Spring Boot + Redis+Caffeine：两级缓存实战教程

本文将深入探讨如何在Spring Boot应用中利用Spring Cache实现两级缓存，结合Redis和Caffeine这两种流行的缓存技术。Spring Boot本身集成了一系列缓存选项，包括Redis、Caffeine、JCache和EhCache等，但单一使用可能带来网络消耗或内存占用问题。因此，采用两级缓存策略可以显著提升应用性能。 首先，我们来理解什么是缓存和两级缓存。缓存是一种将常用数据存储在更快访问介质（如内存）的技术，以减少对底层数据源（如数据库）的频繁访问。例如，通过Redis进行内存缓存可以大大提高读取速度，但可能会有网络延迟。而Caffeine作为应用内的缓存，可以作为第一级缓存，减少对Redis的依赖。 Spring Cache提供了一种注解驱动的方式来管理缓存，简化了缓存操作的添加和管理。然而，直接在业务代码中处理缓存可能导致代码冗余和理解困难。使用Spring Cache，我们可以创建自定义缓存配置，比如定义哪些数据应该被缓存、缓存的生存期等。 在Spring Boot+Spring Cache中，Redis通常用于实现第二级缓存，它提供了分布式、高可用的数据存储，适合大量数据和跨节点共享。但RedisCache在Spring Cache中的实现可能存在一些局限，如复杂的配置和对Redis客户端的依赖。 Caffeine作为第一级缓存，其内存占用相对较小，且支持更灵活的缓存策略，如LRU（最近最少使用）淘汰策略。在Spring Boot中集成Caffeine，可以通过Spring Data Caching库或者直接使用Caffeine的Java API来实现。 实现两级缓存（Redis+Caffeine）的关键在于整合Spring Cache的`@Caching`注解与RedisTemplate或Caffeine缓存，以及配置适当的缓存策略。首先，设置Spring Cache的Redis配置，然后在需要使用缓存的方法上添加`@Caching`注解，指定数据应该先从Caffeine中查找，如果没有再查询Redis。当数据从Redis返回后，可以根据需要同步回Caffeine。 通过这种方式，我们可以在保持代码简洁的同时，优化数据访问性能，降低网络开销，提高应用响应速度。同时，这样的设计也有利于代码的维护和扩展，使得业务逻辑更加清晰，提高了整体的系统效能。