阿里開源的多級緩存框架，非常不錯！
兄弟們，在互聯網的世界里，數據就像武俠小說里的 “秘籍”，誰能更快拿到手，誰就能在江湖中立足。想象一下，用戶點擊一個商品詳情頁，服務器要從數據庫里查數據，這就像在藏經閣里找一本武功秘籍，翻箱倒柜半天才能找到。要是每次都這么干，服務器不累癱才怪！這時候，緩存就像 “武功速成班”，把常用的數據先存起來，下次直接拿出來用，速度颼颼的！
但是，單級緩存就像 “獨臂大俠”，總有力不從心的時候。比如，Redis 雖然快，但網絡延遲還是有點高，而且流量一大，它就像被圍攻的大俠，招架不住。這時候，多級緩存就登場了，它就像 “組合技”，把本地緩存、分布式緩存、數據庫層層疊起來，讓數據訪問快到飛起！
阿里開源的JetCache，就是這個 “組合技” 的集大成者。它就像一把 “倚天屠龍刀”，在緩存江湖中掀起了一陣風暴。JetCache 支持本地緩存和分布式緩存的組合使用，還能自動刷新緩存、處理數據一致性問題，簡直就是程序員的 “神器”！
一、JetCache 的 “三板斧”
（一）多級緩存的 “千層餅”
JetCache 的多級緩存就像一個 “千層餅”，層層疊疊，各有分工。最上面一層是本地緩存，比如 Caffeine，它就像你家里的 “小冰箱”，放著你最常喝的飲料，伸手就能拿到。中間一層是分布式緩存，比如 Redis，它就像超市的 “大冰柜”，能放很多東西，但需要跑一趟超市才能拿到。最下面一層是數據庫，就像飲料的 “生產工廠”，實在找不到了，才去工廠里拿。
當你要取數據的時候，JetCache 會先去 “小冰箱” 里找，如果找到了，直接拿出來用，速度快到飛起！如果沒找到，再去 “大冰柜” 里找，如果還沒找到，才去 “生產工廠” 里查。這樣一來，大部分請求都被 “小冰箱” 和 “大冰柜” 攔下了，“生產工廠” 的壓力就小多了。
（二）注解驅動的 “懶人模式”
JetCache 的注解就像 “懶人遙控器”，讓你不用寫一堆代碼就能搞定緩存。比如，@Cached 注解，就像給方法貼了個 “緩存標簽”，下次調用這個方法的時候，直接從緩存里拿結果，不用再執行方法里的代碼。@CacheUpdate 注解就像 “緩存更新器”，修改數據的時候，自動更新緩存。@CacheInvalidate 注解就像 “緩存清潔工”，刪除數據的時候，自動清理緩存。
舉個栗子：
@RestController
@RequestMapping("/index")
public class IndexController {
@Autowired
IndexService indexService;
@GetMapping("/get")
@Cached(name = "userCache", key = "#userId")
public User getUserById(long userId) {
return indexService.getUserById(userId);
}
}這段代碼里，@Cached 注解告訴 JetCache，調用 getUserById 方法時，把結果存到名為 “userCache” 的緩存里，key 是 userId。下次再調用這個方法，直接從緩存里拿，不用再去數據庫查了！
（三）數據一致性的 “金鐘罩”
多級緩存雖然厲害，但數據一致性的問題就像 “江湖中的暗器”，防不勝防。比如，數據庫里的數據改了，緩存里的數據沒及時更新，用戶就會看到 “過期” 的數據。這時候，JetCache 的 “金鐘罩” 就派上用場了！
JetCache 支持多種數據一致性策略，比如延遲雙刪和MQ 通知。延遲雙刪就像 “先斬后奏”，先刪除緩存，再更新數據庫，然后過一會兒再刪除一次緩存，確保緩存里的數據是最新的。MQ 通知就像 “傳信鴿”，數據更新后，發個消息給其他服務器，讓它們也更新緩存。
舉個栗子：
@PostMapping("/update")
public String updateUser(User user) {
// 先刪除緩存
cache.invalidate(user.getId());
// 更新數據庫
indexService.updateUser(user);
// 延遲一段時間再刪除緩存
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cache.invalidate(user.getId());
return "success";
}這段代碼里，先刪除緩存，再更新數據庫，然后延遲 100 毫秒再刪除一次緩存。這樣就能保證在數據庫更新期間，其他請求不會拿到舊數據。
二、JetCache 的 “實戰攻略”
（一）本地緩存 + Redis 的 “黃金組合”
本地緩存和 Redis 的組合就像 “雙截棍”，剛柔并濟。本地緩存處理高頻訪問的數據，Redis 處理低頻訪問的數據，數據庫作為 “后盾”。這樣一來，大部分請求都被本地緩存和 Redis 攔下了，數據庫的壓力大大降低。
配置本地緩存和 Redis 也很簡單，只需要在 pom.xml 里加幾個依賴，再在 application.properties 里配置一下就可以了。比如：
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>3.1.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
# 本地緩存配置
jetcache.local.enabled=true
jetcache.local.type=caffeine
jetcache.local.size=1000
jetcache.local.timeToLiveInSeconds=60
# Redis配置
jetcache.redis.host=localhost
jetcache.redis.port=6379
jetcache.redis.password=
jetcache.redis.database=0
jetcache.redis.timeToLiveInSeconds=300這樣配置之后，JetCache 就會自動幫你管理本地緩存和 Redis 了。
（二）緩存預熱的 “糧草先行”
緩存預熱就像 “打仗前的糧草準備”，把常用的數據提前加載到緩存里，避免用戶訪問時 “餓肚子”。JetCache 支持通過定時任務或者啟動時加載數據到緩存里。
比如，在 Spring Boot 里，可以用 @Scheduled 注解寫一個定時任務，每天凌晨加載熱門商品數據到緩存里：
@Component
public class CachePreloader {
