分布式缓存的本地缓存和数据库的优缺点
本地访问速度更快，APP应用程序比关闭更少，存储更少
分布式：数据传输速度慢，数据保持一致，容量大
数据库：不经常使用，数据一致性高
本地缓存的优缺点
访问速度快，但大数据存储不可用
本地缓存相对于分布式缓存的好处是不需要通过网络传输数据，从而提高了性能，但由于占用了APP应用程序进程的内存空间(如Java进程的JVM内存空间)，因此数据量很大集群的数据更新问题
另一方面，本地缓存仅支持从该APP应用程序进程访问，一般不能从其他APP应用程序进程访问，因此在APP应用程序进程的集群配置中，如果对应的数据库数据有数据更新例如，基于Redis的分发订阅机制要求同步更新每个部署节点。 随着应用进程的重新启动，数据将丢失
由于本地缓存的数据存储在应用进程的内存区域中，因此当应用进程重新启动时，本地缓存的数据将丢失。 因此，对于需要持久化的数据，必须注意及时保存。 否则，数据可能会丢失。 分布式缓存的优缺点
在不受应用进程重新启动的影响下支持卷存储
分布式缓存是独立部署的进程，因此具有自己的内存空间，不受应用进程重新启动的影响，并且分布式缓存中的数据在应用进程重新启动时仍然存在。 另外，关于数据量，也不需要占用APP应用处理的存储器空间，并且一般支持集群方式的扩展，所以能够进行大数据量的数据缓存。
集中存储数据，确保数据一致性
当应用进程以集群方式部署时，由于集群的每个部署节点都通过统一的分布式缓存进行数据访问操作，因此没有本地缓存中的数据更新问题，保证了不同节点的应用进程的数据完整性问题。
读写分离、高性能、高可用性
分布式缓存一般支持数据复制机制，且读写分离，可以解决高并发情况下数据读写性能问题。 此外，在多个缓存节点中冗馀存储数据可以提高缓存数据的可用性，从而避免一个缓存节点停机导致数据不可用的问题。
通过网络传输性能低于本地缓存的数据
分布式缓存是独立放置的进程，通常位于与应用进程分离的计算机上，因此必须通过网络传输数据，这将降低本地缓存进程内部数据读取操作的性能。