一、核心特性对比
| 特性 | Ehcache | Caffeine | Memcached | Redis |
|---|---|---|---|---|
| 架构类型 | 进程内缓存（支持分布式扩展） | 进程内缓存 | 分布式内存缓存 | 分布式内存数据库 |
| 持久化支持 | ✔️（内存+磁盘两级存储） | ❌（纯内存） | ❌（纯内存） | ✔️（RDB/AOF持久化） |
| 数据结构 | 简单键值对 | 简单键值对 | 简单键值对 | 丰富（字符串、哈希、列表、集合等） |
| 集群支持 | ✔️（RMI/JGroups，复杂网络下较弱） | ❌ | ✔️（客户端分片） | ✔️（原生集群/主从复制） |
| 单节点吞吐量 | 中等（受Java GC影响） | 极高（最优Java本地缓存） | 超高（多核，40万+ QPS） | 高（单线程，5万-6万 QPS） |
| 适用数据规模 | 中小型（磁盘扩展缓解内存压力） | 小型（受JVM堆大小限制） | 大型（线性扩展，Value≤1MB） | 中小型（受内存限制，支持复杂数据） |
| 典型应用场景 | Java单机/中小集群、Hibernate二级缓存 | 高频读写Java应用、本地缓存 | 高吞吐键值缓存、会话存储 | 复杂缓存、持久化存储、消息队列 |
⚙️ 二、优缺点与适用场景详解
1. Ehcache
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优点：
- 集成简单，作为Hibernate默认缓存提供程序，支持内存+磁盘两级存储，重启时数据可恢复27；
- 提供分布式扩展（RMI/JGroups），支持LRU/LFU等淘汰算法7。
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缺点：
- 磁盘缓存占用空间大，强制终止JVM可能导致数据冲突7；
- 分布式同步在跨网段/多节点环境下稳定性差7。
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适用场景：
✅ Java单机应用（如Spring缓存）
✅ 中小规模集群（需避免复杂网络）7
✅ Hibernate二级缓存及会话存储2。
2. Caffeine
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优点：
- Java本地缓存性能标杆，基于Window TinyLFU算法，高命中率，低延迟3；
- 无序列化开销，API轻量易用（类似Guava Cache）。
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缺点：
- 无持久化和分布式支持，节点间数据隔离；
- 受JVM堆大小限制，大容量易引发GC压力。
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适用场景：
✅ 高频读写的Java应用（如实时计算中间结果缓存）
✅ 替代Guava Cache追求更高性能的场景
✅ 需极低延迟的本地缓存（如算法逻辑中间状态）。
3. Memcached
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优点：
- 多核高吞吐，单实例可支撑40万+ QPS，适合简单键值高并发110；
- 自动数据分片，客户端实现分布式，扩展性强4。
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缺点：
- 仅支持String类型，Value≤1MB；
- 无持久化，宕机数据丢失；内存管理使用Slab分配，Value尺寸不均时利用率低14。
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适用场景：
✅ 内容缓存（HTML片段、API响应）4
✅ 会话共享（如无状态服务集群）
✅ 高吞吐简单键值存储（如热点数据扛量）10。
4. Redis
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优点：
- 支持复杂数据结构（哈希/有序集合等），适用场景广59；
- 持久化（RDB快照/AOF日志）、主从复制、集群高可用510；
- 扩展功能丰富（事务/发布订阅/Lua脚本）9。
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缺点：
- 单线程模型，QPS上限低于Memcached；
- 内存成本高，海量数据需分片，扩容复杂56。
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适用场景：
✅ 复杂缓存（如排行榜、社交关系）9
✅ 需持久化的场景（如用户画像缓存）
✅ 分布式锁、消息队列（Streams）510。
🧩 三、技术选型建议
- 单机Java应用：优先选 Caffeine（极致性能）或 Ehcache（需磁盘溢出）7。
- 简单键值高并发：选 Memcached（抗量优先，如内容缓存）110。
- 复杂数据/持久化/高可用：选 Redis（如电商购物车、实时排行榜）59。
- 遗留Java系统扩展：Ehcache分布式（适用中小集群，但需规避网络复杂性）7。
💎 关键取舍点：数据复杂性（Redis胜） vs 吞吐量（Memcached胜） vs 零延迟本地访问（Caffeine/Ehcache胜）。实际场景中常组合使用，如本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis）构成多级缓存体系。
