1、前言

在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。

随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两级缓存架构。

在先不考虑并发等复杂问题的情况下，两级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：

优点与问题
那么，使用两级缓存相比单纯使用远程缓存，具有什么优势呢？
本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
使用本地缓存能够减少和Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时
但是在设计中，还是要考虑一些问题的，例如数据一致性问题。首先，两级缓存与数据库的数据要保持一致，一旦数据发生了修改，在修改数据库的同时，本地缓存、远程缓存应该同步更新。

另外，如果是分布式环境下，一级缓存之间也会存在一致性问题，当一个节点下的本地缓存修改后，需要通知其他节点也刷新本地缓存中的数据，否则会出现读取到过期数据的情况，这一问题可以通过类似于Redis中的发布/订阅功能解决。

此外，缓存的过期时间、过期策略以及多线程访问的问题也都需要考虑进去，不过我们今天暂时先不考虑这些问题，先看一下如何简单高效的在代码中实现两级缓存的管理。

2、准备工作

在简单梳理了一下要面对的问题后，下面开始两级缓存的代码实战，我们整合号称最强本地缓存的Caffeine作为一级缓存、性能之王的Redis作为二级缓存。首先建一个springboot项目，引入缓存要用到的相关的依赖：

<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.8.1</version>
</dependency>

spring:
    redis:
        host: 127.0.0.1
        port: 6379
        database: 0
        timeout: 10000ms
        lettuce:
       pool:
       max-active: 8
       max-wait: -1ms
       max-idle: 8
       min-idle: 0

在下面的例子中，我们将使用RedisTemplate来对redis进行读写操作，RedisTemplate使用前需要配置一下ConnectionFactory和序列化方式，这一过程比较简单就不贴出代码了.
下面我们在单机环境下，将按照对业务侵入性的不同程度，分三个版本来实现两级缓存的使用。

3 V1.0版本

我们可以通过手动操作Caffeine中的Cache对象来缓存数据，它是一个类似Map的数据结构，以key作为索引，value存储数据。在使用Cache前，需要先配置一下相关参数：

 @Configuration
    public class CaffeineConfig {
        @Bean
        public Cache<String,Object> caffeineCache(){
            return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(128)//初始大小
                .maximumSize(1024)//最大数量
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)//过期时间
                .build();
        }
    }

简单解释一下Cache相关的几个参数的意义：
initialCapacity：初始缓存空大小
maximumSize：缓存的最大数量，设置这个值可以避免出现内存溢出
expireAfterWrite：指定缓存的过期时间，是最后一次写操作后的一个时间，这里
此外，缓存的过期策略也可以通过expireAfterAccess或refreshAfterWrite指定。

在创建完成Cache后，我们就可以在业务代码中注入并使用它了。在没有使用任何缓存前，一个只有简单的Service层代码是下面这样的，只有crud操作：

@Service
@AllArgsConstructor
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
        private final OrderMapper orderMapper;

        @Override
        public Order getOrderById(Long id) {
            Order order = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>()
                .eq(Order::getId, id));
            return order;
        }

        @Override
        public void updateOrder(Order order) {
            orderMapper.updateById(order);
        }

        @Override
        public void deleteOrder(Long id) {
            orderMapper.deleteById(id);
        }
    }

接下来，对上面的OrderService进行改造，在执行正常业务外再加上操作两级缓存的代码，先看改造后的查询操作：

    public Order getOrderById(Long id) {
        String key = CacheConstant.ORDER + id;
        Order order = (Order) cache.get(key,
            k -> {
                //先查询 Redis
                Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(k);
                if (Objects.nonNull(obj)) {
                    log.info("get data from redis");
                    return obj;
                }

                // Redis没有则查询 DB
                log.info("get data from database");
                Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>()
                    .eq(Order::getId, id));
                redisTemplate.opsForValue().set(k, myOrder, 120, TimeUnit.SECONDS);
                return myOrder;
            });
        return order;
    }