深入理解缓存原理与实战设计

本篇文章，我们就一起聊一聊如何来更好的使用缓存，探寻下如何降低缓存交互过程的性能损耗、如何压缩缓存的存储空间占用、如何保证多个操作命令原子性等问题的解决策略，让缓存在项目中可以发挥出更佳的效果。

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。

上一篇文章中聊了Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇我们再一起研讨下经Caffeine改良过的异步数据驱逐处理实现，以及Caffeine支持的多种不同的数据淘汰驱逐机制和对应的实际使用。

作为一种对外提供黑盒缓存能力的专门组件，Caffeine基于穿透型缓存模式进行构建。本文就深度全面聊一聊关于Caffeine的多种不同的数据回源方式、以及在同步异步场景下的实现与使用。

继Guava Cache之后，我们再来聊一下各方面表现都更佳的Caffeine，看一下其具体使用方式、核心的优化改进点，窥探其青出于蓝的秘密所在。

本篇文章我们将进一步探讨下Guava Cache 实现层面的一些逻辑与设计策略，让我们可以对Guava Cache整体有个更加明朗的认识，促进实际使用中对其的理解。

对于缓存容器而言，容量限制与数据淘汰是两个基础且核心的关键点，也是实际使用的时候使用频率最高的特性。本篇在上一文基础上深入解读下Guava Cache中的容量限制与数据淘汰策略的实现与使用约束。

作为缓存系列专栏内容，秉持着不重复造轮子的理念，本篇文章中我们就开始深入剖析JAVA本地缓存的优秀轮子 —— 来自Google家族的Guava Cache。聊一聊其实现机制、看一看如何使用。

业界各大厂商或开源团队都会构建并提供一些缓存框架组件提供给开发者按需选择，这里就会涉及到一个标准规范的遵循问题，本文我们一起聊聊JCache API规范与SpringCache规范。

作为缓存系列专栏的第四篇文章，我们将在上一篇的基础之上进行升华，一起思考如何构建一个完整且通用的本地缓存框架，并在过程中体会缓存实现的关键点与架构设计的思路。

本篇我们一起探讨下项目中本地缓存的各种使用场景与应对实现策略，也通过本篇介绍的几个本地缓存的实现策略与关键特性的支持，体会到本地缓存使用与构建的关注要点。

在分布式系统盛行的今天，缓存充当着扛压屏障的作用，一旦缓存出现问题，对系统影响也是致命的。本文我们一起聊聊如何安全且可靠的使用缓存，聊聊缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透以及数据一致性、热点数据淘汰机制等。

在服务端开发中，缓存常常被当做系统性能扛压的不二之选。在实施方案上，缓存使用策略虽有一定普适性，却也并非完全绝对，需要结合实际的项目诉求与场景进行综合权衡与考量，进而得出符合自己项目的最佳实践。