大家好，我是哪吒。 我第一次接触缓存的时候，是用map做的，当时做一个实时数据同步的功能。 需求看似简单，一取一传 当时是通过websocket获取服务端数据； 然后根据数据类别，将数据缓存到本地ma

前言 题目来自：社招一年半面经分享(含阿里美团头条京东滴滴) 文章内容收录到个人网站，方便阅读：https://hardyfish.top/ 下面介绍几种方案（大家回答的时候最好根据自己的业务，结合下

今天我们来聊聊缓存这个话题，看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容： Web 应用的客户端缓存； 应用层静态资源缓存； 服务层多级缓存。 首先，咱们先讲解微服务架构的多级缓存

对于一个集中式缓存的分布式能力构建，必须要额外提供一些机制，来保障数据在各个节点上的安全与一致性。本文以Redis为代表，看下集Redis面对上述问题交出的是怎样一份答卷。

Redis作为一个非关系型数据库，由于其超高的并发处理性能，及其对缓存场景所提供的系列能力构建，使其成为了集中缓存的绝佳选择。本篇我们聊聊Redis数据管理的能力，如数据过期、数据淘汰、数据持久化等。

在分布式盛行的今天，本地缓存明显无法满足分布式场景的缓存诉求。作为应对之法，集中式缓存被广泛使用在各中分布式系统中，而使用最广泛的莫过于大家耳熟能详的Redis了，本篇开始聊一聊Redis相关的内容。

作为JAVA本地缓存综合实力天花板的Ehcache，还提供了多种方案来支持集群能力的实现，这也使其不仅仅是个单机缓存，更是一个分布式缓存。本篇一起探讨Ehcache的各种集群方案。

本篇一起实践下Ehcache的各种不同使用方式，来感受Ehcache的强大与便利。比如独立集成使用，基于JCache方式使用，以及通过Springboot+JCache+Ehcache方式集成使用等。

提到JAVA本地缓存框架，还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache!其官网直言不讳的将自己称为“JAVA中使用最广泛的缓存”，那么这份自信与实力从何而来？让我们一起解读下。