dedicated cache与colocated cache的区别是什么？colocated cache如何工作？

术语定义说明 #

你提到的两类缓存的定义是行业普遍认可的通用分类，不属于标准化机构发布的强制规范，但业界实践中基本都遵循这个划分逻辑：

• 专用缓存（dedicated cache）：独立部署在专属服务器/集群上，和业务服务的运行资源完全隔离，缓存进程只处理缓存读写、过期、持久化等缓存专属逻辑，不承载任何业务代码，我们常用的独立部署Redis、Memcached集群都属于这类。
• 同置缓存（colocated cache）：和业务服务进程部署在同一台物理机/虚拟机中，共享主机的CPU、内存、网络资源，常见的实现包括嵌入业务进程的内存缓存、和业务服务同节点部署的独立缓存进程两种。
  这类术语属于架构部署层面的实践分类，不是特定技术产品，所以公开的专属词条资料较少，一般只会在架构实战分享、技术方案设计类内容中提到。

同置缓存的访问逻辑 #

同置缓存的访问规则没有强制要求，业内常见两种使用模式：

1. 本地独占模式：业务服务只会读写当前主机上的同置缓存，不会跨节点查询缓存数据，也不会做跨节点的数据同步，适合存储对一致性要求不高、允许不同节点缓存数据存在差异的热点数据，比如静态页面片段、非实时的统计指标、通用业务配置等。这种模式完全没有跨网络开销，缺点是缓存总容量受单节点内存上限限制，相同热点数据会在多个节点重复存储，内存利用率较低。
2. 分布式集群模式：所有节点上的同置缓存会组成统一的分布式缓存集群，按照分片规则划分数据存储范围，业务服务请求时会先计算分片对应的节点，可能访问本地缓存也可能跨节点访问其他主机上的缓存。这种模式的缓存总容量是所有节点缓存内存之和，扩展性更强，只是跨节点查询时会产生一次内网网络开销。

缓存亲和性路由的可行性 #

你提到的路由方案完全可落地，是业内非常成熟的同置缓存优化手段，一般称为缓存亲和性路由：
具体实现逻辑是在入口网关层按照请求携带的分片键（比如用户ID、商品ID、地域标识等）做哈希路由，把请求直接转发到对应缓存分片所在的业务节点，业务节点直接读取本地的同置缓存即可获取数据，完全不需要跨节点调用缓存，也不需要额外的独立缓存集群，能够大幅降低请求链路的延迟。
使用该方案需要注意两个常见问题：一是业务节点扩缩容时要配套做缓存数据的平滑迁移，避免大量缓存击穿影响业务；二是要提前做好热点分片的流量规避策略，避免单个节点承载的流量过高导致服务不可用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dipen