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Redis+Caffeine實現(xiàn)高效兩級緩存架構的詳細指南

 更新時間:2025年07月24日 08:58:19   作者:用戶447267193310  
在現(xiàn)代高并發(fā)系統(tǒng)中,緩存是提升系統(tǒng)性能的關鍵組件之一,本文將介紹如何結合 Redis 和 Caffeine 構建一個高效的兩級緩存系統(tǒng),需要的小伙伴可以了解下

引言

在現(xiàn)代高并發(fā)系統(tǒng)中,緩存是提升系統(tǒng)性能的關鍵組件之一。傳統(tǒng)的單一緩存方案往往難以同時滿足高性能和高可用性的需求。本文將介紹如何結合 Redis 和 Caffeine 構建一個高效的兩級緩存系統(tǒng),并通過三個版本的演進展示如何逐步優(yōu)化代碼結構。

項目源代碼:github地址、gitee地址

兩級緩存架構概述

兩級緩存通常由本地緩存(如 Caffeine)和分布式緩存(如 Redis)組成:

  • 本地緩存(Caffeine):基于內(nèi)存,訪問速度極快,但容量有限且無法跨進程共享
  • 分布式緩存(Redis):可跨進程共享,容量更大,但訪問速度相對較慢

通過結合兩者優(yōu)勢,我們可以構建一個既快速又具備一致性的緩存系統(tǒng)。

兩級緩存的優(yōu)勢

性能優(yōu)勢

緩存類型平均延遲延遲波動范圍
本地緩存0.05-1ms穩(wěn)定
遠程緩存1-10ms受網(wǎng)絡影響大
數(shù)據(jù)庫查詢10-100ms取決于SQL復雜度

典型案例:某電商平臺商品詳情頁采用兩級緩存后:

  • 單純Redis方案:P99響應時間8ms
  • 兩級緩存方案:P99響應時間降至2ms

本地緩存的延遲是最低的,遠遠低于redis等遠程緩存,而且本地緩存不受網(wǎng)絡的影響,所以延遲的波動范圍也是最穩(wěn)定的。所以,二級緩存在性能上有極大的優(yōu)勢。

系統(tǒng)穩(wěn)定性

1.抗流量洪峰能力

假如電商環(huán)境中出現(xiàn)了秒殺場景,或者促銷活動。會有大量的訪問到同一個商品或者優(yōu)惠券,以下是兩種情景:

純Redis方案,所有請求直達Redis,容易導致:

  • 連接池耗盡
  • 帶寬被打滿
  • Redis CPU飆升

兩級緩存方案:

  • 80%以上請求被本地緩存攔截
  • Redis負載降低5-10倍
  • 系統(tǒng)整體更平穩(wěn)

2.故障容忍度

由于Redis等遠程緩存需要通過網(wǎng)絡連接,如果網(wǎng)絡出現(xiàn)異常,很容易出現(xiàn)訪問不到數(shù)據(jù)的情況。本地緩存則不存在網(wǎng)絡問題,所以對故障的容忍度是非常高的。

網(wǎng)絡分區(qū)場景測試

模擬 機房網(wǎng)絡抖動(丟包率30%):

  • 純Redis方案:錯誤率飆升到85%
  • 兩級緩存方案:核心接口仍保持92%成功率

Caffeine簡介

Caffeine 是一個高性能的 Java 本地緩存庫,可以理解為 Java 版的"內(nèi)存臨時儲物柜"。它的核心特點可以用日常生活中的例子來理解:

就像一個智能的文件柜:

  • 自動整理 - 會自己清理不常用的文件(基于大小或時間)
  • 快速查找 - 比去檔案室(數(shù)據(jù)庫)找資料快100倍
  • 空間管理 - 只保留最常用的1000份文件(可配置)

技術特點:

基于 Google Guava 緩存改進而來

讀寫性能接近 HashMap(O(1)時間復雜度)

提供多種淘汰策略:

// 按數(shù)量淘汰(保留最近使用的1000個)
Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000)

// 按時間淘汰(數(shù)據(jù)保存1小時)
Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)

典型使用場景:

// 創(chuàng)建緩存(相當于準備一個儲物柜)
Cache<String, User> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(100)  // 最多存100個用戶
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 10分鐘不用就清理
    .build();

// 存數(shù)據(jù)(往柜子里放東西)
cache.put("user101", new User("張三"));

// 取數(shù)據(jù)(從柜子拿東西)
User user = cache.getIfPresent("user101");

