使用缓存数据库可以有效的提升系统性能，但是基于由于缓存数据库的自身特性，相比起实例化数据库，在性能抖动，丢失方面，尤其是缓存失效的严重问题层面，处理不足，及其容易带来，对底层数据库的瞬间并发访问，造成数据库的宕机。
所以，最好的方案，可以考虑，略微降低性能，在缓存的集群上面，仿照实例化数据库实现一些代理方案，这样可以实现类似zoonkeeper概念的一直死活控制。
现在缓存数据库，比较常见的是：
1：支持并发的高效率，无磁盘负责的memcached,自身不支持集群方案，必须走代理；
2：读写相对均衡的单线程的redis,自身支持完好的集群方案，并有可选的实例化方案，实例化与对外业务是从属于不同的线程。
3：不支持并发的大数据缓存，文档型数据库，mongodb，其内部设计，采用了，异常压制方案，出了问题，比较难以调式，自身有很好的集群能力。
实现缓存的集群方案是很好的，这样可以很好的降低了底层数据库的扩张与成本，且性能远大于底层数据库实现的分布式或者集群。唯一的关键点，是做好底层数据库与缓存数据库之间的保护屏障，于是，站在巨人的肩膀上面，可以选择如下方案：
Twitter的Redis/Memcached代理服务：Twemproxy
Twemproxy是一个使用C语言编写的Redis 和 Memcache 代理服务器，通过引入一个代理层，将应用程序后端的多台Redis或Memcached实例进行统一管理，使应用程序只需要在Twemproxy上进行操作，而不用关心后面具体有多少个真实的Redis或Memcached实例。当某个节点宕掉时，Twemproxy可以自动将它从集群中剔除，而当它恢复服务时，Twemproxy也会自动连接。由于是代理，所以Twemproxy会有微小的性能损失。
无论从底层实现或者其给出的功能，都是绝佳的可选方案。问题是限制在了reids或者memcached的，应该可以满足绝大部分的场景。
Facebook的Memcached协议路由器：McRouter
McRouter是一个使用C++（主要语言，使用了大量的C++ 11特性）开发的基于Memcached协议的路由器，它是Facebook和Instagram缓存架构的核心组件，在高峰时期可以处理近50亿请求。McRouter中客户端可以共享连接池，这样能减少连接的数量。McRouter可以根据key前缀把客户端分配到不同的Memcached池中，允许以主机、池或者集群为单位设置任何请求的速率的阀值,同时也支持限制请求的速度以减缓请求的发送速度，以保障服务质量。
钟爱于并发的可选方案。
Youtube的Mysql中间件：Vitess
缓存层存在的初衷是减少应用与数据库的交互，以提高响应时间，与其将缓存与数据库分离，不如直接将缓存嵌入数据库中。Vitess是Youtube的开源分布式MySQL工具集，主要使用Go语言编写，已经用于Youtube生产环境。Vitess支持行级缓存，并与Memcached进行了集成，可以有效提高带主键查询的速率，查询只有在Memcached中查询不到时才会进入数据库查询，而当数据被修改或者数据库表结构发生变化时，缓存数据会被删除。
近来对mysql的nosql化呼声较高，可惜看这个数据库现在半死不活的架势，不知道后面会被甲骨文怎么捯饬。
mongodb的目前没有，应该是其自身的方案难以超越吧。相对与memcached，mongo即没有线程的概念，更谈不上并发，v8引擎，解释着C代码，但是，在妥善的控制客户端并发访问句柄的前提下，其基于事件队列的访问速度，毫不逊色，只是，由于其超时机制，不知道是使用难以得当，还是实现的有问题，总是会在密集访问下面，导致很多客户端线程把服务端卡住。基于大数据概念的文档松散型数据结构，往往令人欲罢不能。
mongodb如果跟memcached的合二为一，那真是当真的完美了。
来源：oschina
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