多级缓存策略

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供多级缓存策略的完整指南。

多级缓存是提高系统性能的重要手段，通过不同层次的缓存组合，可以大幅提升响应速度。

核心问题

多级缓存架构

典型架构：

L1: 本地缓存（JVM内）
    ↓ 未命中
L2: 分布式缓存（Redis）
    ↓ 未命中
L3: 数据库

各级缓存特点

1. L1本地缓存

   • 速度快，延迟低
   • 容量有限
   • 单机缓存

2. L2分布式缓存

   • 容量大
   • 多机共享
   • 网络延迟

3. L3数据库

   • 数据源
   • 持久化存储
   • 性能最低

实现方案

本地缓存选择

1. Caffeine

   • 高性能
   • 丰富的淘汰策略
   • 推荐使用

2. Guava Cache

   • Google出品
   • 功能完善
   • 性能良好

3. Ehcache

   • 功能强大
   • 支持持久化
   • 配置复杂

缓存加载流程

public String getData(String key) {
    // L1: 本地缓存
    String value = localCache.get(key);
    if (value != null) {
        return value;
    }
    
    // L2: Redis缓存
    value = redis.get(key);
    if (value != null) {
        localCache.put(key, value);
        return value;
    }
    
    // L3: 数据库
    value = database.get(key);
    if (value != null) {
        redis.set(key, value);
        localCache.put(key, value);
    }
    
    return value;
}

缓存更新策略

1. 主动更新

• 数据变更时主动更新缓存
• 保证一致性
• 实现复杂

2. 被动失效

• 设置过期时间
• 过期后重新加载
• 实现简单

3. 定时刷新

• 定时任务刷新缓存
• 保证数据新鲜
• 可能浪费资源

注意事项

1. 缓存穿透

   • 多级缓存都可能穿透
   • 需要在每层防护

2. 缓存雪崩

   • 避免同时过期
   • 过期时间随机化

3. 数据一致性

   • 多级缓存一致性复杂
   • 根据业务选择策略

常见面试题

1. 为什么需要多级缓存？

   • 提高响应速度
   • 减少网络开销
   • 降低Redis压力

2. 如何选择本地缓存？

   • Caffeine：性能优先
   • Guava Cache：功能完善
   • Ehcache：需要持久化

3. 多级缓存的一致性？

   • 最终一致性
   • 主动更新
   • 被动失效