// 取不到時自動加載(柜子沒有就去倉庫找)
User user = cache.get("user101", key -> userDao.getUser(key));

優(yōu)勢對比:

  • 比 HashMap:支持自動清理和過期
  • 比 Redis:快100倍(無需網(wǎng)絡IO)
  • 比 Guava Cache:內(nèi)存效率更高,并發(fā)性能更好

注意事項:

  • 僅適用于單機(不同服務器間的緩存不共享)
  • 適合緩存不易變的數(shù)據(jù)(如系統(tǒng)配置)
  • JVM重啟后數(shù)據(jù)會丟失(如需持久化需配合Redis)

版本演進

版本1:直接侵入Service代碼

在第一個版本中,我們直接在 Service 層實現(xiàn)了兩級緩存邏輯:

@Override
public Order getOrderById(Integer id) {
    String key = CacheConstant.ORDER + id;
    return (Order) orderCache.get(key, k -> {
        // 先查詢 Redis
        Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (obj != null) {
            log.info("get data from redis");
            if (obj instanceof Order) {
                return (Order) obj;
            } else {
                log.warn("Unexpected type from Redis, expected Order but got {}", obj.getClass());
            }
        }

        // Redis沒有或類型不匹配則查詢 DB
        log.info("get data from database");
        Order myOrder = orderMapper.getOrderById(id);
        redisTemplate.opsForValue().set(key, myOrder, 120, TimeUnit.SECONDS);
        return myOrder;
    });
}

優(yōu)點

  • 實現(xiàn)簡單直接
  • 緩存邏輯清晰可見

缺點

  • 緩存代碼與業(yè)務代碼高度耦合
  • 難以復用緩存邏輯
  • 代碼重復率高

版本2:使用Spring Cache注解

在spring項目中,提供了CacheManager接口和一些注解,允許讓我們通過注解的方式來操作緩存。先來看一下常用的幾個注解說明:

1.@Cacheable- 緩存查詢

作用:將方法的返回值緩存起來,下次調用時直接返回緩存數(shù)據(jù),避免重復計算或查詢數(shù)據(jù)庫。

適用場景

  • 查詢方法(如 getUserById、findProduct
  • 計算結果穩(wěn)定的方法

示例

@Cacheable(value = "users", key = "#userId")  
public User getUserById(Long userId) {
    // 如果緩存中沒有,才執(zhí)行此方法
    return userRepository.findById(userId).orElse(null);
}

參數(shù)說明

  • value / cacheNames:緩存名稱(如 "users"
  • key:緩存鍵(支持 SpEL 表達式,如 #userId
  • condition:條件緩存(如 condition = "#userId > 100"
  • unless:排除某些返回值(如 unless = "#result == null"

2.@CachePut- 更新緩存

作用:方法執(zhí)行后,更新緩存(通常用于 insertupdate 操作)。

適用場景

  • 新增或修改數(shù)據(jù)后同步緩存
  • 避免緩存與數(shù)據(jù)庫不一致

示例

@CachePut(value = "users", key = "#user.id")  
public User updateUser(User user) {
    return userRepository.save(user); // 更新數(shù)據(jù)庫后,自動更新緩存
}

注意

@Cacheable 不同,@CachePut 一定會執(zhí)行方法,并更新緩存。

3.@CacheEvict- 刪除緩存

作用:方法執(zhí)行后,刪除緩存(適用于 delete 操作)。

適用場景

  • 數(shù)據(jù)刪除后清理緩存
  • 緩存失效策略

示例

@CacheEvict(value = "users", key = "#userId")  
public void deleteUser(Long userId) {
    userRepository.deleteById(userId); // 刪除數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)后,自動刪除緩存
}

參數(shù)擴展

  • allEntries = true:清空整個緩存(如 @CacheEvict(value = "users", allEntries = true)
  • beforeInvocation = true:在方法執(zhí)行前刪除緩存(避免方法異常導致緩存未清理)

第二個版本利用了 Spring 的緩存注解來簡化代碼,如果要使用上面這幾個注解管理緩存的話,我們就不需要配置V1版本中的那個類型為Cache的Bean了,而是需要配置spring中的CacheManager的相關參數(shù),具體參數(shù)的配置和之前一樣。

