Sharding-JDBC 是一个开源的分库分表中间件，它提供了在分布式环境中进行数据库访问的解决方案。在一个分布式系统中，缓存的使用是非常普遍的，可以大大提高系统的性能和可靠性。那么，Sharding-JDBC 是否支持分布式缓存呢？让我们一起来探讨一下。
首先，我们需要了解 Sharding-JDBC 的基本原理。Sharding-JDBC 采用分库分表的方式将数据分布在不同的数据库实例中，实现了数据的水平拆分和分布式存储。它可以根据一定的规则将数据分片，然后将查询请求发送到相应的数据库实例上进行处理。这种方式可以有效地提高系统的扩展性和并发处理能力。
在分布式系统中，为了提高读取性能和减少数据库的压力，通常会使用缓存来存储经常被访问的数据。缓存可以将数据保存在内存中，从而大大提高数据的读取速度。而在 Sharding-JDBC 中，是支持分布式缓存的。
Sharding-JDBC 提供了一个可扩展的插件机制，可以通过插件来实现分布式缓存的功能。通过使用这种插件，可以将常用的数据缓存在内存中，从而减少对数据库的访问次数，提高系统的性能。
常用的分布式缓存解决方案有很多，比如 Redis、Memcached 等。在 Sharding-JDBC 中，可以使用这些分布式缓存解决方案来实现分布式缓存的功能。只需要添加相应的插件，然后进行配置即可。
在 Sharding-JDBC 的配置文件中，可以指定需要使用的缓存插件以及相关的参数。通过配置文件，可以将缓存插件与 Sharding-JDBC 进行集成，实现分布式缓存的功能。同时，还可以设置缓存过期时间、缓存刷新策略等参数，以满足具体的业务需求。
总结而言，Sharding-JDBC 是支持分布式缓存的。它提供了插件机制，可以很方便地集成各种分布式缓存解决方案，从而实现数据的缓存和加速访问。通过使用分布式缓存，可以提高系统的性能和可扩展性，减轻数据库的压力。
在使用 Sharding-JDBC 进行分布式数据库访问的同时，结合分布式缓存的使用，可以构建高性能、高可靠性的分布式系统。这对于处理大规模数据的应用场景非常有益。