@Autowired
private ProductService productService;
@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") // 每天凌晨2點執行
public void preloadHotProducts() {
List<Product> hotProducts = productService.getHotProducts();
for (Product product : hotProducts) {
productCache.put(product.getId(), product);
}
}
}這樣，用戶早上訪問商品詳情頁時，數據已經在緩存里了，速度杠杠的！
（三）監控指標的 “千里眼”
監控指標就像 “千里眼”，讓你隨時掌握緩存的狀態。JetCache 提供了豐富的監控指標，比如命中率、內存占用率、網絡延遲等。可以用 Prometheus 和 Grafana 把這些指標可視化，隨時查看緩存的運行情況。
比如，在 Spring Boot 里，可以加一個依賴：
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-core</artifactId>
</dependency>然后在配置文件里開啟監控：
management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*這樣，就可以通過 Prometheus 采集指標，用 Grafana 展示出來了。
三、JetCache 的 “江湖地位”
（一）與其他框架的 “華山論劍”
JetCache 和其他緩存框架相比，就像 “獨孤九劍” 對 “辟邪劍法”，各有千秋。比如，和 Spring Cache 相比，JetCache 支持多級緩存、自動刷新、數據一致性等高級功能，而 Spring Cache 功能相對簡單。和 Caffeine 相比，JetCache 支持分布式緩存，而 Caffeine 只能做本地緩存。和 Redis 相比，JetCache 提供了更友好的注解和配置，讓緩存使用起來更簡單。
舉個栗子：
如果只用 Spring Cache，要實現多級緩存，得自己寫一堆代碼，而用 JetCache，只需要在注解里配置一下就可以了。
// Spring Cache實現多級緩存
@Cacheable(value = "userCache", key = "#userId", sync = true)
public User getUserById(long userId) {
User user = redisTemplate.opsForValue().get("user:" + userId);
if (user == null) {
user = userDao.getUserById(userId);
redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, user);
}
return user;
}
// JetCache實現多級緩存
@Cached(name = "userCache", key = "#userId", localCacheType = CaffeineCache.class)
public User getUserById(long userId) {
return userDao.getUserById(userId);
}JetCache 的代碼明顯更簡潔，而且自動處理了本地緩存和 Redis 的同步。
（二）實際應用的 “生死時速”
JetCache 在實際應用中的表現就像 “高鐵”，速度快到飛起！比如，某電商平臺用 JetCache 后，商品詳情頁的響應時間從 200 毫秒降到了 50 毫秒，數據庫的 QPS 從 1 萬降到了 1 千，大大提升了用戶體驗和系統穩定性。
再比如，某社交平臺用 JetCache 緩存用戶的 Feed 流數據，用戶滑動頁面時，數據瞬間加載出來，就像在本地瀏覽一樣流暢。
四、JetCache 的 “注意事項”
（一）緩存穿透的 “幽靈攻擊”
緩存穿透就像 “幽靈訪問”，請求的數據在緩存和數據庫里都不存在，每次都要穿透到數據庫。這時候，可以用布隆過濾器來攔截這些 “幽靈請求”。布隆過濾器就像 “門神”，能快速判斷數據是否存在，不存在的直接攔截，不讓它穿透到數據庫。
比如，在 JetCache 里集成布隆過濾器：
@Autowired
private BloomFilter bloomFilter;
@Cached(name = "userCache", key = "#userId", unless = "#result == null")
public User getUserById(long userId) {
if (!bloomFilter.mightContain(userId)) {
return null;
}
return userDao.getUserById(userId);
}這樣，不存在的用戶 ID 就會被布隆過濾器攔截，避免穿透到數據庫。
（二）緩存雪崩的 “雪山崩塌”
緩存雪崩就像 “雪山崩塌”，大量緩存同時過期，請求瞬間壓到數據庫。這時候，可以給緩存設置隨機過期時間，避免同時過期。比如，原本設置過期時間為 5 分鐘，可以改成 4-6 分鐘之間的隨機值。
在 JetCache 里，可以這樣配置：
jetcache.redis.timeToLiveInSeconds=300 jetcache.redis.randomTtlFactor=0.2randomTtlFactor 設置為 0.2，過期時間就是 300*(1±0.2) 秒，即 240-360 秒之間的隨機值。
（三）內存泄漏的 “無底洞”
內存泄漏就像 “無底洞”，緩存數據一直占用內存，導致 JVM 內存溢出。這時候，要合理設置緩存的大小和過期時間，及時清理無效數據。比如，本地緩存用 Caffeine 時，可以設置 maximumSize 和 expireAfterAccess：
jetcache.local.size=1000 jetcache.local.expireAfterAccessInSeconds=60這樣，本地緩存最多存 1000 條數據，60 秒內沒有訪問的就會被淘汰。
五、總結
JetCache 就像 “江湖中的新秀”，憑借強大的功能和易用性，在緩存領域嶄露頭角。它不僅提升了系統性能，還降低了開發成本，讓程序員們從繁瑣的緩存管理中解脫出來。