注意,在改進更新操作的時,這里和V1版本的代碼有一點區(qū)別,在之前的更新操作方法中,是沒有返回值的void類型,但是這里需要修改返回值的類型,否則會緩存一個空對象到緩存中對應的key上。當下次執(zhí)行查詢操作時,會直接返回空對象給調用方,而不會執(zhí)行方法中查詢數(shù)據(jù)庫或Redis的操作。

@Cacheable(value = "order", key = "#id")
@Override
public Order getOrderById(Integer id) {
    String key = CacheConstant.ORDER + id;
    // 先查詢 Redis
    Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (obj != null) {
        log.info("get data from redis");
        if (obj instanceof Order) {
            return (Order) obj;
        } else {
            log.warn("Unexpected type from Redis, expected Order but got {}", obj.getClass());
        }
    }

    // Redis沒有或類型不匹配則查詢 DB
    log.info("get data from database");
    Order myOrder = orderMapper.getOrderById(id);
    redisTemplate.opsForValue().set(key, myOrder, 120, TimeUnit.SECONDS);
    return myOrder;
}

@Override
@CachePut(cacheNames = "order",key = "#order.id")
public Order updateOrder(Order order) {
    log.info("update order data");
    orderMapper.updateOrderById(order);
    //修改 Redis
    redisTemplate.opsForValue().set(CacheConstant.ORDER + order.getId(),
                                    order, 120, TimeUnit.SECONDS);

    return order;
}

@Override
@CacheEvict(cacheNames = "order",key = "#id")
public void deleteOrderById(Integer id) {
    log.info("delete order");
    orderMapper.deleteOrderById(id);
    redisTemplate.delete(CacheConstant.ORDER + id);
}

改進點

  • 使用 @Cacheable 注解管理 Caffeine 緩存
  • 減少了部分重復代碼
  • 緩存配置更加集中

遺留問題

  • Redis 操作仍需手動編寫
  • 兩級緩存的同步邏輯仍需在業(yè)務代碼中處理

版本3:自定義注解+AOP實現(xiàn)

如果單純只是使用Cache注解進行緩存,還是無法把Redis功能實現(xiàn)從server模塊中剝離出去。如果按照spring對cache注解的思路,我們可以自定義注解再利用AOP切片操作,把對應的緩存功能切入到service的代碼中,就能實現(xiàn)二者之間的解耦。

首先,需要定義一個注解:

/**
 * 雙緩存注解,用于標記需要使用雙緩存(通常為本地緩存和遠程緩存)的方法
 */
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DoubleCache {
    /**
     * 指定緩存的名稱
     * @return 緩存名稱
     */
    String cacheName();

    /**
     * 指定緩存的鍵,支持Spring EL表達式
     * @return 緩存鍵
     */
    String key(); //支持springEl表達式

    /**
     * 指定二級緩存的超時時間,單位默認根據(jù)實現(xiàn)確定(通常為秒)
     * 默認值為120
     * @return 二級緩存超時時間
     */
    long l2TimeOut() default 120;

    /**
     * 指定緩存類型
     * 默認值為 CacheType.FULL
     * @return 緩存類型
     */
    CacheType type() default CacheType.FULL;
}

定義一個枚舉類型的變量,表示緩存操作的類型:

public enum CacheType {
    FULL,   //存取
    PUT,    //只存
    DELETE  //刪除
}

如果要支持springEL的表達式,還需要一個工具類來解析springEI的表達式:

public class SpelExpressionUtils {

    /**
     * 解析 SpEL 表達式并替換變量
     * @param elString 表達式(如 "user.name")
     * @param map 變量鍵值對
     * @return 解析后的字符串
     */
    public static String parse(String elString, TreeMap<String, Object> map) {
        // 將輸入的表達式包裝為 SpEL 表達式格式
        elString = String.format("#{%s}", elString);
        // 創(chuàng)建 SpEL 表達式解析器
        ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
        // 創(chuàng)建標準的評估上下文,用于存儲變量
        EvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
        // 將傳入的變量鍵值對設置到評估上下文中
        map.forEach(context::setVariable);
        // 使用解析器解析表達式,使用模板解析上下文
        Expression expression = parser.parseExpression(elString, new TemplateParserContext());
        // 在指定上下文中計算表達式的值,并將結果轉換為字符串返回
        return expression.getValue(context, String.class);
    }
}

定義切片,在切片操作中來實現(xiàn)Caffeine和Redis的緩存操作:

