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基于Java怎么实现Redis多级缓存

发表于：2025-01-31 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年01月31日，这篇文章主要介绍"基于Java怎么实现Redis多级缓存"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"基于Java怎么实现Redis多级缓存"文章能帮助大家解

千家信息网最后更新 2025年01月31日基于Java怎么实现Redis多级缓存

这篇文章主要介绍"基于Java怎么实现Redis多级缓存"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"基于Java怎么实现Redis多级缓存"文章能帮助大家解决问题。

一、多级缓存

1. 传统缓存方案

请求到达tomcat后，先去redis中获取缓存，不命中则去mysql中获取

2. 多级缓存方案

tomcat的请求并发数，是远小于redis的，因此tomcat会成为瓶颈
利用请求处理每个环节，分别添加缓存，减轻tomcat压力，提升服务性能

二、JVM本地缓存

缓存是存储在内存中，数据读取速度较快，能大量减少对数据库的访问，减少数据库压力

分布式缓存，如redis
- 优点：存储容量大，可靠性好，可以在集群中共享
- 缺点：访问缓存有网络开销
- 场景：缓存数据量大，可靠性高，需要在集群中共享的数据

进程本地缓存，如HashMap， GuavaCache
- 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快
- 缺点：存储容量有限，可靠性低(如重启后丢失)，无法在集群中共享
- 场景：性能要求高，缓存数据量少

1. 实用案例

Caffeine是一个基于java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库
目前spring内部的缓存用的就是这个

     com.github.ben-manes.caffeine     caffeine     3.0.5

package com.erick.cache;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;import java.time.Duration;public final class CacheUtil {    private static int expireSeconds = 2;    public static Cache cacheWithExpireSeconds;    private static int maxPairs = 1;    public static Cache cacheWithMaxPairs;    static {        /*过期策略，写完60s后过期*/        cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder()                .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds))                .build();        /*过期策略，达到最大值后删除         * 1. 并不会立即删除，等一会儿才会删除         * 2. 会将之前存储的数据删除掉*/        cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder()                .maximumSize(maxPairs)                .build();    }    /*从缓存中获取数据     * 1. 如果缓存中有，则直接从缓存中返回     * 2. 如果缓存中没有，则去数据查询并返回结果*/    public static String getKeyWithExpire(String key) {        return cacheWithExpireSeconds.get(key, value -> {            return getResultFromDB();        });    }    public static String getKeyWithMaxPair(String key) {        return cacheWithMaxPairs.get(key, value -> {            return getResultFromDB();        });    }    private static String getResultFromDB() {        System.out.println("数据库查询");        return "db result";    }}

package com.erick.cache;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class Test {    @org.junit.Test    public void test01() throws InterruptedException {        CacheUtil.cacheWithExpireSeconds.put("name", "erick");        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name"));        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name"));    }    @org.junit.Test    public void test02() throws InterruptedException {        CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("name", "erick");        CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("age", "12");        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name"));        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name")); // 查询不到了        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));    }}