缓存

磁盘=>内存 提高性能，解决高并发中磁盘IO容易成为性能瓶颈问题

• 本地缓存： 缓存属于同进程

• 分布式缓存： 缓存属于多进程

本地缓存

• 1.访问速度快，但无法进行大数据存储

• 2.集群的数据更新问题：无法被其他进程访问
  如放入数据库，需处理一致性问题，复杂度高容易出错

• 3.数据随应用进程的重启而丢失，本地进程重启，缓存丢失，要注意持久化

适用性：适合只读数据

实现： 缓存结构一般是 k-v
Java HashMap ConcurrentHashMap(安全)，Google Guava Cache实现(安全)

1.Java集合类 无法回收不常用的缓存

HashMap 、 LinkedHashMap 、 TreeMap 、 LinkedTreeMap 、 ConcurrentHashMap

2.Guava Cache: 本地缓存实现

基于LRU算法实现，并提供了多种缓存过期策略，过期时间、容量等. 简化了缓存的使用

3.Caffeine 近乎最佳命中率的高性能的缓存库

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Benchmarks 性能测试

Java8 用它替换了 Guava Cache

4.Ehcache Java开源缓存框架

配置简单、结构清晰、功能强大，是一个非常轻量级的缓存实现

分布式缓存

• 1.支持大数据量存储，不受应用进程重启影响

• 2.数据集中存储，保证数据一致性

• 3.数据读写分离，高性能，高可用 （副本、冗余）

• 4.数据跨网络传输，性能低于本地缓存

实现方案

1.MemCached

以独立进程方式存在，数据集中存储，数据不随应用程序的重启而丢失，不支持数据结构的特性

2.Redis 单线程

• 1）不存在并发数据读写的线程安全问题

• 2）以及更重要的是保证的数据读写操作的顺序性

Redis 支持

主从同步（读写分离）、集群分片拓展、数据持久化等特性 这也是 MemCached 不支持的 
在高并发场景并且数据能够容忍极端情况下的少量丢失、或者说丢失后可以恢复，如通过日志或者重新计算等
Redis 也可以作为数据库来使用，提高高并发场景中的访问性能

3.Memcached

一个高性能的、分布式的基于内存的key-value对象存储系统，用来存储小块的任意数据（字符串、对象）

6.Redis

高性能的基于内存中数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理

Redis具有内置的复制，Lua脚本，LRU逐出，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供高可用性

Spring Cache 缓存管理的抽象解决方案

======= 消除了样板方法的使用，屏蔽了缓存的使用细节

还具备相当的灵活性，可以使用 SpEL 来定义缓存的 key 和各种 condition，提供了灵活的开箱即用的解决方案

参考：