> 文章案例具体代码链接：[https://github.com/whltaoin/hututu](https://github.com/whltaoin/hututu)
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# 简言
在后端开发中，API接口是服务间通信的核心载体，而数据存储与缓存策略则直接决定了接口的性能与稳定性。Spring框架凭借其强大的生态成为API开发的首选，MySQL作为关系型数据库提供了可靠的数据持久化支持。当系统并发量提升时，单一数据库架构易出现性能瓶颈，此时引入Redis（分布式缓存）与Caffeine（本地缓存）构建多级缓存体系，成为优化性能的关键方案。本文将从基础实现出发，深入探讨多级缓存的优势、劣势、适用场景及实践注意点。







# 一、基础架构：Spring+MySQL实现API接口
Spring生态中，Spring Boot结合MyBatis/MyBatis-Plus可快速搭建基于MySQL的API接口服务。其核心逻辑是通过Spring MVC接收前端请求，Service层处理业务逻辑，Mapper层通过MyBatis操作MySQL数据库，最终将数据返回给调用方。

## 1.1 核心组件与依赖
实现该架构需引入以下核心依赖（以Maven为例）：

```xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>3.5.3.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.16</version>
</dependency>
```

## 1.2 核心实现流程
1. **配置数据库连接**：在application.yml中配置MySQL地址、用户名、密码及连接池参数；
2. **定义实体类**：对应MySQL数据表结构，使用MyBatis-Plus注解简化配置；
3. **编写Mapper接口**：继承BaseMapper实现CRUD操作，无需手动编写SQL；
4. **Service层封装业务**：调用Mapper接口处理业务逻辑，如数据校验、权限控制；
5. **Controller暴露接口**：通过@RestController、@RequestMapping等注解定义API路径，接收请求并返回结果。

该架构的优势是开发效率高、数据一致性强，但当并发请求量超过MySQL承载能力时，会出现查询延迟、连接池耗尽等问题，此时缓存的引入至关重要。

# 二、多级缓存：Redis+Caffeine的组合逻辑
多级缓存的核心思路是“近缓存优先”，将访问频率高的数据存储在距离应用更近的缓存中，减少网络开销和数据库压力。Caffeine作为本地缓存（进程内缓存），Redis作为分布式缓存（独立服务），二者结合可兼顾性能与分布式一致性。

```xml

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
            <artifactId>caffeine</artifactId>
            <version>3.1.8</version>
        </dependency>
```

## 2.1 组件特性对比
| **特性** | **Caffeine** | **Redis** |
| --- | --- | --- |
| 存储位置 | 应用进程内 | 独立服务器/集群 |
| 访问延迟 | 微秒级（极快） | 毫秒级（较快） |
| 分布式支持 | 不支持（进程隔离） | 支持（集群部署） |
| 存储容量 | 受JVM内存限制 | 支持大容量（GB/TB级） |
| 持久化 | 不支持（进程重启丢失） | 支持（RDB/AOF） |


## 2.2 多级缓存工作流程
基于Spring Cache抽象，可快速整合Caffeine与Redis，核心流程如下：

1. **查询缓存**：请求到达后，先查询Caffeine本地缓存，若命中直接返回数据；
2. **分布式缓存查询**：若Caffeine未命中，查询Redis分布式缓存，若命中则将数据同步到Caffeine后返回；
3. **数据库查询**：若Redis也未命中，查询MySQL数据库，将查询结果同步到Redis和Caffeine后返回；
4. **缓存更新/失效**：当数据发生修改时，先更新数据库，再删除对应Redis和Caffeine缓存（避免缓存与数据库不一致）。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5673264/ffd4cbcf4cb1bc9a5e38baa4f0126356.png)

