缓存的基本概念与重要性
缓存是提升系统性能的关键技术,通过将频繁访问的数据存储在高速存储介质中，减少对慢速存储（如数据库、磁盘）的访问次数，从而降低响应时间、提高吞吐量，在Java应用中，缓存设计需兼顾性能、一致性和内存管理，常见的缓存场景包括热点数据、计算结果、配置信息等，合理的缓存策略能显著优化用户体验，但需注意缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题，确保系统稳定性。
本地缓存：轻量级内存缓存方案
本地缓存部署在应用进程内部,访问速度最快，适合高频访问、数据量较小的场景，Java中常用的本地缓存实现包括：
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Guava Cache：Google提供的轻量级缓存库，支持最大容量、过期时间、软引用/弱引用等策略，通过
CacheBuilder配置，Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000) // 最大缓存条目 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后10分钟过期 .build();Guava Cache适合单机应用，但需注意内存占用，避免缓存数据过大导致OOM。
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Caffeine：高性能Java缓存库，基于Java 8开发，性能优于Guava，支持异步加载、统计监控等功能，示例：
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) // 访问后5分钟过期 .maximumSize(500) .build();Caffeine通过
W-TinyLFU算法优化命中率，适合对性能要求较高的场景。
分布式缓存：集群环境下的数据共享
在分布式系统中,本地缓存无法跨节点共享，需采用分布式缓存实现数据一致性，主流方案包括：
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Redis：基于内存的键值存储，支持多种数据结构（String、Hash、List等），具备高可用、持久化、分布式特性，Java通过Jedis或Lettuce客户端操作Redis，
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); jedis.set("user:1001", "张三"); // 存储数据 String value = jedis.get("user:1001"); // 获取数据Redis适用于缓存热点数据、分布式锁、消息队列等场景，需合理设置过期时间避免内存溢出。
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Memcached：轻量级内存缓存系统，仅支持简单的键值存储，性能优异但不支持数据持久化，Java通过Xmemcached客户端集成，适合对数据一致性要求不高的场景。
缓存策略与设计原则
- 缓存更新策略：包括主动更新（如数据库变更后同步更新缓存）、被动更新（读缓存未命中时加载并回填缓存）、定时更新（通过TTL自动过期）。
- 缓存淘汰算法：常见有LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）、FIFO（先进先出），Guava和Caffeine均支持自定义算法。
- 缓存一致性：采用“先更新数据库，再删除缓存”的方案，避免因缓存脏数据导致业务错误；对一致性要求高的场景，可通过消息队列保证最终一致性。
缓存问题的解决方案
- 缓存穿透：查询不存在的数据导致请求直接打到数据库，可通过布隆过滤器（Bloom Filter）拦截无效请求，或缓存空值（设置较短过期时间）。
- 缓存击穿：某个热点key突然失效，大量请求并发访问数据库，可使用互斥锁（如Redis的
SETNX）或永不过期（逻辑过期）策略。 - 缓存雪崩：大量key同时失效，导致数据库压力激增，需保证key的过期时间随机分散，或采用集群部署高可用缓存。
Java缓存设计需根据业务场景选择合适的技术方案：本地缓存适合单机高性能需求，分布式缓存解决集群数据共享问题，合理配置缓存策略、优化淘汰算法、防范常见问题，才能充分发挥缓存优势，提升系统整体性能，需结合监控工具（如Prometheus+Grafana）实时跟踪缓存命中率、内存使用情况，确保缓存系统稳定运行。