@Slf4j
@Component
@Aspect
@AllArgsConstructor
public class CacheAspect {

    private final Cache<String, Object> cache;
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 定義切點,匹配使用了 @DoubleCache 注解的方法
     */
    @Pointcut("@annotation(com.example.redis_caffeine.annonation.DoubleCache)")
    public void cacheAspect() {}

    /**
     * 環(huán)繞通知,處理緩存的讀寫、更新和刪除操作
     * 
     * @param point 切入點對象,包含方法執(zhí)行的相關信息
     * @return 方法執(zhí)行的返回結果
     * @throws Throwable 方法執(zhí)行過程中可能拋出的異常
     */
    @Around("cacheAspect()")
    public Object doAround(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
        try {
            // 獲取方法簽名和方法對象
            MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
            Method method = signature.getMethod();

            // 解析參數(shù),將參數(shù)名和參數(shù)值存入 TreeMap 中
            String[] paramNames = signature.getParameterNames();
            Object[] args = point.getArgs();
            TreeMap<String, Object> treeMap = new TreeMap<>();
            for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) {
                treeMap.put(paramNames[i], args[i]);
            }

            // 獲取方法上的 @DoubleCache 注解
            DoubleCache annotation = method.getAnnotation(DoubleCache.class);
            // 解析 SpEL 表達式,得到最終的 key 片段
            String elResult = SpelExpressionUtils.parse(annotation.key(), treeMap);
            // 拼接完整的緩存 key
            String realKey = annotation.cacheName() + CacheConstant.ORDER + elResult;

            // 處理強制更新操作
            if (annotation.type() == CacheType.PUT) {
                // 執(zhí)行目標方法
                Object object = point.proceed();
                // 將結果存入 Redis,并設置過期時間
                redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object, annotation.l2TimeOut(), TimeUnit.SECONDS);
                // 將結果存入 Caffeine 緩存
                cache.put(realKey, object);
                return object;
            }

            // 處理刪除操作
            if (annotation.type() == CacheType.DELETE) {
                // 從 Redis 中刪除緩存
                redisTemplate.delete(realKey);
                // 從 Caffeine 緩存中刪除緩存
                cache.invalidate(realKey);
                return point.proceed();
            }

            // 優(yōu)先從 Caffeine 緩存中獲取數(shù)據(jù)
            Object caffeineCache = cache.getIfPresent(realKey);
            if (caffeineCache != null) {
                log.info("get data from caffeine");
                return caffeineCache;
            }

            // 其次從 Redis 中獲取數(shù)據(jù)
            Object redisCache = redisTemplate.opsForValue().get(realKey);
            if (redisCache != null) {
                log.info("get data from redis");
                // 將從 Redis 中獲取的數(shù)據(jù)存入 Caffeine 緩存
                cache.put(realKey, redisCache);
                return redisCache;
            }

            // 最后查詢數(shù)據(jù)庫
            log.info("get data from database");
            Object object = point.proceed();
            if (object != null) {
                // 將數(shù)據(jù)庫查詢結果存入 Redis,并設置過期時間
                redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object, annotation.l2TimeOut(), TimeUnit.SECONDS);
                // 將數(shù)據(jù)庫查詢結果存入 Caffeine 緩存
                cache.put(realKey, object);
            }
            return object;
        } catch (Exception e) {
            // 記錄緩存切面處理過程中的錯誤
            log.error("Cache aspect error", e);
            throw e;
        }
    }
}

以上操作的主要工作總結下來是:

  • 定義切點:匹配使用 @DoubleCache 注解的方法
  • 參數(shù)解析與鍵生成:提取方法參數(shù),解析 SpEL 表達式生成緩存鍵
  • 緩存更新策略:PUT 類型執(zhí)行方法后同步更新 Redis 和本地緩存
  • 緩存刪除策略:DELETE 類型先刪除 Redis 和本地緩存,再執(zhí)行方法
  • 多級查詢策略:優(yōu)先查本地緩存 → Redis → 數(shù)據(jù)庫,查詢結果寫入兩級緩存

執(zhí)行操作流程,以查詢操作為例:

攔截被 @DoubleCache 標記的目標方法

生成緩存鍵 realKey

依次查詢Caffeine → Redis → 數(shù)據(jù)庫

將數(shù)據(jù)庫結果寫入兩級緩存并返回

若觸發(fā)更新/刪除操作,則同步清理或更新緩存

/**
* 根據(jù)訂單ID獲取訂單信息
* 使用 @DoubleCache 注解,類型為 FULL,會執(zhí)行完整的緩存操作邏輯
* @param id 訂單ID
* @return 訂單對象
*/
@Override
@DoubleCache(cacheName = "order", key = "#id",
             type = CacheType.FULL)
public Order getOrderById(Integer id) {
    return orderMapper.getOrderById(id);
}

