兄弟們，在互聯(lián)網(wǎng)的世界里，數(shù)據(jù)就像武俠小說里的 “秘籍”，誰能更快拿到手，誰就能在江湖中立足。想象一下，用戶點擊一個商品詳情頁，服務(wù)器要從數(shù)據(jù)庫里查數(shù)據(jù)，這就像在藏經(jīng)閣里找一本武功秘籍，翻箱倒柜半天才能找到。要是每次都這么干，服務(wù)器不累癱才怪！這時候，緩存就像 “武功速成班”，把常用的數(shù)據(jù)先存起來，下次直接拿出來用，速度颼颼的！

但是，單級緩存就像 “獨臂大俠”，總有力不從心的時候。比如，Redis 雖然快，但網(wǎng)絡(luò)延遲還是有點高，而且流量一大，它就像被圍攻的大俠，招架不住。這時候，多級緩存就登場了，它就像 “組合技”，把本地緩存、分布式緩存、數(shù)據(jù)庫層層疊起來，讓數(shù)據(jù)訪問快到飛起！

阿里開源的JetCache，就是這個 “組合技” 的集大成者。它就像一把 “倚天屠龍刀”，在緩存江湖中掀起了一陣風(fēng)暴。JetCache 支持本地緩存和分布式緩存的組合使用，還能自動刷新緩存、處理數(shù)據(jù)一致性問題，簡直就是程序員的 “神器”！

一、JetCache 的 “三板斧”

（一）多級緩存的 “千層餅”

JetCache 的多級緩存就像一個 “千層餅”，層層疊疊，各有分工。最上面一層是本地緩存，比如 Caffeine，它就像你家里的 “小冰箱”，放著你最常喝的飲料，伸手就能拿到。中間一層是分布式緩存，比如 Redis，它就像超市的 “大冰柜”，能放很多東西，但需要跑一趟超市才能拿到。最下面一層是數(shù)據(jù)庫，就像飲料的 “生產(chǎn)工廠”，實在找不到了，才去工廠里拿。

當(dāng)你要取數(shù)據(jù)的時候，JetCache 會先去 “小冰箱” 里找，如果找到了，直接拿出來用，速度快到飛起！如果沒找到，再去 “大冰柜” 里找，如果還沒找到，才去 “生產(chǎn)工廠” 里查。這樣一來，大部分請求都被 “小冰箱” 和 “大冰柜” 攔下了，“生產(chǎn)工廠” 的壓力就小多了。

（二）注解驅(qū)動的 “懶人模式”

JetCache 的注解就像 “懶人遙控器”，讓你不用寫一堆代碼就能搞定緩存。比如，@Cached 注解，就像給方法貼了個 “緩存標(biāo)簽”，下次調(diào)用這個方法的時候，直接從緩存里拿結(jié)果，不用再執(zhí)行方法里的代碼。@CacheUpdate 注解就像 “緩存更新器”，修改數(shù)據(jù)的時候，自動更新緩存。@CacheInvalidate 注解就像 “緩存清潔工”，刪除數(shù)據(jù)的時候，自動清理緩存。

舉個栗子：

@RestController
@RequestMapping("/index")
public class IndexController {
    @Autowired
    IndexService indexService;
    @GetMapping("/get")
    @Cached(name = "userCache", key = "#userId")
    public User getUserById(long userId) {
        return indexService.getUserById(userId);
    }
}

這段代碼里，@Cached 注解告訴 JetCache，調(diào)用 getUserById 方法時，把結(jié)果存到名為 “userCache” 的緩存里，key 是 userId。下次再調(diào)用這個方法，直接從緩存里拿，不用再去數(shù)據(jù)庫查了！

（三）數(shù)據(jù)一致性的 “金鐘罩”

多級緩存雖然厲害，但數(shù)據(jù)一致性的問題就像 “江湖中的暗器”，防不勝防。比如，數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)改了，緩存里的數(shù)據(jù)沒及時更新，用戶就會看到 “過期” 的數(shù)據(jù)。這時候，JetCache 的 “金鐘罩” 就派上用場了！

