在分布式系统中，缓存 是提高系统性能、减轻数据库压力的常用技术。合理的缓存策略不仅能提升响应速度，还能节省资源。不过，缓存并不是万能的，缓存失效 是开发中必须考虑的问题。如果处理不好，可能会导致数据不一致或性能下降。

本文将介绍 Java 缓存机制 的基本原理，结合 Redis、Ehcache 等框架的应用，深入探讨缓存的常见策略和缓存失效的处理方法。

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一、缓存的基本原理

缓存的核心是用空间换时间，即通过预先存储一些结果数据，避免重复计算或数据库查询，从而加快响应速度。缓存的使用可以分为三个步骤：

1. 查询缓存：首先从缓存中查找数据，如果缓存命中，直接返回结果。
2. 更新缓存：如果缓存未命中，查询数据库或进行计算，得到结果后更新缓存。
3. 缓存失效：当数据发生变化或缓存过期时，删除缓存中的旧数据。

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二、Java 缓存框架介绍

缓存框架	适用场景	特点	常用功能
Ehcache	本地缓存	轻量级，支持内存和磁盘	TTL、TTI、LRU 缓存失效策略
Redis	分布式缓存、高并发	支持多种数据结构，高性能	数据持久化、过期时间、分布式锁、Pub/Sub

1. Ehcache

Ehcache 是一个轻量级的 Java 缓存框架，支持内存缓存和磁盘缓存，可以集成到 Spring 等框架中，应用于本地缓存。

代码示例：

<!-- Maven 依赖 -->
<dependency><groupId>org.ehcache</groupId><artifactId>ehcache</artifactId><version>3.8.1</version>
</dependency>

Ehcache 配置文件 ehcache.xml:

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"><cache name="userCache"maxEntriesLocalHeap="1000"timeToLiveSeconds="300"timeToIdleSeconds="300"></cache>
</ehcache>

Java 使用 Ehcache:

import org.ehcache.Cache;
import org.ehcache.CacheManager;
import org.ehcache.config.builders.CacheConfigurationBuilder;
import org.ehcache.config.builders.CacheManagerBuilder;public class EhcacheExample {public static void main(String[] args) {CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().build(true);Cache<String, String> cache = cacheManager.createCache("userCache",CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class));// 缓存使用示例cache.put("userId_123", "John Doe");String user = cache.get("userId_123");System.out.println("User: " + user);cacheManager.close();}
}

Ehcache 的特点：

• 支持 内存+磁盘 的存储方案。
• 可配置 TTL（Time to Live） 和 TTI（Time to Idle） 来控制缓存的过期。

2. Redis 作为缓存

Redis 是最常用的分布式缓存框架，支持多种数据结构（如字符串、列表、哈希等），并且可以配置持久化机制，防止缓存数据丢失。

使用 Redis 作为缓存：

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class RedisCacheService {private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public RedisCacheService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {this.redisTemplate = redisTemplate;}public void putValue(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}public Object getValue(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}public void deleteValue(String key) {redisTemplate.delete(key);}
}

Redis 的特点：

• 高效的 内存缓存，适合处理高并发场景。
• 通过 过期时间、LRU 策略 等方式管理缓存。
• Redis 可以设置 过期时间，比如：

redisTemplate.opsForValue().set("key", "value", 60, TimeUnit.SECONDS); // 缓存 60 秒后失效

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三、缓存策略

1. 缓存穿透

缓存穿透是指查询一个在缓存和数据库中都不存在的数据，导致每次请求都要查询数据库。为了解决这个问题，可以使用 布隆过滤器（Bloom Filter），它能高效判断某个数据是否存在。

布隆过滤器示例：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;public class BloomFilterExample {private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 10000);public static void main(String[] args) {bloomFilter.put(12345);if (bloomFilter.mightContain(12345)) {System.out.println("数据可能存在");} else {System.out.println("数据不存在");}}
}

缓存策略	说明	解决方案
缓存穿透	查询数据库中不存在的数据，缓存也不存，导致每次都要查询数据库。	使用布隆过滤器，避免频繁查询无效数据。
缓存雪崩	大量缓存同时失效，导致大量请求打到数据库，造成压力。	随机化缓存过期时间，缓存预热。
缓存击穿	高并发场景下，缓存的热点数据突然失效，大量请求直接查询数据库。	使用互斥锁或延迟双删策略，防止缓存击穿。

2. 缓存雪崩

缓存雪崩是指在某个时间点大量缓存同时过期，导致大量请求打到数据库上，进而引发系统崩溃。解决缓存雪崩的方法包括：

• 缓存过期时间随机化：在设定过期时间时加上一个随机值，避免大量缓存同时失效。
• 缓存预热：在系统启动时，提前加载一部分热点数据到缓存中，避免缓存集中失效。

// 设置随机过期时间
long expireTime = 60 + new Random().nextInt(30); // 60秒 + 0-30秒的随机时间
redisTemplate.opsForValue().set("key", "value", expireTime, TimeUnit.SECONDS);

3. 缓存击穿

缓存击穿是指缓存中某些热点数据由于过期或未命中，导致大量并发请求直接打到数据库上。解决缓存击穿的常见方法是使用 互斥锁 或 延迟双删策略。

互斥锁示例：

public Object getWithLock(String key) {String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (value == null) {// 加锁synchronized (this) {value = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (value == null) {// 从数据库查询并回填缓存value = dbQuery(key);redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 60, TimeUnit.SECONDS);}}}return value;
}

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四、缓存失效策略

缓存失效是缓存系统中的一项重要设计。当缓存中的数据不再有效时，我们需要确保缓存失效能及时触发，避免系统读取到过期或无效的数据。常见的缓存失效策略有以下几种：

1. 基于时间的失效策略

最常见的缓存失效策略是基于时间的失效策略，即在缓存中设置 TTL（Time to Live），数据存活到达指定时间后自动失效。

代码示例：

redisTemplate.opsForValue().set("key", "value", 60, TimeUnit.SECONDS); // 缓存 60 秒

2. 基于访问频率的失效策略

一些缓存系统提供了基于 LRU（Least Recently Used） 或 LFU（Least Frequently Used） 的失效策略，自动删除最近未被使用或使用次数最少的数据。

Ehcache 的配置支持 LRU 失效策略：

<cache name="userCache" maxEntriesLocalHeap="1000" memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
</cache>

3. 手动失效

某些场景下，当数据库中的数据发生变化时，我们需要手动删除缓存，保证缓存中的数据与数据库一致。

redisTemplate.delete("key"); // 手动删除缓存

手动失效通常与 发布订阅机制 结合使用，例如使用 Redis 的 Pub/Sub 功能，当某个节点更新数据时，通知其他节点删除或更新缓存。

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五、总结

缓存 是提升系统性能的有效手段，但缓存的设计必须考虑到可能的 缓存穿透、缓存雪崩 和 缓存击穿 等问题。同时，合理设置缓存的 失效策略 是保证数据一致性的重要手段。

1. Ehcache 适用于本地缓存，适合较小规模应用。
2. Redis 作为分布式缓存，性能优越，支持多种缓存策略，适合高并发场景。
3. 在实际应用中，缓存的设计应与业务需求紧密结合，确保在性能和数据一致性之间取得平衡。

合理的缓存设计能极大提高系统的可用性和响应速度，但我们也必须时刻警惕缓存带来的潜在问题，确保系统稳定高效地运行。