> 弧图图项目中的一个分页列表接口示例：
>

```java
  /**
     * 采用多级缓存，先查询本地缓存，如果本地缓存查询不到，在查询分布式缓存，如果再没有再从数据库中查询
     * @param pictureQueryRequest
     * @param request
     * @return
     */
    @Resource
    private ValueOperations<String, String> stringValueWithRedisTemplate;
    @Resource
    private Cache<String,String> localCacheWithCaffeine;

    @ApiOperation(value = "分页图片列表VO多级缓存")
    @PostMapping("/list/page/vo/multi-level")
    public BaseResponse<Page<PictureVo>> listPictureVOByPageWithMultiLevel(@RequestBody PictureQueryRequest pictureQueryRequest,HttpServletRequest request) {
        int current = pictureQueryRequest.getCurrent();
        int pageSize = pictureQueryRequest.getPageSize();
        ThrowUtil.throwIf(pageSize > 20, ResponseCode.PARAMS_ERROR);

        // 只有审核过的图片可以在主页显示
        pictureQueryRequest.setReviewStatus(ReviewStatusEnum.PASS.getValue());
        Page<Picture> picturePage = pictureService.page(new Page<>(current, pageSize)
                ,
                pictureService.getQueryWrapper(pictureQueryRequest));
        // 1. 构造key
        String queryCondition = JSONUtil.toJsonStr(pictureQueryRequest);
        // 查询条件加密
        queryCondition = DigestUtils.md5DigestAsHex(queryCondition.getBytes());
        String cacheKey  = String.format("hututu:listPictureVOByPageWithCache:%s", queryCondition);
        // 2. 先查询本地缓存
        String cacheValue = localCacheWithCaffeine.getIfPresent(cacheKey);
        Page<PictureVo> pictureVOPage= null;
        if(cacheValue != null) {
            pictureVOPage=  JSONUtil.toBean(cacheValue,Page.class);
            return ResponseUtil.success(pictureVOPage);
        }
        // 3 查询redis缓存
        cacheValue = stringValueWithRedisTemplate.get(cacheKey);
        if(cacheValue != null) {
            pictureVOPage =  JSONUtil.toBean(cacheValue,Page.class);
            return ResponseUtil.success(pictureVOPage);
        }

        // 4. 查询mysql

        pictureVOPage = pictureService.getPictureVOPage(picturePage, request);
        // 5 存储本地缓存和redis缓存
        localCacheWithCaffeine.put(cacheKey, JSONUtil.toJsonStr(pictureVOPage));
        stringValueWithRedisTemplate.set(cacheValue, JSONUtil.toJsonStr(pictureVOPage),300+ RandomUtil.randomInt(0,300), TimeUnit.SECONDS);

        return ResponseUtil.success(pictureVOPage);

    }

```

实现前端效果：

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5673264/897faf2904a15aad23261412a99b6fd9.png)
在这里插入图片描述


# 三、多级缓存的优势与劣势
任何技术方案都有其适用场景，多级缓存的优劣需结合业务场景客观评估。

## 3.1 核心优势
### 3.1.1 极致的性能提升
Caffeine的微秒级访问延迟可覆盖大部分高频查询场景，减少对Redis的网络调用；Redis则承接跨服务的缓存需求，二者结合使缓存命中率大幅提升，数据库查询压力显著降低。实测显示，在商品详情查询场景中，引入多级缓存后接口响应时间可从50-100ms降至1-5ms，并发承载能力提升10倍以上。

### 3.1.2 分布式场景适配
在微服务架构中，Caffeine的本地缓存可减少服务间对Redis的竞争，而Redis确保了不同服务实例间的缓存一致性。例如，用户登录状态缓存可存储在Redis中供所有服务访问，而服务本地的高频配置数据可存储在Caffeine中，兼顾一致性与性能。

### 3.1.3 高可用性保障
当Redis集群因网络故障或节点宕机暂时不可用时，Caffeine本地缓存可作为“兜底缓存”，保障核心接口的可用性；反之，若单个服务实例故障，Redis中的缓存数据可被其他实例复用，避免缓存雪崩。

## 3.2 主要劣势
### 3.2.1 架构复杂度提升
引入多级缓存后，需额外维护Caffeine的本地缓存配置（如容量、过期时间、淘汰策略）和Redis的集群部署、持久化策略；同时需处理缓存一致性问题（如更新/删除时的缓存同步），增加了开发和运维成本。

### 3.2.2 内存资源消耗增加
Caffeine缓存占用JVM堆内存，若配置不当（如容量过大、淘汰策略不合理），易导致JVM内存溢出（OOM）；Redis集群则需独立的服务器资源，增加了硬件成本。

### 3.2.3 数据一致性风险
多级缓存存在“缓存不一致”的天然风险：例如，服务A更新数据后删除了自身Caffeine缓存和Redis缓存，但服务B的Caffeine缓存中仍有旧数据，直到过期才会更新。虽可通过发布订阅机制（如Redis Pub/Sub）触发全量服务的本地缓存失效，但会增加系统复杂度。