JetCache 支持多種數(shù)據(jù)一致性策略，比如延遲雙刪和MQ 通知。延遲雙刪就像 “先斬后奏”，先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫，然后過一會兒再刪除一次緩存，確保緩存里的數(shù)據(jù)是最新的。MQ 通知就像 “傳信鴿”，數(shù)據(jù)更新后，發(fā)個消息給其他服務(wù)器，讓它們也更新緩存。

舉個栗子：

@PostMapping("/update")
public String updateUser(User user) {
    // 先刪除緩存
    cache.invalidate(user.getId());
    // 更新數(shù)據(jù)庫
    indexService.updateUser(user);
    // 延遲一段時間再刪除緩存
    try {
        Thread.sleep(100);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    cache.invalidate(user.getId());
    return "success";
}

這段代碼里，先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫，然后延遲 100 毫秒再刪除一次緩存。這樣就能保證在數(shù)據(jù)庫更新期間，其他請求不會拿到舊數(shù)據(jù)。

二、JetCache 的 “實戰(zhàn)攻略”

（一）本地緩存 + Redis 的 “黃金組合”

本地緩存和 Redis 的組合就像 “雙截棍”，剛?cè)岵?。本地緩存處理高頻訪問的數(shù)據(jù)，Redis 處理低頻訪問的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫作為 “后盾”。這樣一來，大部分請求都被本地緩存和 Redis 攔下了，數(shù)據(jù)庫的壓力大大降低。

配置本地緩存和 Redis 也很簡單，只需要在 pom.xml 里加幾個依賴，再在 application.properties 里配置一下就可以了。比如：

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>3.1.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
# 本地緩存配置
jetcache.local.enabled=true
jetcache.local.type=caffeine
jetcache.local.size=1000
jetcache.local.timeToLiveInSeconds=60
# Redis配置
jetcache.redis.host=localhost
jetcache.redis.port=6379
jetcache.redis.password=
jetcache.redis.database=0
jetcache.redis.timeToLiveInSeconds=300

這樣配置之后，JetCache 就會自動幫你管理本地緩存和 Redis 了。

（二）緩存預(yù)熱的 “糧草先行”

緩存預(yù)熱就像 “打仗前的糧草準(zhǔn)備”，把常用的數(shù)據(jù)提前加載到緩存里，避免用戶訪問時 “餓肚子”。JetCache 支持通過定時任務(wù)或者啟動時加載數(shù)據(jù)到緩存里。

比如，在 Spring Boot 里，可以用 @Scheduled 注解寫一個定時任務(wù)，每天凌晨加載熱門商品數(shù)據(jù)到緩存里：

@Component
public class CachePreloader {
    @Autowired
    private ProductService productService;
    @Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") // 每天凌晨2點執(zhí)行
    public void preloadHotProducts() {
        List<Product> hotProducts = productService.getHotProducts();
        for (Product product : hotProducts) {
            productCache.put(product.getId(), product);
        }
    }
}

這樣，用戶早上訪問商品詳情頁時，數(shù)據(jù)已經(jīng)在緩存里了，速度杠杠的！

（三）監(jiān)控指標(biāo)的 “千里眼”

監(jiān)控指標(biāo)就像 “千里眼”，讓你隨時掌握緩存的狀態(tài)。JetCache 提供了豐富的監(jiān)控指標(biāo)，比如命中率、內(nèi)存占用率、網(wǎng)絡(luò)延遲等?？梢杂?Prometheus 和 Grafana 把這些指標(biāo)可視化，隨時查看緩存的運行情況。

比如，在 Spring Boot 里，可以加一個依賴：

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-core</artifactId>
</dependency>

然后在配置文件里開啟監(jiān)控：

management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*

這樣，就可以通過 Prometheus 采集指標(biāo)，用 Grafana 展示出來了。

三、JetCache 的 “江湖地位”

（一）與其他框架的 “華山論劍”

JetCache 和其他緩存框架相比，就像 “獨孤九劍” 對 “辟邪劍法”，各有千秋。比如，和 Spring Cache 相比，JetCache 支持多級緩存、自動刷新、數(shù)據(jù)一致性等高級功能，而 Spring Cache 功能相對簡單。和 Caffeine 相比，JetCache 支持分布式緩存，而 Caffeine 只能做本地緩存。和 Redis 相比，JetCache 提供了更友好的注解和配置，讓緩存使用起來更簡單。

