多级缓存架构实战：Caffeine+Redis

2025/12/18 15:04:28 来源：https://blog.csdn.net/weixin_46619605/article/details/146197333 浏览: 次关键词：多级缓存架构实战：Caffeine+Redis

一、架构演进与核心价值

1.1 性能对比数据
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1.2 协同设计优势
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二、实战案例：电商商品详情页优化

2.1 痛点分析
原始架构：单层 Redis 缓存
问题现象：

# 压测数据
Requests/sec: 58000
99% latency: 120ms
Redis CPU Usage: 85%

2.2 架构改造方案
核心依赖（Spring Boot）

<!-- Caffeine依赖 -->
<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency><!-- Redis依赖 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

缓存配置

@Configuration
public class CacheConfig {// 本地缓存配置（Caffeine）@Beanpublic CacheManager caffeineCache() {return Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)  // 短周期防穿透.maximumSize(1000).build();}// 分布式缓存配置（Redis）@Beanpublic RedisCacheManager redisCache(RedisConnectionFactory factory) {return RedisCacheManager.builder(factory).expireAfter(30, TimeUnit.SECONDS).build();}
}

服务层实现

@Service
public class ProductService {@Cacheable(value = "product", key = "#id", cacheManager = "caffeineCache")public Product getProduct(Long id) {return redisTemplate.opsForValue().get("product:" + id);}@CachePut(value = "product", key = "#result.id", cacheManager = "redisCache")public Product updateProduct(Product product) {// 更新数据库和Redisreturn product;}
}

三、一致性保障策略

3.1 缓存更新模式

// 双写策略
public void updateProductStock(Long productId, int delta) {// 1. 更新数据库productMapper.updateStock(productId, delta);// 2. 更新RedisredisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, updatedProduct);// 3. 逐出Caffeine缓存caffeineCache.evict(productId);
}

3.2 穿透/雪崩防护

// 空值防护策略
public Product getProduct(Long id) {Product product = caffeineCache.getIfPresent(id);if (product == null) {product = redisTemplate.opsForValue().get("product:" + id);if (product == null) {product = DB.get(id);if (product == null) {product = NULL_PRODUCT;  // 特殊空对象}redisTemplate.opsForValue().set("product:" + id, product, 60, SECONDS);}caffeineCache.put(id, product);}return product == NULL_PRODUCT ? null : product;
}

四、性能压测与调优

4.1 压测结果
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4.2 JVM 参数优化

# 优化GC配置
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=100
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35

五、落地 Checklist

5.1 监控体系

# Prometheus监控指标
-pattern:"cache_hits_total"
name:"caffeine_cache_hits"
labels:tier:"local"
-pattern:"redis_cache_hits"
labels:tier:"distributed"

5.2 降级策略

// 降级开关
@HystrixCommand(fallbackMethod = "getProductFallback")
public Product getProduct(Long id) {// 正常逻辑
}public Product getProductFallback(Long id) {return localCache.getIfPresent(id);  // 降级到本地缓存
}

5.3 冷启动策略

// 预热脚本
@PostConstruct
public void warmUpCache() {List<Long> hotIds = productMapper.selectHotIds(1000);hotIds.parallelStream().forEach(id ->caffeineCache.put(id, productMapper.selectById(id)));
}