使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构

在现代应用开发中，缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力，常见的实现方式是结合使用 Caffeine 和 Redis 实现二级缓存架构。

本文将详细介绍如何通过 Spring Boot 实现一个Caffeine + Redis 二级缓存，并通过合理的架构设计和代码实现，确保缓存的一致性、性能和容错性。

一、 需求与挑战

1.多级缓存的需求：

•一级缓存（Caffeine）：快速响应，存储本地热点数据，减少对远程缓存和数据库的访问。

•二级缓存（Redis）：共享缓存数据，支持分布式扩展。

2.常见问题：

•数据一致性：一级缓存和二级缓存之间的数据如何保持同步？

•容错性：Redis 不可用时如何保证系统稳定运行？

•缓存穿透：如何避免大量无效请求穿透缓存直接访问数据库？

•高并发：如何避免缓存击穿导致数据库压力激增？

二、 缓存设计与解决方案

2.1 缓存查询流程

按照Cache-Aside 模式，缓存查询流程如下：

1.查询一级缓存（Caffeine）：

•如果命中，则直接返回结果。

2.查询二级缓存（Redis）：

•如果 Redis 有数据，则回填到一级缓存，并返回结果。

•如果 Redis 查询失败（Redis 不可用），直接跳过。

3.查询数据源（数据库等）：

•如果 Redis 也未命中，则从数据源获取数据，同时回填到一级和二级缓存中。

2.2 缓存更新流程

•数据更新或写入时，同时更新一级和二级缓存。

•如果 Redis 写入失败，仅更新一级缓存，确保数据可用性。

三、代码实现

3.1 缓存接口设计

定义一个通用的缓存接口，便于不同实现类的扩展和切换：

import java.util.Collection;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.function.Supplier;public interface CacheService {    <T> T get(String key, Class<T> type, Supplier<T> dataLoader); // 获取单个键的数据    void put(String key, Object value); // 存储单个键的数据    void evict(String key); // 删