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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。