/**
* 更新訂單信息
* 使用 @DoubleCache 注解,類型為 PUT,會執(zhí)行緩存更新操作
* @param order 訂單對象
*/
@Override
@DoubleCache(cacheName = "order", key = "#id",
             type = CacheType.PUT)
public void updateOrder(Order order) {
    orderMapper.updateOrderById(order);
}

/**
* 根據(jù)訂單ID刪除訂單信息
* 使用 @DoubleCache 注解,類型為 DELETE,會執(zhí)行緩存刪除操作
* @param id 訂單ID
*/
@Override
@DoubleCache(cacheName = "order", key = "#id",
             type = CacheType.DELETE)
public void deleteOrderById(Integer id) {
    orderMapper.deleteOrderById(id);
}

核心注解

  • @DoubleCache:自定義注解,用于標記需要兩級緩存的方法
  • CacheType:枚舉,定義緩存操作類型(FULL, PUT, DELETE)

AOP實現(xiàn)要點

  • 解析注解參數(shù)
  • 根據(jù)操作類型執(zhí)行不同的緩存邏輯
  • 處理緩存穿透、雪崩等問題
  • 保證兩級緩存的一致性

優(yōu)勢

  • 業(yè)務代碼完全專注于業(yè)務邏輯
  • 緩存邏輯集中管理,便于維護
  • 注解配置靈活,可適應不同場景
  • 代碼簡潔,可讀性高

關鍵配置

Caffeine 配置

@Configuration
@EnableCaching
public class CaffeineConfig {

    //-----------------------------V1------V3-----------------------------------
    @Bean
    public Cache<String, Object> orderCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(128)
                .maximumSize(1024)
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
    }

    //-----------------------------V2------------------------------------------
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(){
        CaffeineCacheManager cacheManager=new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(128)
                .maximumSize(1024)
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS));
        return cacheManager;
    }
}

Redis 配置

@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {

    RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

    template.setConnectionFactory(factory);

    // 創(chuàng)建 ObjectMapper 實例,用于 JSON 序列化和反序列化
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    // 注冊 JavaTimeModule,用于支持 Java 8 日期時間類型的序列化和反序列化
    objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
    // 禁用將日期寫成時間戳的功能
    objectMapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
    // 啟用默認類型信息,用于處理多態(tài)類型的序列化和反序列化
    objectMapper.activateDefaultTyping(objectMapper.getPolymorphicTypeValidator(),
                                       ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

    // 創(chuàng)建 GenericJackson2JsonRedisSerializer 實例,使用配置好的 ObjectMapper
    GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer =
        new GenericJackson2JsonRedisSerializer(objectMapper);

    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

    template.setValueSerializer(serializer);

    template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());

    template.setHashValueSerializer(serializer);


    template.afterPropertiesSet();
    return template;
}

性能優(yōu)化建議

合理設置緩存過期時間

  • 本地緩存過期時間應短于 Redis 緩存
  • 根據(jù)數(shù)據(jù)更新頻率調整過期策略

緩存穿透防護

  • 對空結果也進行緩存
  • 使用布隆過濾器

緩存雪崩防護

  • 設置隨機過期時間
  • 實現(xiàn)熔斷機制

一致性保證

  • 考慮使用消息隊列同步多節(jié)點本地緩存
  • 對于關鍵數(shù)據(jù),可采用"先更新數(shù)據(jù)庫,再刪除緩存"策略

總結

通過三個版本的演進,我們實現(xiàn)了一個從強耦合到完全解耦的兩級緩存系統(tǒng)。最終版本利用自定義注解和 AOP 技術,既保持了代碼的簡潔性,又提供了強大的緩存功能。這種架構特別適合讀多寫少、對性能要求較高的場景。

在實際應用中,還需要根據(jù)具體業(yè)務特點調整緩存策略,并做好監(jiān)控和指標收集,以便持續(xù)優(yōu)化緩存效果。Redis + Caffeine 實現(xiàn)高效的兩級緩存架構

以上就是Redis+Caffeine實現(xiàn)高效兩級緩存架構的詳細指南的詳細內(nèi)容,更多關于Redis Caffeine兩級緩存的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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