在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或Memcached 这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。
随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两级缓存架构。
在先不考虑并发等复杂问题的情况下，两级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
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项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
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视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
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本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
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使用本地缓存能够减少和Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
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项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
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视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
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原子操作(线程安全)，如ConcurrentHashMap
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缓存的本质就是存储在内存中的KV数据结构，对应的就是jdk中线程安全的ConcurrentHashMap，但是要实现缓存，还需要考虑淘汰、最大限制、缓存过期时间淘汰等等功能；
优点是实现简单，不需要引入第三方包，比较适合一些简单的业务场景。缺点是如果需要更多的特性，需要定制化开发，成本会比较高，并且稳定性和可靠性也难以保障。对于比较复杂的场景，建议使用比较稳定的开源工具。
Guava是Google团队开源的一款 Java 核心增强库，包含集合、并发原语、缓存、IO、反射等工具箱，性能和稳定性上都有保障，应用十分广泛。Guava Cache支持很多特性：
使用代码如下：
<dependency>
<groupId>com.google.guavagroupId>
<artifactId>guavaartifactId>
<version>31.1-jreversion>
dependency>
@Slf4j
public class GuavaCacheTest {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.initialCapacity(5) // 初始容量
.maximumSize(10) // 最大缓存数，超出淘汰
.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS) // 过期时间
.build();
String orderId = String.valueOf(123456789);
// 获取orderInfo，如果key不存在，callable中调用getInfo方法返回数据
String orderInfo = cache.get(orderId, () -> getInfo(orderId));
log.info("orderInfo = {}", orderInfo);
}
private static String getInfo(String orderId) {
String info = "";
// 先查询redis缓存
log.info("get data from redis");
// 当redis缓存不存在查db
log.info("get data from mysql");
info = String.format("{orderId=%s}", orderId);
return info;
}
}
Caffeine是基于java8实现的新一代缓存工具，缓存性能接近理论最优。可以看作是Guava Cache的增强版，功能上两者类似，不同的是Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法：W-TinyLFU，在性能上有明显的优越性
使用代码如下：
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeinegroupId>
<artifactId>caffeineartifactId>
<version>2.9.3version>
dependency>
@Slf4j
public class CaffeineTest {
public static void main(String[] args) {
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(5)
// 超出时淘汰
.maximumSize(10)
//设置写缓存后n秒钟过期
.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)
//设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite
//.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS)
.build();
String orderId = String.valueOf(123456789);
String orderInfo = cache.get(orderId, key -> getInfo(key));
System.out.println(orderInfo);
}
private static String getInfo(String orderId) {
String info = "";
// 先查询redis缓存
log.info("get data from redis");
// 当redis缓存不存在查db
log.info("get data from mysql");
info = String.format("{orderId=%s}", orderId);
return info;
}
}
Encache是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。同Caffeine和Guava Cache相比，Encache的功能更加丰富，扩展性更强：
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支持多种缓存淘汰算法，包括LRU、LFU和FIFO
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缓存支持堆内存储、堆外存储、磁盘存储（支持持久化）三种
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使用代码如下：
<dependency>
<groupId>org.ehcachegroupId>
<artifactId>ehcacheartifactId>
<version>3.9.7version>
dependency>
@Slf4j
public class EhcacheTest {
private static final String ORDER_CACHE = "orderCache";
public static void main(String[] args) {
CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
// 创建cache实例
.withCache(ORDER_CACHE, CacheConfigurationBuilder
// 声明一个容量为20的堆内缓存
.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20)))
.build(true);
// 获取cache实例
Cache<String, String> cache = cacheManager.getCache(ORDER_CACHE, String.class, String.class);
String orderId = String.valueOf(123456789);
String orderInfo = cache.get(orderId);
if (StrUtil.isBlank(orderInfo)) {
orderInfo = getInfo(orderId);
cache.put(orderId, orderInfo);
}
log.info("orderInfo = {}", orderInfo);
}
private static String getInfo(String orderId) {
String info = "";
// 先查询redis缓存
log.info("get data from redis");
// 当redis缓存不存在查db
log.info("get data from mysql");
info = String.format("{orderId=%s}", orderId);
return info;
}
}
