Java本地缓存与分布式缓存集成方案-源码库

Java本地缓存与分布式缓存集成方案：构建高性能多级缓存系统

在实际项目开发中，我经常面临这样的困境：单一缓存方案要么性能不够理想，要么扩展性受限。经过多次实践踩坑，我总结出了一套将本地缓存与分布式缓存集成的多级缓存方案，今天就来分享这个既能保证性能又能确保数据一致性的实战方案。

一、为什么需要多级缓存

记得有一次在电商大促期间，我们的系统因为过度依赖Redis而出现了性能瓶颈。虽然Redis本身很快，但网络IO成为了新的瓶颈。那次经历让我深刻认识到：单纯依赖分布式缓存是不够的。本地缓存（如Caffeine）访问速度极快，但存在数据一致性问题；分布式缓存（如Redis）数据一致性好，但网络开销大。将两者结合，才能发挥各自优势。

二、技术选型与项目搭建

我选择Caffeine作为本地缓存，Redis作为分布式缓存，Spring Boot作为框架基础。首先在pom.xml中添加依赖：


    com.github.ben-manes.caffeine
    caffeine
    3.1.8


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis

三、核心实现代码

下面是我在实际项目中验证过的多级缓存管理器实现：

@Component
public class MultiLevelCacheManager {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    
    // 本地缓存实例
    private final Cache localCache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(1000)
            .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
            .build();
    
    public Object get(String key) {
        // 先查本地缓存
        Object value = localCache.getIfPresent(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }
        
        // 本地缓存未命中，查询Redis
        value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (value != null) {
            // 将Redis数据写入本地缓存
            localCache.put(key, value);
        }
        return value;
    }
    
    public void put(String key, Object value) {
        // 先写Redis
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, Duration.ofMinutes(10));
        // 再更新本地缓存
        localCache.put(key, value);
    }
    
    public void evict(String key) {
        // 先删除Redis
        redisTemplate.delete(key);
        // 再删除本地缓存
        localCache.invalidate(key);
    }
}

四、数据一致性保障

在多级缓存中，数据一致性是最容易出问题的地方。我通过Redis的发布订阅机制来解决这个问题：

@Component
public class CacheSyncListener {
    
    @Autowired
    private MultiLevelCacheManager cacheManager;
    
    @EventListener
    public void handleCacheEvictEvent(CacheEvictEvent event) {
        // 收到缓存失效事件时，清理本地缓存
        cacheManager.evict(event.getKey());
    }
}

// 在需要更新缓存的地方发布事件
@Component
public class CacheService {
    
    @Autowired
    private ApplicationEventPublisher eventPublisher;
    
    public void updateProduct(Product product) {
        // 更新数据库
        productRepository.save(product);
        
        // 发布缓存失效事件
        CacheEvictEvent event = new CacheEvictEvent("product:" + product.getId());
        eventPublisher.publishEvent(event);
    }
}