一次真实业务中，我是如何做缓存方案取舍的
一、背景
在一个电商系统中，我们有一块活动 + 商品明细信息的查询场景：
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活动明细规模： ~1 万
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商品明细规模： ~50 万
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查询路径在 下单 / 校验 / 计算价格 等核心链路上
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对 RT 和稳定性要求较高
系统启动后会有一次全量初始化（冷启动） ，
后续在 活动或商品信息发生变更时，通过 MQ 进行同步更新（热更新） 。
这类场景看起来很常见，但在缓存结构的选择上，其实很容易踩坑。
二、真正的问题是什么？
一开始我们面对的并不是「用不用缓存」，而是这几个更具体的问题：
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读非常多，写相对少，但写不是完全没有
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数据量不算小，内存占用需要可控
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热更新期间，不能影响读请求
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代码需要 长期可维护，不是 Demo
所以问题就变成了：
在这种「高并发读 + 低频写 + 有热更新」的业务场景下，
缓存到底该选什么数据结构？
三、候选方案对比
一开始我们主要在下面两个方向上纠结：
方案一：ConcurrentHashMap<Long, Object>
这是最“安全”的选择。
优点：
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JDK 原生
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线程安全
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读写模型成熟
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所有人都熟，维护成本低
缺点：
- Long 装箱，对象数量多
- 内存占用偏高
- 在大数据量下（几十万级），GC 压力不可忽视
方案二：FastUtil 的 Long2ObjectMap
这是一个偏性能 & 内存优化的方案。
优点：
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使用 long 原始类型作为 key，无装箱
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内存占用更低
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遍历、查询性能更好
缺点：
- 非线程安全
- 引入三方依赖
- 需要自行保证并发安全
四、为什么一开始会倾向 Long2ObjectMap？
从纯技术角度看：
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商品明细 50 万级
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key 是纯 long
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读多写少
Long2ObjectMap 在内存 & 性能上是更“优雅”的方案。
如果这是一个：
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只在启动时初始化
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运行期完全不变的缓存
那我会毫不犹豫选它。
五、真正改变决策的点：热更新 + 并发读
但问题在于：
我们的数据不是只初始化一次。
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活动 / 商品变更
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MQ 推送更新
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运行期存在写操作
这时就必须正视一个现实问题：
Long2ObjectMap 本身不是线程安全的
为了保证读写安全，常见的补救方案无非是：
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synchronized
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ReadWriteLock
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Copy-on-write
但一旦走到这一步，问题就来了：
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复杂度明显上升
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锁粒度不好控制
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稍不注意就会影响读性能
而我们的核心诉求恰恰是：读要绝对稳。
六、最终选择：ConcurrentHashMap（但有边界）
最终我们选择了 ConcurrentHashMap，但不是“无脑用”。
关键原因只有一句话：
在存在运行期写操作的前提下，稳定性和可维护性，比极致性能更重要
我们明确了几条边界：
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初始化阶段：全量 put
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运行期：通过 MQ 做增量更新
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不做复杂的锁封装
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不做过度抽象
换句话说：
我们接受一点内存损耗，换取系统行为的可预期性
七、事后复盘
回头看这个决策，我觉得有 2 个点非常关键：
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数据结构的选择，必须结合“数据生命周期”
- 只读？可变？
- 初始化一次？还是持续更新？
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不要为了“看起来高级”而牺牲可维护性
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三方库不是不能用
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但要想清楚：谁来维护？出问题谁兜底？
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如果未来这个缓存真的变成：
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运行期完全不更新
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或更新频率极低
那么 退回 Long2ObjectMap 是完全可能的。
八、最后一点个人感受
技术选型里，
没有“最好”，只有“在当下约束下最合适” 。
很多时候，
决定你是不是“高级工程师”的，
不是你用了什么技术，
而是你为什么这么选。
