如何解决如何通过负载平衡策略更好地利用本地缓存？
我有一个身份验证服务，我需要在其中缓存一些用户信息以提高性能。我选择使用本地缓存，因为可能会在每个请求上调用身份验证服务，因此我希望它超级快。与远程缓存选项相比，本地缓存要快得多（本地缓存访问时间低于1ms，而远程缓存访问时间则约为25ms）。
问题在于，如果不用完内存（谈论数百万个用户），我无法缓存与分布式缓存一样多的信息。我可以保留它的原样，当本地缓存达到内存限制时，它会驱逐其他数据，但这将不利于缓存的优化。或者，我可以使用某种负载平衡器策略，根据用户的IP地址或其他条件将用户重定向到相同的身份验证服务实例，从而使缓存命中率更高。
这有点打败了提供无状态服务的目的，但是我想如果我想要一致性和可用性的话，我可以在网络层稍微偏离这个原则。对于身份验证，这两者对于全面安全至关重要（用户信息始终必须是最新的并且可用）。
目前有什么样的负载均衡技术可以解决此类问题？还有其他解决方案吗？
注意：尽管此问题是针对身份验证的，但我认为许多其他经常访问且需要速度的服务可以从使用本地缓存中受益匪浅。
解决方法
所以-在这里回答这个问题-负载平衡器可以使用其哈希算法来解决这个问题。
我经常使用Azure，因此以Azure Load Balancer为例：
从文档中
基于哈希的分发模式
Azure的默认分发模式 负载平衡器是一个五元组哈希。
元组由以下组成：
- 源IP
- 源端口
- 目标IP
- 目的地端口
- 协议类型
散列用于将流量映射到可用服务器。的 该算法仅在传输会话内提供粘性。包数 在同一会话中的地址被定向到相同的数据中心IP 在负载平衡端点之后。当客户端开始新的 会话从相同的源IP，源端口更改并导致 传输到另一个数据中心端点的流量。
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