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本地缓存和分布式缓存

news 来源：原创 2025/5/24 7:01:59

本地缓存和分布式缓存是两种常见的缓存技术，它们在存储位置、适用场景和实现方式上有所不同。以下是对它们的详细介绍及使用示例。

1. 本地缓存

（1）定义

本地缓存是指将数据存储在应用程序的本地内存中，通常用于加速对频繁访问的数据的读取。
数据仅在当前应用程序实例中有效，不同实例之间的缓存数据不共享。

（2）优点

高性能：数据存储在内存中，访问速度极快。
简单易用：无需依赖外部服务，实现简单。
低延迟：无需网络通信，适合对延迟敏感的场景。

（3）缺点

容量有限：受限于本地内存大小，无法存储大量数据。
数据不一致：不同实例之间的缓存数据可能不一致。
生命周期短：应用程序重启后，缓存数据会丢失。

（4）适用场景

高频访问的静态数据（如配置信息、字典数据）。
对数据一致性要求不高的场景。
单机应用程序或小型分布式系统。

（5）常用实现

Guava Cache：Google 提供的本地缓存库，功能强大。
Caffeine：高性能的本地缓存库，基于 Guava Cache 改进。
Ehcache：支持本地缓存和分布式缓存的缓存框架。

（6）示例：Guava Cache

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class LocalCacheExample {
    private static Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(100) // 最大缓存数量
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 缓存过期时间
            .build();

    public static void main(String[] args) {
        // 写入缓存
        cache.put("key1", "value1");

        // 读取缓存
        String value = cache.getIfPresent("key1");
        System.out.println("Value: " + value);

        // 删除缓存
        cache.invalidate("key1");
    }
}

2. 分布式缓存

（1）定义

分布式缓存是指将数据存储在多个节点的共享缓存服务中，通常用于分布式系统中。
数据在多个应用程序实例之间共享，确保数据一致性。

（2）优点

容量大：可以存储大量数据，不受单机内存限制。
数据一致：多个实例共享同一份缓存数据，确保一致性。
高可用：支持集群部署，提供高可用性和容错能力。

（3）缺点

性能较低：需要通过网络访问缓存服务，延迟较高。
复杂性高：需要部署和维护缓存服务，实现复杂。
成本较高：需要额外的硬件和运维成本。

（4）适用场景

大规模分布式系统。
对数据一致性要求高的场景。
需要共享缓存数据的场景。

（5）常用实现

Redis：高性能的分布式缓存和键值存储系统。
Memcached：简单的分布式缓存系统，适合存储小数据。
Hazelcast：内存数据网格，支持分布式缓存和计算。

（6）示例：Redis

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class DistributedCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接 Redis
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

        // 写入缓存
        jedis.set("key1", "value1");

        // 读取缓存
        String value = jedis.get("key1");
        System.out.println("Value: " + value);

        // 删除缓存
        jedis.del("key1");

        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}

3. 本地缓存 vs 分布式缓存

特性	本地缓存	分布式缓存
存储位置	应用程序本地内存	共享的缓存服务（如 Redis）
性能	高（内存访问）	较低（网络访问）
容量	有限（受限于本地内存）	大（可扩展）
数据一致性	低（不同实例之间不一致）	高（多个实例共享同一份数据）
适用场景	单机应用、小型分布式系统	大规模分布式系统
实现复杂度	低	高
成本	低	较高

4. 如何选择缓存技术？

（1）选择本地缓存的场景

数据量较小，且对性能要求高。
数据一致性要求不高。
单机应用或小型分布式系统。

（2）选择分布式缓存的场景

数据量较大，且需要共享缓存数据。
对数据一致性要求高。
大规模分布式系统。

（3）混合使用

在实际项目中，可以结合使用本地缓存和分布式缓存。
例如，使用本地缓存存储高频访问的数据，使用分布式缓存存储共享数据。

5. 示例：混合使用本地缓存和分布式缓存

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class HybridCacheExample {
    private static Cache<String, String> localCache = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(100)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            .build();

    private static Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

    public static String getValue(String key) {
        // 先从本地缓存获取
        String value = localCache.getIfPresent(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }

        // 本地缓存未命中，从分布式缓存获取
        value = jedis.get(key);
        if (value != null) {
            // 将数据写入本地缓存
            localCache.put(key, value);
        }

        return value;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 写入分布式缓存
        jedis.set("key1", "value1");

        // 读取缓存
        String value = getValue("key1");
        System.out.println("Value: " + value);

        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}