RDBMS擴展到多個節點時，經常會難於擴展，或者影響編程契約，或者受制於CAP做出權衡；而使用NoSQL，就算只使用一個節點，你也可以簡單地將其視為多節點安裝。如果是向上擴展就沒有這些問題。在RDBMS中，添加緩存是為了避免向外擴展會遇到的麻煩。通常緩存能解決系統的容量問題，你不用費太多力氣。因此當需要向外擴展時，加入緩存吧。
對於NoSQL而言，內建了向外擴展的能力，在需要低延時的時候使用緩存吧。
查看英文原文：Distributed Cache as a NoSQL Data Store?
譯者 丁雪豐 是InfoQ中文站編輯，滿江紅翻譯組核心成員，出版過《Spring攻略》、《JRuby實戰》等多部譯著。主要關注領域：企業級應用、海量數據計算、動態語言應用等。
[火星人 ] 分散式緩存能否作為NoSQL資料庫？已經有495次圍觀
