高性能的本地缓存方案选型，看这篇就够了！-阿里云开发者社区

高性能的本地缓存方案选型，看这篇就够了！

2023-04-30 23369

版权

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本文涉及的产品

云数据库 Tair（兼容Redis），内存型 2GB

Redis 开源版，标准版 2GB

RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB

简介： 高性能的本地缓存方案选型，看这篇就够了！

本地缓存问题及解决

背景

在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或Memcached 这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。

随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两级缓存架构。

在先不考虑并发等复杂问题的情况下，两级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

为什么要使用本地缓存

本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
使用本地缓存能够减少和Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

设计一个本地内存需要有什么功能

存储，并可以读、写；
原子操作(线程安全)，如ConcurrentHashMap
可以设置缓存的最大限制；
超过最大限制有对应淘汰策略，如LRU、LFU
过期时间淘汰，如定时、懒式、定期；
持久化
统计监控

本地缓存方案选型

1. 使用ConcurrentHashMap实现本地缓存

缓存的本质就是存储在内存中的KV数据结构，对应的就是jdk中线程安全的ConcurrentHashMap，但是要实现缓存，还需要考虑淘汰、最大限制、缓存过期时间淘汰等等功能；

优点是实现简单，不需要引入第三方包，比较适合一些简单的业务场景。缺点是如果需要更多的特性，需要定制化开发，成本会比较高，并且稳定性和可靠性也难以保障。对于比较复杂的场景，建议使用比较稳定的开源工具。

2. 基于Guava Cache实现本地缓存

Guava是Google团队开源的一款 Java 核心增强库，包含集合、并发原语、缓存、IO、反射等工具箱，性能和稳定性上都有保障，应用十分广泛。Guava Cache支持很多特性：

支持最大容量限制
支持两种过期删除策略（插入时间和访问时间）
支持简单的统计功能
基于LRU算法实现

使用代码如下：

<dependency>
   <groupId>com.google.guava</groupId>
   <artifactId>guava</artifactId>
   <version>31.1-jre</version>
</dependency>
@Slf4j
public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
        Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .initialCapacity(5)  // 初始容量
                .maximumSize(10)     // 最大缓存数，超出淘汰
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS) // 过期时间
                .build();
        String orderId = String.valueOf(123456789);
        // 获取orderInfo，如果key不存在，callable中调用getInfo方法返回数据
        String orderInfo = cache.get(orderId, () -> getInfo(orderId));
        log.info("orderInfo = {}", orderInfo);
    }
    private static String getInfo(String orderId) {
        String info = "";
        // 先查询redis缓存
        log.info("get data from redis");
        // 当redis缓存不存在查db
        log.info("get data from mysql");
        info = String.format("{orderId=%s}", orderId);
        return info;
    }
}

3. Caffeine

Caffeine是基于java8实现的新一代缓存工具，缓存性能接近理论最优。可以看作是Guava Cache的增强版，功能上两者类似，不同的是Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法：W-TinyLFU，在性能上有明显的优越性

使用代码如下：

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.9.3</version>
</dependency>
@Slf4j
public class CaffeineTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(5)
                // 超出时淘汰
                .maximumSize(10)
                //设置写缓存后n秒钟过期
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)
                //设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite
                //.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
        String orderId = String.valueOf(123456789);
        String orderInfo = cache.get(orderId, key -> getInfo(key));
        System.out.println(orderInfo);
    }
    private static String getInfo(String orderId) {
        String info = "";
        // 先查询redis缓存
        log.info("get data from redis");
        // 当redis缓存不存在查db
        log.info("get data from mysql");
        info = String.format("{orderId=%s}", orderId);
        return info;
    }
}

4. Encache

Encache是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。同Caffeine和Guava Cache相比，Encache的功能更加丰富，扩展性更强：

支持多种缓存淘汰算法，包括LRU、LFU和FIFO
缓存支持堆内存储、堆外存储、磁盘存储（支持持久化）三种
支持多种集群方案，解决数据共享问题

使用代码如下：

<dependency>
   <groupId>org.ehcache</groupId>
   <artifactId>ehcache</artifactId>
   <version>3.9.7</version>
</dependency>
@Slf4j
public class EhcacheTest {
    private static final String ORDER_CACHE = "orderCache";
    public static void main(String[] args) {
        CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
                // 创建cache实例
                .withCache(ORDER_CACHE, CacheConfigurationBuilder
                        // 声明一个容量为20的堆内缓存
                        .newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20)))
                .build(true);
        // 获取cache实例
        Cache<String, String> cache = cacheManager.getCache(ORDER_CACHE, String.class, String.class);
        String orderId = String.valueOf(123456789);
        String orderInfo = cache.get(orderId);
        if (StrUtil.isBlank(orderInfo)) {
            orderInfo = getInfo(orderId);
            cache.put(orderId, orderInfo);
        }
        log.info("orderInfo = {}", orderInfo);
    }
    private static String getInfo(String orderId) {
        String info = "";
        // 先查询redis缓存
        log.info("get data from redis");
        // 当redis缓存不存在查db
        log.info("get data from mysql");
        info = String.format("{orderId=%s}", orderId);
        return info;
    }
}