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本地缓存是将数据存储在应用程序所在的本地内存中的缓存方式。既然,已经有了 Redis 可以实现分布式缓存了,为什么还需要本地缓存呢?接下来,我们一起来看。
为什么需要本地缓存?
 尽管已经有 Redis 缓存了,但本地缓存也是非常有必要的,因为它有以下优点:
速度优势:本地缓存直接利用本地内存,访问速度非常快,能够显著降低数据访问延迟。
 减少网络开销:使用本地缓存可以减少与远程缓存(如 Redis)之间的数据交互,从而降低网络 I/O 开销。
 降低服务器压力:本地缓存能够分担服务器的数据访问压力,提高系统的整体稳定性。
 因此,在生产环境中,我们通常使用本地缓存+Redis 缓存一起组合成多级缓存,来共同保证程序的运行效率。
多级缓存
 多级缓存是一种缓存架构策略,它使用多个层次的缓存来存储数据,以提高数据访问速度和系统性能,最简单的多级缓存就是由本地缓存 + Redis 分布式缓存组成的,如图所示:
多级缓存在获取时的实现代码如下:
public Object getFromCache(String key) {
 // 先从本地缓存中查找
 Cache.ValueWrapper localCacheValue = cacheManager.getCache(“localCache”).get(key);
 if (localCacheValue!= null) {
 return localCacheValue.get();
 }
 // 如果本地缓存未命中,从 Redis 中查找
 Object redisValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
 if (redisValue!= null) {
 // 将 Redis 中的数据放入本地缓存
 cacheManager.getCache(“localCache”).put(key, redisValue);
 return redisValue;
 }
 return null;
 }
 本地缓存的实现
 本地缓存常见的方式实现有以下几种:
Ehcache
 Caffeine
 Guava Cache
 它们的基本使用如下。
1.Ehcache
 1.1 添加依赖
 在 pom.xml 文件中添加 Ehcache 依赖:
 
 
 1.3 启用缓存
 在 Spring Boot 应用的主类或配置类上添加 @EnableCaching 注解:
import org.springframework.boot.SpringApplication;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
@SpringBootApplication
 @EnableCaching
 public class CacheApplication {
 public static void main(String[] args) {
 SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
 }
 }
 1.4 使用缓存
 创建一个服务类并使用 @Cacheable 注解:
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
 import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
 public class MyService {
@Cacheable(value = "myCache", key = "#id")
public String getData(String id) {// 模拟耗时操作try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return "Data for " + id;
}
 
}
 2.Caffeine
 2.1 添加依赖
 在 pom.xml 文件中添加 Caffeine 依赖:
import org.springframework.boot.SpringApplication;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
@SpringBootApplication
 @EnableCaching
 public class CacheApplication {
 public static void main(String[] args) {
 SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
 }
 }
 2.3 配置 Caffeine 缓存
 创建一个配置类来配置 Caffeine 缓存:
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
 import org.springframework.cache.CacheManager;
 import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
 import org.springframework.context.annotation.Bean;
 import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
 public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager("myCache");cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(120, TimeUnit.SECONDS));return cacheManager;
}
 
}
 2.4 使用缓存
 创建一个服务类并使用 @Cacheable 注解:
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
 import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
 public class MyService {
@Cacheable(value = "myCache", key = "#id")
public String getData(String id) {// 模拟耗时操作try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return "Data for " + id;
}
 
}
 3.Guava Cache
 3.1 添加依赖
 在 pom.xml 文件中添加 Guava 依赖:
import org.springframework.boot.SpringApplication;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
@SpringBootApplication
 @EnableCaching
 public class CacheApplication {
 public static void main(String[] args) {
 SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
 }
 }
 3.3 配置 Guava 缓存
 创建一个配置类来配置 Guava 缓存:
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
 import org.springframework.cache.Cache;
 import org.springframework.cache.CacheManager;
 import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCache;
 import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheManager;
 import org.springframework.context.annotation.Bean;
 import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Configuration
 public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {ConcurrentMapCacheManager cacheManager = new ConcurrentMapCacheManager() {@Overrideprotected Cache createConcurrentMapCache(String name) {return new ConcurrentMapCache(name,CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(120, TimeUnit.SECONDS).build().asMap(), false);}};return cacheManager;
}
 
}
 3.4 使用缓存
 创建一个服务类并使用 @Cacheable 注解:
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
 import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
 public class MyService {
@Cacheable(value = "myCache", key = "#id")
public String getData(String id) {// 模拟耗时操作try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return "Data for " + id;
}
 
}
 知识扩展:@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict
 在 Spring 框架中,@Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict 是用于缓存管理的注解,它们的含义如下:
@Cacheable:用于声明一个方法的返回值是可以被缓存的。当方法被调用时,Spring Cache 会先检查缓存中是否存在相应的数据。如果存在,则直接返回缓存中的数据,避免重复执行方法;如果不存在,则执行方法并将返回值存入缓存中。它的使用示例如下:
 @Cacheable(value = “users”, key = “#id”)
 public User getUserById(String id) {
 // 模拟从数据库中获取用户信息
 System.out.println("Fetching user from database: " + id);
 return new User(id, "User Name " + id);
 }
 @CachePut:用于更新缓存中的数据。与 @Cacheable 不同,@CachePut 注解的方法总是会执行,并将返回值更新到缓存中。无论缓存中是否存在相应的数据,该方法都会执行,并将新的数据存入缓存中(如果缓存中已存在数据,则覆盖它)。它的使用示例如下:
 @CachePut(value = “users”, key = “#user.id”)
 public User updateUser(User user) {
 // 模拟更新数据库中的用户信息
 System.out.println("Updating user in database: " + user.getId());
 // 假设更新成功
 return user;
 }
 @CacheEvict:用于删除缓存中的数据。当方法被调用时,指定的缓存项将被删除。这可以用于清除旧数据或使缓存项失效。它的使用示例如下:
 @CacheEvict(value = “users”, key = “#id”)
 public void deleteUser(String id) {
 // 模拟从数据库中删除用户信息
 System.out.println("Deleting user from database: " + id);
 }
 // 清除整个缓存,而不仅仅是特定的条目
 @CacheEvict(value = “users”, allEntries = true)
 public void clearAllUsersCache() {
 System.out.println(“Clearing all users cache”);
 }
 小结
 生产环境通常会使用本地缓存 + Redis 缓存,一起实现多级缓存,以提升程序的运行效率,而本地缓存的常见实现有 Ehcache、Caffeine、Guava Cache 等。然而,凡事有利就有弊,那么多级缓存最大的问题就是数据一致性问题,对于多级缓存的数据一致性问题要如何保证呢?
