进程内缓存适用于单实例、低延迟场景，数据不共享；分布式缓存用于多实例、需一致性的系统，支持共享但有网络开销；选型应基于部署架构与业务需求，小型项目用前者，中大型系统倾向后者，关键在于是否需要数据共享与一致性。
在 .NET 应用开发中，缓存是提升性能的关键手段。面对进程内缓存和分布式缓存，选择哪一种取决于具体的应用场景、部署方式和数据一致性要求。关键在于理解两者的特性与适用边界。
什么是进程内缓存？
进程内缓存（In-Memory Cache）是指将数据直接存储在当前应用进程的内存中，例如使用 MemoryCache 类。它的访问速度极快，因为不需要跨网络或进程调用。
适合场景包括：
- 单实例部署的应用
- 缓存数据仅当前实例使用，无需共享
- 对延迟极度敏感的操作，如高频读取配置项
- 临时性、可丢失的数据，如会话状态（非共享时）
优点是简单、高效、无外部依赖；缺点是数据无法在多个实例间共享，扩展性和高可用性受限。
什么是分布式缓存？
分布式缓存（Distributed Cache）是将缓存数据集中存储在外部服务中，如 Redis 或 SQL Server 缓存。多个应用实例可以共享同一份缓存数据。
典型应用场景有：
- 多节点部署的 Web 集群
- 需要统一视图的共享数据，如用户登录状态
- 需支持过期、持久化、高可用的缓存数据
- 跨服务或跨应用的数据共享
优势在于数据一致性好、可扩展性强；但引入了网络开销，性能略低于进程内缓存，且依赖外部服务稳定性。
如何做技术选型？
选择的核心依据是应用的部署架构和业务需求。
如果应用部署在单台服务器或容器中，且没有横向扩展计划，使用 MemoryCache 完全足够，开发维护成本低。
当应用以负载均衡方式部署多个实例时，必须考虑缓存一致性。此时若仍用进程内缓存，会导致各实例数据不一致，应优先选用 Redis 等分布式缓存。
还有一种混合策略：用进程内缓存作为一级缓存（L1），分布式缓存作为二级（L2）。读取时先查本地，未命中再查 Redis，能兼顾性能与一致性，但实现复杂度上升。
总结：根据实际场景决策
没有绝对“更好”的方案，只有更合适的方案。小型项目或内部工具用进程内缓存就够了；中大型系统、微服务架构下，分布式缓存几乎是标配。
基本上就这些。关键是看你的应用是否需要“共享”和“一致”，而不是单纯追求速度或功能丰富。