Java中实现数据缓存可提升性能，常用方式包括本地缓存和分布式缓存。1. 本地缓存如Caffeine和Guava Cache适用于单机应用，访问快但不支持跨JVM共享；2. 分布式缓存如Redis和Memcached适用于集群环境，保证数据一致，其中Redis支持复杂结构和高可用；3. 结合Spring注解@Cacheable等可快速实现方法级缓存；4. 应设置合理过期时间、预热热点数据，并防范缓存穿透、雪崩和击穿问题；5. 推荐单体系统用Caffeine，集群用Redis，高性能场景可采用“本地+分布式”两级缓存架构。
Java 中实现数据缓存是提升系统性能的关键手段，尤其在频繁读取、计算开销大或数据库压力高的场景下。通过合理使用本地缓存或分布式缓存，可以显著减少重复计算和远程调用，提高响应速度。以下是常见的实现方式和最佳实践。
本地缓存：适合单机应用，低延迟访问
本地缓存将数据存储在 JVM 内存中，访问速度快，适合读多写少、数据一致性要求不高的场景。
- Guava Cache：Google 提供的轻量级本地缓存库，支持自动过期、最大容量限制、弱引用等策略。
- Caffeine：目前推荐的高性能本地缓存库，基于 Java 8 设计，性能优于 Guava，支持异步加载、多种驱逐策略（如 LRU、W-TinyLFU）。
示例：使用 Caffeine 创建一个缓存对象
Cache.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
// 获取或加载数据
Object data = cache.get(key, k -> loadFromDatabase(k));
优点是简单高效，缺点是数据无法跨 JVM 共享，集群环境下可能产生数据不一致。
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分布式缓存：适合多节点部署，保证数据一致性
当应用部署在多个节点时，本地缓存无法同步状态，需使用分布式缓存统一管理共享数据。
- Redis：最常用的内存数据存储，支持持久化、高可用、主从复制，可通过 Jedis 或 Lettuce 客户端在 Java 中集成。
- Memcached：简单高效的分布式缓存系统，适合纯 KV 场景，但不支持复杂数据结构。
示例：使用 Spring Data Redis 缓存方法返回值
1、数据调用该功能使界面与程序分离实施变得更加容易，美工无需任何编程基础即可完成数据调用操作。2、交互设计该功能可以方便的为栏目提供个性化性息功能及交互功能，为产品栏目添加产品颜色尺寸等属性或简单的留言和订单功能无需另外开发模块。3、静态生成触发式静态生成。4、友好URL设置网页路径变得更加友好5、多语言设计1)UTF8国际编码; 2)理论上可以承担一个任意多语言的网站版本。6、缓存机制减轻服务器
public User getUserById(Long id) {
return userRepository.findById(id);
}
结合 Spring 的 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注解，可快速实现方法级缓存，底层使用 RedisTemplate 或 CacheManager 集成 Redis。
缓存策略与注意事项
无论使用哪种缓存，合理的策略才能发挥最大效果。
- 设置合理的过期时间，避免数据长期不更新导致脏读。
- 对热点数据预热，启动时加载常用数据到缓存。
- 防止缓存穿透：对不存在的 key 也做空值缓存（带短过期时间）。
- 防止缓存雪崩：给不同 key 设置随机过期时间，避免集中失效。
- 缓存击穿处理：对热点 key 加互斥锁，防止大量请求同时查库。
使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX 或 Redlock）可控制并发重建缓存的行为。
选择建议
单体应用或微服务中非共享数据，优先选 Caffeine 等本地缓存；集群环境且需要共享状态，使用 Redis 作为分布式缓存。也可采用“本地 + 分布式”两级缓存架构，先查本地，未命中再查 Redis，进一步提升性能。
基本上就这些，关键是根据业务场景权衡一致性、性能和复杂度。
