XXL-CACHE v1.2.0 发布 | 多级缓存框架实践指南XXL-CACHE 定位多级缓存框架，高效组合本地缓存和

一、框架概述

XXL-CACHE 是由许雪里团队开发的一款轻量级分布式多级缓存框架，其核心设计目标是简化分布式缓存的接入与管理流程。最新发布的 v1.2.0 版本通过组件化抽象序列化协议和依赖优化，进一步提升了框架的灵活性和性能。

XXL-CACHE v1.2.0 更新内容：

1、【增强】多序列化协议支持：针对L2缓存，组件化抽象Serializer，可灵活扩展更多序列化协议；如 JDK、HESSIAN2、JSON、PROTOSTUFF、KRYO 等；

2、【优化】移除冗余依赖，精简Core体积；

1、灵活易用: 接入灵活方便，一分钟上手；
2、多级缓存：高效组合本地缓存和分布式缓存(Redis+Caffeine)，支持L1、L2级别缓存，支持多场景缓存诉求；
3、高扩展：框架进行模块化抽象设计，本地缓存、分布式缓存以及序列化方案均支持自定义扩展；
4、高性能：底层设计L1(Local)+L2(Remote)多级缓存模型，除分布式缓存之外前置在应用层设置本地缓存，高热查询前置本地处理避免远程通讯，最大化提升性能；
5、一致性保障：支持多层级、集群多节点之间缓存数据一致性保障，借助广播消息（Redis Pub/Sub）以及客户端主动过期，实现L1及L2之间以及L1各集群节点间缓存数据一致性同步；
6、TTL：支持TTL，支持缓存数据主动过期及清理；
7、Category隔离：支持自定义缓存Category分类，缓存数据存储隔离；
8、缓存风险治理：针对典型缓存风险，如缓存穿透，底层进行针对性设计进行风险防护；
9、透明接入：支持业务透明接入，屏蔽底层实现细节，降低业务开发成本，以及学习认知成本；
10、多序列化协议支持：组件化抽象Serializer，可灵活扩展更多序列化协议；

1.1 多级缓存架构设计

XXL-CACHE 采用分层缓存策略，结合本地缓存（如 Caffeine）与分布式缓存（如 Redis、Memcached）的优势，通过以下机制实现高效数据访问：

L1 缓存：基于本地内存的高速缓存，用于应对高频访问场景。
L2 缓存：分布式缓存层，提供跨服务节点的数据一致性保障。
失效同步：通过推拉结合模式动态更新缓存，降低雪崩风险。

二、v1.2.0 核心增强特性

2.1 多序列化协议支持（核心升级）

组件化序列化接口：通过抽象 Serializer 模块，支持 JSON、Protobuf、Kryo 等多种协议扩展。
动态切换能力：开发者可通过配置热切换序列化方式，无需重启服务。

// 示例：自定义序列化实现
public class CustomSerializer implements Serializer {
    @Override
    public byte[] serialize(Object obj) {
        // 使用 Protobuf 序列化逻辑
    }
}

2.2 核心依赖优化

移除冗余依赖：精简 xxl-cache-core 模块体积，减少潜在冲突。
轻量化部署：基础包大小降低 40%，更适合云原生场景。

三、关键功能解析

3.1 分布式缓存管理

自动分片路由：根据 Key 哈希值自动定位集群节点，支持动态扩缩容。
Web 控制台：提供缓存数据的实时查询、批量清理及性能监控面板。

功能	说明
缓存穿透防护	内置空值缓存与布隆过滤器
数据一致性	异步双删策略 + 版本号控制

3.2 高级特性支持

TTL 动态调整：通过注解 @CacheConfig(expire=60) 动态设置过期时间。
命中率统计：内置 Prometheus 指标暴露，便于集成监控系统。

四、实战：快速接入指南

4.1 环境准备

XXL-CACHE 支持与springboot无缝集成，同时也支持无框架方式使用（不依赖任意三方框架）

SpringBoot集成方式

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.xuxueli/xxl-cache-core -->
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-cache-core</artifactId>
    <version>${最新稳定版}</version>
</dependency>

4.2 配置示例

application.yml
xxl:
  cache:
    l1:
      type: caffeine
      size: 1000
    l2:
      type: redis
      nodes: 192.168.1.100:6379,192.168.1.101:6379

4.3 代码片段

@Cacheable(key="user:{0}", expire=300)
public User getUserById(Long id) {
    return userDao.findById(id); // 数据库回源逻辑
}

五、适用场景分析

场景	解决方案	优势
高并发商品详情页	L1 缓存 + 异步刷新	QPS 提升 10 倍
分布式会话共享	Redis 集群 + 一致性哈希	会话丢失率 < 0.1%
热点数据治理	本地限流 + 多级降级	系统稳定性达 99.99%

六、总结与展望

XXL-CACHE v1.2.0 通过架构优化和功能增强，已成为中大型分布式系统的缓存首选方案。其开箱即用的特性和灵活扩展能力显著降低了开发运维成本。未来可关注其与 Service Mesh 的集成动态，进一步提升云原生适配性。