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提升数据访问速度
- 减少延迟：多级缓存通过在不同层级存储数据，使数据更接近计算单元，减少了数据访问的延迟。例如，CPU的L1缓存位于核心内部，可以以几个时钟周期的速度访问数据，显著减少CPU等待数据的时间。
- 提高响应速度：在应用程序中，本地缓存可以快速响应读取请求，减少对后端存储的访问，从而提高系统的响应速度。
减轻后端存储设备的负载
- 减少访问次数：多级缓存可以缓存经常被读取的数据，减少了对后端存储设备的访问次数，从而减轻其负载，提高系统的可伸缩性和可用性。
- 支持高并发访问：分布式缓存能够支撑海量数据和高并发访问，如Redis分布式缓存可以抗住很高的离散访问，支撑上百万的读写QPS，提供稳定的服务。
优化系统性能和资源利用
- 平衡速度与大小：多级缓存层次结构在速度和大小之间取得平衡。靠近CPU的缓存速度快但容量小，靠近主内存的缓存容量大但速度稍慢，这样既保证了频繁访问数据的快速获取，又最小化了功耗和空间开销。
- 灵活应对不同数据访问需求：不同级别的缓存可以为不同的数据访问需求提供服务。例如，热点数据可以存储在内存缓存（如Redis）中，频繁访问但不太敏感的数据可以存储在本地缓存（如EHCache）中，而对于一些较大的、不经常访问的数据，可以使用更慢但更便宜的硬盘缓存。
提高系统的稳定性和容灾能力
- 抗住大规模灾难：在多级缓存架构中，即使某一级缓存出现故障，其他级别的缓存仍然可以继续工作，提供一定程度的容灾能力。例如，如果Redis出现大规模宕机，Tomcat JVM堆内存缓存可以继续抗住部分流量，不至于让数据库直接裸奔。
- 保证数据的实时性：对于时效性要求高的数据，可以采取数据库和缓存双写的方案，确保数据的实时性。而对于时效性要求不高的数据，可以采用异步通知的方式更新缓存，既保证了数据的准确性，又提高了系统的稳定性。
适用场景
- 访问频率较高、数据变化频率较低的业务场景：如商品价格、库存等信息的缓存，这些数据经常被读取但更新频率相对较低，适合使用多级缓存来提高访问速度和减轻后端存储压力。
- 访问的数据量较大、后端存储设备较为昂贵或容量有限的业务场景：例如图片、视频等大文件的缓存，通过多级缓存可以有效减少对昂贵的后端存储设备的访问次数，降低成本。
- 读多写少的业务场景：如一些只读的统计数据，多级缓存可以很好地满足其高读取、低写入的需求，提高系统的性能和效率。
