多级缓存

Redis处理并发的能力是非常强大的，但是tomcat的支持并发的能力跟不上Redis的性能，导致整体性能的下降
Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击，之间再无屏障

为了应对上述问题，我们采用多级缓存，就是在请求处理的每个环节分别添加缓存，减轻tomcat的压力，提升性能

1. 对于一些静态资源的请求，可以放在浏览器客户端的缓存上
2. nginx也可以编辑代码进行缓存
3. 第三步直接由nginx转向Redis缓存进行查询减轻tomcat的压力
4. 在tomcat服务器上也设置缓存不必访问数据库提高性能

本地进程缓存Caffeine

比如：HashMap,GuavaCache，Caffeine
优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快
缺点：存储容量有限，可靠性较低，无法共享
场景：性能要求较高，缓存数据量较小

我们这里使用Caffeine
Caffeine是一个基于java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能本地缓存库
地址：https://github.com/ben-manes/caffeine

• 快速使用Caffeine

//创建缓存对象
Cache<String,String> cache=Caffeine.newBuilder().build();
//存数据
cache.put(key,value);
//取数据
String gf=cache.getIfPresent(key);//这种形式不是常用的这里如果缓存查不到就返回null
//取数据-常用，这里如果缓存查不到，就使用第二个参数的方法参数取数据库中进行查找
String gf=cache.get(key,key->{
   //执行查询数据库的业务逻辑
   return 返回数据
})

Caffeine三种缓存驱逐策略

1. 基于容量，设置缓存的数量上限

Cache<String,String> cache=Caffeine.newBuilder()
                           .maximumSize(1) //设置缓存大小上限
                           .build();

2. 基于时间，设置缓存的有效时间

Cache<String,String> cache=Caffeine.newBuilder()            
                            .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10))//设置缓存大小上限
                            .build();

3. 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用，利用GC来回收缓存数据，性能较差，不建议使用

默认情况下，当一个元素过期的时候，Caffeine不会立即将其清理或删除，而是当再一次读或写操作后，或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