推荐开源项目：Layering-Cache - 分布式多级缓存框架
【免费下载链接】layering-cache 为监控而生的分布式多级缓存框架 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layering-cache
项目介绍
layering-cache 是一个强大而高效的分布式多级缓存框架，灵感来源于 Spring Cache，但又超越了其局限。这个框架设计精巧，采用 Caffeine 作为一级本地缓存，Redis 作为二级集中式缓存，通过推送和拉动相结合的方式确保数据一致性。此外，它还提供了一套完整的缓存管理与监控系统，让开发者能够更好地掌控应用的性能表现。
项目技术分析
- 双层缓存架构：利用 Caffeine 的高性能本地缓存和 Redis 的分布式特性，提供快速响应以及高可用的数据存储。
- 消息驱动的一致性：结合 Redis 的发布订阅机制（pub/sub）和消息队列，实现缓存数据的实时同步，兼顾性能与数据新鲜度。
- 全面的监控统计：内置缓存命中率统计功能，且支持自定义数据上报，有助于优化缓存策略。
- 灵活的配置选项：支持缓存过期时间直接在注解中配置，以及多种序列化方式，包括 Kryo、FastJson、Jackson 和 Protostuff，默认使用 Protostuff，提供定制化的序列化实现。
- 智能缓存刷新：自动检测即将过期的缓存并异步刷新，防止数据丢失。
项目及技术应用场景
layering-cache 可广泛应用于需要高效缓存处理的场景，如：
- 高并发的电商平台，用于商品信息、用户订单等数据的快速访问。
- 社交媒体应用，缓存用户的动态、好友列表等。
- 数据分析平台，缓存计算结果以减少重复计算。
项目特点
- 监控统计：提供了详细的缓存命中率数据，帮助提升缓存利用效率。
- 易于接入：与 Spring 和 Spring Boot 集成无缝，降低了接入成本。
- 运维友好：内置的 dashboard 提供直观的缓存管理界面，方便运维人员操作。
- 多级缓存策略：支持只使用一级或二级缓存，满足不同需求。
- 防穿透解决方案：通过缓存空值避免缓存穿透问题。
- 防击穿和雪崩：异步加载缓存策略有效缓解大量请求造成的压力。
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作者博客：https://xiaolyuh.blog.youkuaiyun.com/ 作者邮箱：xiaolyuh@163.com
GitHub 地址：https://github.com/xiaolyuh/layering-cache
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