舉個栗子：

如果只用 Spring Cache，要實現(xiàn)多級緩存，得自己寫一堆代碼，而用 JetCache，只需要在注解里配置一下就可以了。

// Spring Cache實現(xiàn)多級緩存
@Cacheable(value = "userCache", key = "#userId", sync = true)
public User getUserById(long userId) {
    User user = redisTemplate.opsForValue().get("user:" + userId);
    if (user == null) {
        user = userDao.getUserById(userId);
        redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, user);
    }
    return user;
}
// JetCache實現(xiàn)多級緩存
@Cached(name = "userCache", key = "#userId", localCacheType = CaffeineCache.class)
public User getUserById(long userId) {
    return userDao.getUserById(userId);
}

JetCache 的代碼明顯更簡潔，而且自動處理了本地緩存和 Redis 的同步。

（二）實際應(yīng)用的 “生死時速”

JetCache 在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)就像 “高鐵”，速度快到飛起！比如，某電商平臺用 JetCache 后，商品詳情頁的響應(yīng)時間從 200 毫秒降到了 50 毫秒，數(shù)據(jù)庫的 QPS 從 1 萬降到了 1 千，大大提升了用戶體驗和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

再比如，某社交平臺用 JetCache 緩存用戶的 Feed 流數(shù)據(jù)，用戶滑動頁面時，數(shù)據(jù)瞬間加載出來，就像在本地瀏覽一樣流暢。

四、JetCache 的 “注意事項”

（一）緩存穿透的 “幽靈攻擊”

緩存穿透就像 “幽靈訪問”，請求的數(shù)據(jù)在緩存和數(shù)據(jù)庫里都不存在，每次都要穿透到數(shù)據(jù)庫。這時候，可以用布隆過濾器來攔截這些 “幽靈請求”。布隆過濾器就像 “門神”，能快速判斷數(shù)據(jù)是否存在，不存在的直接攔截，不讓它穿透到數(shù)據(jù)庫。

比如，在 JetCache 里集成布隆過濾器：

@Autowired
private BloomFilter bloomFilter;
@Cached(name = "userCache", key = "#userId", unless = "#result == null")
public User getUserById(long userId) {
    if (!bloomFilter.mightContain(userId)) {
        return null;
    }
    return userDao.getUserById(userId);
}

這樣，不存在的用戶 ID 就會被布隆過濾器攔截，避免穿透到數(shù)據(jù)庫。

（二）緩存雪崩的 “雪山崩塌”

緩存雪崩就像 “雪山崩塌”，大量緩存同時過期，請求瞬間壓到數(shù)據(jù)庫。這時候，可以給緩存設(shè)置隨機過期時間，避免同時過期。比如，原本設(shè)置過期時間為 5 分鐘，可以改成 4-6 分鐘之間的隨機值。

在 JetCache 里，可以這樣配置：

jetcache.redis.timeToLiveInSeconds=300 jetcache.redis.randomTtlFactor=0.2

randomTtlFactor 設(shè)置為 0.2，過期時間就是 300*(1±0.2) 秒，即 240-360 秒之間的隨機值。

（三）內(nèi)存泄漏的 “無底洞”

內(nèi)存泄漏就像 “無底洞”，緩存數(shù)據(jù)一直占用內(nèi)存，導(dǎo)致 JVM 內(nèi)存溢出。這時候，要合理設(shè)置緩存的大小和過期時間，及時清理無效數(shù)據(jù)。比如，本地緩存用 Caffeine 時，可以設(shè)置 maximumSize 和 expireAfterAccess：

jetcache.local.size=1000 jetcache.local.expireAfterAccessInSeconds=60

這樣，本地緩存最多存 1000 條數(shù)據(jù)，60 秒內(nèi)沒有訪問的就會被淘汰。

五、總結(jié)

JetCache 就像 “江湖中的新秀”，憑借強大的功能和易用性，在緩存領(lǐng)域嶄露頭角。它不僅提升了系統(tǒng)性能，還降低了開發(fā)成本，讓程序員們從繁瑣的緩存管理中解脫出來。