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缓存是提升系统性能、降低数据库压力的重要手段。Java 开发中常用的缓存方案包括 本地缓存（如 Caffeine、Guava Cache） 和 分布式缓存（如 Redis）。这两者在设计目标、使用场景、性能特点等方面有显著差异，合理选择和搭配使用它们，能够有效提升系统的响应速度和稳定性。
一、本地缓存与 Redis 缓存的核心区别
对比维度 | 本地缓存（如 Caffeine、Guava Cache） | Redis 缓存（分布式缓存） |
|---|---|---|
存储位置 | 应用程序的 JVM 内存中，每个服务实例独立维护 | 独立部署的缓存服务器（如 Redis），服务共享同一份数据 |
是否共享 | ❌ 不共享，各服务实例缓存相互独立，数据不一致 | ✅ 共享，所有服务节点访问同一个 Redis，数据一致 |
存储介质 | 进程内内存（堆内或堆外） | 服务器内存（专用缓存服务） |
访问速度 | 极快，无网络开销，通常是纳秒到微秒级 | 快，但有一定网络延迟，通常是毫秒级 |
容量限制 | 受限于 JVM 堆内存，通常较小 | 可扩展，支持 GB 甚至 TB 级缓存，取决于 Redis 配置 |
分布式支持 | ❌ 不支持，仅限当前服务实例使用 | ✅ 支持，天然支持分布式部署，多服务共享缓存 |
数据一致性 | ❌ 差，多实例间缓存数据可能不同步 | ✅ 较好，所有服务访问同一缓存源，一致性更强 |
失效与淘汰策略 | 支持（如 LRU、LFU），由本地缓存组件控制 | 支持（如 volatile-lru、allkeys-lru），由 Redis 控制 |
持久化能力 | ❌ 一般不支持持久化，服务重启后缓存丢失 | ✅ 支持 RDB / AOF 持久化，重启后可恢复数据 |
高可用性 | ❌ 无，服务崩溃则缓存丢失 | ✅ 支持主从、哨兵、集群等高可用方案 |
适用场景 | 单机/小规模服务，追求极致性能，数据变动少 | 分布式系统、高并发、多服务共享、需要集中管理缓存 |
二、本地缓存的特点与适用场景
本地缓存是将数据存储在应用进程内的内存中，读写速度极快，常用于以下场景：
适用场景
- 读多写少、数据更新频率低
- 如系统配置、城市列表、字典表、基础运单信息等。
- 2.
对访问性能要求极高
本地缓存无网络开销，适用于超高性能要求的调用路径。
- 服务规模较小或单机部署
- 比如独立后台服务，不需要多实例间共享缓存。
- 作为一级缓存（Cache Aside Pattern）
- 与 Redis 配合使用，先查本地缓存，再查 Redis，最后查数据库。
常见框架
- Caffeine：目前性能最高的 Java 本地缓存库，支持异步加载、灵活的过期策略，Spring Boot 默认集成。
- Guava Cache：Google 提供的本地缓存方案，功能稳定但性能略低于 Caffeine。
- Ehcache：功能全面，支持磁盘持久化，但相对重量级，适合复杂场景。
优点
- 访问速度极快，通常在微秒级甚至纳秒级完成。
- 无网络开销，部署简单，不依赖外部服务。
- 适合存储少量、稳定的热点数据。
缺点
- 各实例缓存数据相互独立，容易导致数据不一致。
- 缓存容量受限于 JVM 堆内存，不适合存储大量数据。
- 服务重启后缓存丢失，无法持久化。
- 不适用于分布式系统中的共享数据场景。
三、Redis 缓存的特点与适用场景
Redis 是一个高性能的分布式内存数据库，常被用作缓存中间件，支持多种数据结构和丰富的功能。
适用场景
- 分布式系统 / 微服务架构
- 多个服务实例共享同一份缓存数据，如用户信息、商品详情等。
- 高并发访问
- Redis 能承受较高的 QPS，适用于高并发场景。
- 需要集中管理、统一控制
- 所有服务访问同一个 Redis，便于管理缓存失效、更新与同步。
- 需要高级功能支持
- 如分布式锁、消息队列、会话共享、计数器、限流等。
常见使用方式
- 缓存数据库查询结果，减轻 MySQL 等数据库压力。
- 存储用户 Session、Token，实现无状态服务。
- 作为分布式锁、全局计数器、排行榜等功能的实现基础。
- 用作消息队列（如 List、Stream）或延迟队列。
优点
- 分布式共享，所有服务节点访问同一份数据，一致性强。
- 访问速度快，支持高并发，性能优异。
- 功能丰富，支持多种数据结构、过期策略、持久化、Lua 脚本等。
- 支持高可用部署（主从、哨兵、集群）。
- 数据可持久化，支持重启恢复。
缺点
- 访问 Redis 需要经过网络，相比本地缓存有额外延迟。
- 需要额外部署和维护 Redis 服务，增加系统复杂度。
- 依赖外部中间件，若 Redis 宕机可能影响业务（可通过集群缓解）。
四、本地缓存与 Redis 的组合使用，多级缓存架构
在实际生产环境中，本地缓存和 Redis 缓存往往是配合使用的，形成 多级缓存架构，以兼顾性能和一致性。
典型架构流程
用户请求↓
应用服务↓
① 先查本地缓存（如 Caffeine） —— 速度最快，无网络↓ 未命中
② 再查 Redis 缓存（分布式缓存） —— 数据共享，集中管理↓ 未命中
③ 最后查数据库（如 MySQL） —— 数据源头优势
- 本地缓存：提供极致的读取性能，适合访问频率极高、数据基本不变的场景。
- Redis 缓存：作为集中式缓存层，保证多服务间数据一致性，避免缓存穿透。
- 数据库：作为最终的数据来源，保证数据准确性和完整性。
应用举例：运单信息查询模块
- 运单基础信息（如运单号、状态、地址）：查询频繁，数据变更较少，适合使用 本地缓存 + Redis。
- 用户会话 / Token：多服务共享，需集中管理，推荐使用 Redis。
- 配置信息 / 枚举数据：基本不变，可使用 本地缓存。
- 秒杀库存、热点数据：高并发场景，推荐 Redis + 本地辅助缓存，并配合防穿透策略。
五、如何选择本地缓存与 Redis
业务需求 | 推荐方案 |
|---|---|
追求极致读取性能，数据基本不变，且是单机服务 | 本地缓存（如 Caffeine） |
多服务共享缓存，分布式系统，需要数据一致性 | Redis |
既要高性能，又要多实例共享，减少对 Redis 的压力 | 多级缓存（本地 + Redis） |
需要缓存大量数据、支持持久化、高可用 | Redis |
需要分布式锁、消息队列、计数器等高级功能 | Redis |
六、总结
本地缓存和 Redis 缓存是现代应用开发中不可或缺的技术手段。本地缓存以极致的性能和简单的部署为特点，适用于单机或小规模服务中的高频访问数据；Redis 缓存凭借其分布式、高可用、功能丰富的特性，成为分布式系统中共享缓存的首选。