Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast

一、Spring Boot缓存架构核心

Spring Boot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层：

二、主流缓存工具深度对比

三、简易案例实现

1. Caffeine本地缓存（高性能场景首选）

// 配置类
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager manager = new CaffeineCacheManager();
        manager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(10_000)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .recordStats());
        return manager;
    }
}

// 服务层
@Service
public class ProductService {
    @Cacheable(value = "products", key = "#id", unless = "#result.price > 1000")
    public Product getProduct(Long id) {
        // 数据库查询逻辑
    }
    
    @CacheEvict(value = "products", key = "#id")
    public void updateProduct(Product product) {
        // 更新逻辑
    }
}

2. Redis分布式缓存（集群场景）

// 配置类
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofHours(1))
                .serializeValuesWith(SerializationPair.fromSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Product.class)));
        
        return RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
    }
}

// 服务层（注解使用方式与本地缓存一致）
@Cacheable(value = "global_products", key = "#id")
public Product getGlobalProduct(Long id) { ... }

四、使用场景分析

1. 本地缓存适用场景

• 高频访问的只读数据（如配置信息）
• 数据一致性要求不高
• 需要纳秒级响应（如实时竞价系统）
• 单机QPS > 10,000的场景

性能对比：

barChart
    title 本地缓存QPS对比
    x-axis 缓存类型
    y-axis QPS(万)
    series 性能
    data
        Caffeine 45
        Ehcache 38
        Guava 42
        Simple 0.5

2. 分布式缓存适用场景

• 多服务实例共享数据
• 会话集群管理
• 跨服务数据一致性要求高
• 缓存数据量超过单机内存

典型架构：

五、技术选型决策树

六、高级特性对比

七、性能优化实践

1. 本地缓存优化

   • 使用Caffeine的异步刷新：

     Caffeine.newBuilder()
         .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
         .buildAsync(key -> loadData(key));
     

   • 合理设置最大尺寸防止OOM
   • 使用软引用优化GC

2. Redis优化

   • Pipeline批量操作
   • Lua脚本保证原子性
   • 合理选择数据结构（Hash vs String）
   • 集群分片避免热点Key

3. 混合缓存策略

   @Caching(cacheable = {
       @Cacheable(value = "local_cache", key = "#id"),
       @Cacheable(value = "redis_cache", key = "#id")
   })
   public Product getProduct(Long id) {
       // DB查询
   }
   

八、监控与故障排查

1. 监控指标

   • 命中率（Hit Ratio）
   • 平均加载时间
   • 缓存大小
   • 回收次数

2. 诊断工具

   • Spring Boot Actuator：/actuator/caches
   • Ehcache：CacheStatistics
   • Redis：INFO命令
   • Hazelcast：Management Center

九、技术选型建议矩阵

十、未来趋势

1. 分层缓存架构：本地缓存+分布式缓存混合使用
2. 智能缓存：基于机器学习预测缓存策略
3. 持久内存缓存：Optane PMem等新技术应用
4. Serverless缓存：云原生缓存服务集成

最佳实践总结：

• 优先考虑Caffeine作为本地缓存方案
  
• 分布式场景首选Redis
  
• 复杂计算场景考虑Hazelcast
  
• Ehcache适用于需要多级存储的特殊场景
  
• 使用Spring Cache抽象层保证可移植性
  
• 监控指标驱动缓存策略优化