实体机单机部署有以下几个优点：
没有网络瓶颈，而且能使用大内存；
既能提升命中率，又能减少 Gzip 压缩；
减少 Cache 失效压力，因为采用定时失效方式，例如只缓存 3 秒钟，过期即自动失效。
这个方案中，虽然把通常只需要虚拟机或者容器运行的 Java 应用换成实体机，优势很明显，它会增加单机的内存容量，但是一定程度上也造成了 CPU 的浪费，因为单个的 Java 进程很难用完整个实体机的 CPU。
另外就是，一个实体机上部署了 Java 应用又作为 Cache 来使用，这造成了运维上的高复杂度，所以这是一个折中的方案。如果你的公司里，没有更多的系统有类似需求，那么这样做也比较合适，如果你们有多个业务系统都有静态化改造的需求，那还是建议把 Cache 层单独抽出来公用比较合理，如下面的方案 2 所示。
方案 2：统一 Cache 层所谓统一 Cache 层，就是将单机的 Cache 统一分离出来，形成一个单独的 Cache 集群。统一 Cache 层是个更理想的可推广方案，该方案的结构图如下：
**将 Cache 层单独拿出来统一管理可以减少运维成本，同时也方便接入其他静态化系统。此外，它还有一些优点。 **
单独一个 Cache 层，可以减少多个应用接入时使用 Cache 的成本。这样接入的应用只要维护自己的 Java 系统就好，不需要单独维护 Cache，而只关心如何使用即可
统一 Cache 的方案更易于维护，如后面加强监控、配置的自动化，只需要一套解决方案就行，统一起来维护升级也比较方便。
可以共享内存，最大化利用内存，不同系统之间的内存可以动态切换，从而能够有效应对各种攻击。
这种方案虽然维护上更方便了，但是也带来了其他一些问题，比如缓存更加集中，导致：
Cache 层内部交换网络成为瓶颈；
缓存服务器的网卡也会是瓶颈；
机器少风险较大，挂掉一台就会影响很大一部分缓存数据。
要解决上面这些问题，可以再对 Cache 做 Hash 分组，即一组 Cache 缓存的内容相同，这样能够避免热点数据过度集中导致新的瓶颈产生。
方案 3：上 CDN在将整个系统做动静分离后，我们自然会想到更进一步的方案，就是将 Cache 进一步前移到 CDN 上，因为 CDN 离用户最近，效果会更好。
但是要想这么做，有以下几个问题需要解决。
失效问题。前面我们也有提到过缓存时效的问题，不知道你有没有理解，我再来解释一下。谈到静态数据时，我说过一个关键词叫“相对不变”，它的言外之意是“可能会变化”。比如一篇文章，现在不变，但如果你发现个错别字，是不是就会变化了？如果你的缓存时效很长，那用户端在很长一段时间内看到的都是错的。所以，这个方案中也是，我们需要保证 CDN 可以在秒级时间内，让分布在全国各地的 Cache 同时失效，这对 CDN 的失效系统要求很高。
命中率问题。Cache 最重要的一个衡量指标就是“高命中率”，不然 Cache 的存在就失去了意义。同样，如果将数据全部放到全国的 CDN 上，必然导致 Cache 分散，而 Cache 分散又会导致访问请求命中同一个 Cache 的可能性降低，那么命中率就成为一个问题。
发布更新问题。如果一个业务系统每周都有日常业务需要发布，那么发布系统必须足够简洁高效，而且你还要考虑有问题时快速回滚和排查问题的简便性。
从前面的分析来看，将商品详情系统放到全国的所有 CDN 节点上是不太现实的，因为存在失效问题、命中率问题以及系统的发布更新问题。那么是否可以选择若干个节点来尝试实施呢？答案是“可以”，但是这样的节点**需要满足几个条件： **
靠近访问量比较集中的地区；
离主站相对较远；
节点到主站间的网络比较好，而且稳定；
节点容量比较大，不会占用其他 CDN 太多的资源。
最后，还有一点也很重要，那就是：节点不要太多。基于上面几个因素，选择 CDN 的二级 Cache 比较合适，因为二级 Cache 数量偏少，容量也更大，让用户的请求先回源的 CDN 的二级 Cache 中，如果没命中再回源站获取数据
部署方式如下图所示：