这里需要说明，很多开发者觉得 Memcached 是一种分布式 Cache ，但其实 Memcached 服务端本身是单实例的，只是在客户端实现过程中可以根据存储的主键作分区存储，而这个区就是 Memcached 服务端的一个或者多个实例，如果将客户端也囊括到 Memcached 中，那么可以部分概念上说是集中式的。集中式的构架，无非两种情况： 1. 节点均衡的网状（ JBoss Tree Cache ），利用 JGroup 的多播通信机制来同步数据。 2.Master-Slaves 模式（分布式文件系统），由 Master 来管理 Slave ，如何选择 Slave ，如何迁移数据，都是由 Master 来完成，但是 Master
特性、优点和限制
对于 CPU 要求很低，所以常常采用将 Memcached 服务端和一些 CPU 高消耗 Memory 低消耗应用部属在一起
集中式 Cache ：避开了分布式 Cache 的传播问题，但是需要非单点保证其可靠性，这需要 cluster 的工作，可以将多个 Memcached 作为一个虚拟的 cluster ，同时对于 cluster 的读写和普通的 memcached 的读写性能没有差别。
分布式扩展： Memcached 的很突出一个优点，就是采用了可分布式扩展的模式。可以将部属在一台机器上的多个 Memcached 服务端或者部署在多个机器上的 Memcached 服务端组成一个虚拟的服务端，对于调用者来说完全屏蔽和透明。提高的单机器的内存利用率 。
传输内容的大小以及序列化的问题需要注意，虽然 Memcached 通常会被放置到内网作为 Cache， Socket 传输速率应该比较高（当前支持 Tcp 和 udp 两种模式，同时根据客户端的不同可以选择使用 nio 的同步或者异步调用方式），但是序列化成本和带宽成本还是需要注意。这里也提一下序列化，对于对象序列化的性能往往让大家头痛，但是如果对于同一类的 Class 对象序列化传输，第一次序列化时间比较长，后续就会优化，其实也就是说序列化最大的消耗不是对象序列化，而是类的序列化。如果穿过去的只是字符串，那么是最好的，省去了序列化的操作，因此在 Memcached 中保存的往往是较小的内容
它的内存分配比较特殊，但是这样的分配方式其实也是对于性能考虑的，简单的分配机制可以更容易回收再分配，节省对于 CPU 的使用（前面的文章中有描述）
如果发现所提供的 Key 没有命中，那么就很直白的告诉你，你这个 key 没有任何对应的东西在缓存里，去数据库或者其他地方取，当你在外部数据源取到的时候，可以直接将内容置入到 Cache 中，这样下次就可以命中了
客户端的重要性： 客户端设计的合理十分重要，同时也给使用者提供了很大的空间去扩展和设计客户端来满足各种场景的需要，包括容错，权重，效率，特殊的功能性需求，嵌入框架等等。
Sql 结果的缓存（这部分用的好，性能提高相当大。
