缓存架构方案：Caffeine + Redis 双层缓存架构深度解析

在高并发、低延迟的现代互联网系统中，缓存是提升系统性能和稳定性的重要手段。随着业务复杂度的增长，单一缓存方案（如仅使用Redis或仅使用本地缓存）已难以满足高性能与一致性需求。

本文将围绕 Caffeine + Redis 的双层缓存架构展开深入剖析，从原理、架构设计、最佳实践、性能测试对比等方面进行全面讲解，帮助开发者构建一个兼具高性能与数据一致性的缓存体系。

一、原理篇：Caffeine 与 Redis 的核心机制对比

1.1 Caffeine 简介

Caffeine 是一个基于 Java 8 的高性能本地缓存库，底层采用 Windows TinyLFU 算法实现高效的缓存淘汰策略，具备以下特点：

支持自动加载、刷新、过期。
高并发读写性能优秀。
适用于热点数据快速访问场景。

1.2 Redis 简介

Redis 是一个开源的内存数据库，常用于分布式系统中的共享缓存，具有如下特性：

支持持久化、集群部署、Lua脚本等高级功能。
提供丰富的数据结构（String、Hash、List、Set、Sorted Set）。
适用于跨节点共享缓存数据的场景。

1.3 核心区别对比

特性	Caffeine	Redis
存储位置	本地JVM内存	远程服务器内存
性能	极快（纳秒级访问）	快（毫秒级网络延迟）
数据一致性	单机视角，不保证一致性	多节点共享，支持同步机制
容量限制	小（受限于JVM内存）	大（可横向扩展）
使用场景	热点数据、低延迟查询	分布式缓存、全局共享

二、架构篇：Caffeine + Redis 双层缓存架构设计

2.1 架构图概览

2.2 架构说明

第一层缓存（Local Cache）：使用 Caffeine 实现本地缓存，降低对 Redis 的依赖，减少网络开销。
第二层缓存（Remote Cache）：使用 Redis 作为共享缓存，确保多实例间的数据一致性。
穿透保护机制：通过空值缓存、布隆过滤器等方式防止缓存穿透。
更新策略：根据业务需求选择主动更新或 TTL+TTI 自动过期机制。

2.3 适用场景

高频读取、低频更新的数据（如商品信息、用户配置）。
对响应时间要求极高的服务接口。
微服务架构下需兼顾性能与一致性的缓存场景。

三、最佳实践篇：Caffeine + Redis 的实战开发指南

3.1 Maven 依赖配置

<!-- Spring Boot Starter -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency><!-- Caffeine -->
<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>3.1.8</version>
</dependency><!-- Redis -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3.2 Caffeine 缓存初始化示例

@Configuration
public class CacheConfig {@Beanpublic CaffeineCache<String, Object> caffeineCache() {return Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build();}
}

3.3 Redis 缓存操作封装（Spring Data Redis）

@Service
public class RedisService {private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public RedisService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {this.redisTemplate = redisTemplate;}public void set(String key, Object value, long timeout, TimeUnit unit) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);}public Object get(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}public void delete(String key) {redisTemplate.delete(key);}
}

3.4 双层缓存调用逻辑（伪代码）

public Object getDataWithDoubleCache(String key) {// 先查本地缓存Object data = caffeineCache.getIfPresent(key);if (data != null) {return data;}// 查Redis缓存data = redisService.get(key);if (data != null) {caffeineCache.put(key, data); // 回写本地return data;}// 回源数据库data = loadFromDatabase(key);if (data != null) {redisService.set(key, data, 10, TimeUnit.MINUTES);caffeineCache.put(key, data);}return data;
}