caffeine和redis结合使用

### 集成Caffeine缓存和Redis实现混合缓存方案 #### 设计原则 在设计两级缓存架构时，需考虑本地缓存（如Caffeine）的高效性和分布式缓存（如Redis）的可扩展性。对于频繁访问的数据，优先利用本地缓存减少延迟；而对于不常变动或较大规模数据，则依赖于分布式的Redis来存储[^2]。 #### 缓存策略实施细节 当应用程序尝试获取某个资源时，会按照如下流程操作： - **读取过程** - 尝试从Caffeine中查找所需数据； - 若未找到，则转向Redis进行检索； - 成功从Redis取得数据后，不仅返回给请求方，还会将其副本写入至Caffeine以便后续更快响应相同请求[^3]。 - 对于修改类的操作，在完成实际业务逻辑之后应同步清除对应的两个位置上的记录，即先清理掉可能存在的旧版本数据项，再执行新的插入动作。 - **特殊场景下的优化建议** - 当向缓存内放置null值或其他表示缺失状态的对象实例时，仅限于保存到近端内存级别的容器里而无需推送到远端数据库层面，以此降低不必要的网络交互开销并简化管理复杂度[^1]。 ```java // Java代码片段展示如何结合使用Caffeine与Redis作为双层缓存机制的一部分功能实现 public class CacheService { private final LoadingCache<String, Object> localCache; private final StringRedisTemplate redisTemplate; public CacheService(Caffeine<Object, Object> caffeineSpec, StringRedisTemplate redisTemplate) { this.localCache = Caffeine.from(caffeineSpec).build(); this.redisTemplate = redisTemplate; } @SuppressWarnings("unchecked") public <T> T get(String key, Class<T> type) throws Exception { try { // Try to load from the local cache first. return (T)localCache.get(key, k -> loadDataFromRemote(k)); } catch (ExecutionException e) { throw new RuntimeException(e); } } private Object loadDataFromRemote(String key){ ValueOperations<String, String> opsForValue = redisTemplate.opsForValue(); String valueStr = opsForValue.get(key); if(valueStr != null && !valueStr.isEmpty()){ // Put into local cache after loading data successfully from remote storage like Redis. localCache.put(key,valueStr); return valueStr; }else{ return null; } } } ```