探索高效缓存解决方案：layering-cache-优快云博客

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探索高效缓存解决方案：layering-cache

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

在现代高并发系统中，缓存是提升性能的关键。然而，如何有效地管理缓存，确保数据一致性和高效读取，一直是开发者面临的挑战。今天，我们将介绍一个强大的开源缓存框架——layering-cache，它不仅解决了这些问题，还提供了丰富的功能和灵活的配置选项。

项目介绍

layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，旨在解决高并发场景下的数据快速读取问题。它采用了分层架构设计，结合了本地缓存和集中式缓存的优势，确保了系统的扩展性和灵活性。通过面向切面的设计模式，layering-cache有效地解耦了缓存逻辑和业务代码，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。

项目技术分析

技术架构

分层缓存设计：layering-cache采用两级缓存架构，一级缓存使用Caffeine作为本地缓存，二级缓存使用Redis作为集中式缓存。这种设计不仅提高了缓存的读取速度，还保证了数据的一致性。
数据一致性保障：通过推（基于Redis的pub/sub机制）和拉（基于消息队列和偏移量记录）两种模式相结合，layering-cache确保了一级缓存和二级缓存的数据一致性。

核心功能

缓存命中率监控：支持缓存命中率的监控统计，并支持自定义扩展，帮助开发者实时了解缓存的使用情况。
内置Dashboard：提供了一个内置的Dashboard，方便管理和查看缓存命中率，增强了缓存的可运维性。
自动刷新缓存：当缓存命中并发现二级缓存将要过期时，会自动开启异步线程刷新缓存，确保数据的实时性。
灵活的序列化支持：Redis支持多种序列化方式，包括Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff，默认使用Protostuff序列化，并支持自定义序列化方式。