# 四、适用场景与实践注意点
## 4.1 核心适用场景
### 4.1.1 高频读、低频写场景
如商品详情、新闻资讯、字典配置等数据，查询频率远高于更新频率，多级缓存可最大化发挥性能优势。例如，电商平台的商品列表查询，90%以上的请求可通过Caffeine命中，剩余请求通过Redis命中，仅极少数请求需查询数据库。

### 4.1.2 分布式微服务架构
微服务间的接口调用频繁，多级缓存可减少跨服务依赖和网络开销。例如，订单服务查询用户信息时，先查本地Caffeine缓存，未命中再查Redis缓存，最后调用用户服务接口并同步缓存，降低服务间的耦合度。

### 4.1.3 高并发核心接口
如秒杀活动、限时优惠等场景，并发量可达数万QPS，单一数据库或Redis无法承载。多级缓存可通过Caffeine承接大部分瞬时请求，Redis保障分布式一致性，数据库仅处理最终的下单逻辑。

## 4.2 关键实践注意点
### 4.2.1 合理配置缓存策略
+ **Caffeine配置**：建议设置最大容量（如10000条）、过期时间（如5分钟），采用LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）淘汰策略；避免缓存超大对象（如超过1MB），防止JVM内存碎片化。
+ **Redis配置**：采用集群部署（如3主3从）保障高可用，开启AOF持久化避免数据丢失；针对热点数据设置合理的过期时间（如10分钟），并通过“热点Key”防护机制避免缓存击穿。

### 4.2.2 保障数据一致性
采用“先更新数据库，再删除缓存”的策略（避免更新缓存失败导致不一致）；对于强一致性需求场景，可引入Redis Pub/Sub机制，当数据更新时，发布缓存失效消息，所有服务实例接收消息后删除本地Caffeine缓存；对于弱一致性场景，可依赖缓存过期机制自然失效。

### 4.2.3 避免缓存常见问题
+ **缓存穿透**：**请求不存在的数据**
    - 对不存在的Key，在Redis中缓存空值（设置短过期时间，如10秒），并结合布隆过滤器过滤无效Key；
+ **缓存击穿**：**请求不存在的热点数据**
    - 对热点Key设置“永不过期”，通过后台线程定期更新；或采用互斥锁机制，确保同一时间仅一个请求查询数据库；
+ **缓存雪崩**：**大量缓存同时过期**
    - 将缓存过期时间设置为“基础时间+随机偏移”（如10分钟±30秒），避免大量缓存同时失效；Redis集群采用多区域部署，避免单点故障。

### 4.2.4 监控与运维保障
通过Spring Boot Actuator监控Caffeine缓存命中率、容量使用情况；通过Redis监控工具（如Redis Insight）监控Redis的命中率、内存占用、集群状态；设置告警机制，当缓存命中率低于阈值（如80%）或Redis内存使用率超过阈值（如80%）时及时预警。

# 五、总结
Spring+MySQL是API接口开发的基础架构，而Redis+Caffeine多级缓存则是应对高并发场景的“性能利器”。其核心价值在于通过“本地缓存+分布式缓存”的组合，兼顾了性能、一致性与可用性，但同时也带来了架构复杂度和资源消耗的提升。

在实践中，需结合业务场景选择是否引入多级缓存：对于低频请求、强一致性需求的接口，单一数据库或Redis缓存即可满足需求；对于高频读、低频写的核心接口，多级缓存则能带来显著的性能提升。同时，需通过合理的缓存配置、一致性策略和监控机制，规避潜在风险，确保系统稳定运行。

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【JAVA全栈项目】弧图图-智能图床SpringBoot+MySQL API接口结合Redis+Caffeine多级缓存实践解析

Spring+MySQL是API接口开发的基础架构，而Redis+Caffeine多级缓存则是应对高并发场景的“性能利器”。其核心价值在于通过“本地缓存+分布式缓存”的组合，兼顾了性能、一致性与可用性，但同时也带来了架构复杂度和资源消耗的提升。

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Spring+MySQL+Redis+Caffeine多级缓存架构详解：从基础API开发到高并发优化方案，探讨本地缓存与分布式缓存结合的最佳实践，提升接口性能10倍以上。涵盖缓存穿透、击穿、雪崩解决方案及监控策略，适合高频读场景的微服务架构。

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