图片查询优化之多级缓存-caffeine-Redis

记录自己在学习项目过程中的问题和发散的知识点，形成笔记

• 做图片优化的时候，想到的一些问题；
• 思路：缓存->Redis->caffeine->两者区别->多级缓存—>为什么caffeine比Redis还快？->Redis 为什么能承接跨应用节点的缓存请求？

缓存？目的提高系统的响应速度，减小数据库的压力，提高图片查询的速度。

构建多级缓存：caffeine+Redis+MySQL

1. caffeine本地缓存是什么，他的实际存储位置在哪里？

   • 本地缓存，简单来说，caffeine 基于物理内存，在你程序运行的进程中的 jvm 的堆里面，可以理解为一个对象，这是他实际存储的位置

2. Redis 为什么这么快，他的存储又在哪里？

   • 一样基于内存，远程服务器的物理内存；本地服务器的物理内存

3. caffeine 本地缓存和 Redis 的区别？

   1. caffeine 节点数据不共享，Redis 可以承接跨应用节点的缓存请求，同时解决 Caffeine 本地缓存 “节点间数据不共享” 的问题。
   2. caffeine，进程被销毁，缓存的数据就会消失；但是 redis 不会，他有持久化存储
   3. caffeine 的访问速度更快

4. 为什么 caffeine 本地缓存比 Redis 还要快？

   • caffeine 类似于 ThreadLocal 的本地内存，读取直接拿就行
   • Redis，如果在远程，就会有网络开销；其次即使在本地，他也是在单独的进程中，有进程开销；
   • 数据访问层级更浅：Caffeine 的缓存数据直接位于应用进程的 JVM 内存中，访问时仅需经过 “应用进程→JVM 内存” 的层级；而 Redis 的访问路径是 “应用进程→网络协议栈→Redis 服务器进程→Redis 内存”，层级更多，每个层级都会产生微小的耗时，累积后导致 Redis 的延迟高于 Caffeine。

简单来说，caffeine 基于物理内存，在你程序运行的进程中的 jvm 的堆里面，可以理解为一个对象，这是他实际存储的位置

▼
text
复制代码
*   对的，JVM 堆（以及其中的 Caffeine 缓存数据）确实存储在你计算机的物理内存（RAM）中。
*   更准确地说，它是你计算机物理内存中，被分配给运行 Java 应用程序的那个 JVM 进程 的一部分。当 Java 程序启动时，操作系统会为其分配一块内存空间，JVM 会将其中一部分划分为“堆”区域来使用。
*   本地缓存需要自己创建初始化缓存结构（可以简单理解为要自己 new 一个 HashMap）

5.多级缓存的优点： 多级缓存是指结合本地缓存和分布式缓存的优点，在同一业务场景下构建两级缓存系统，这样可以兼顾本地缓存的高性能、以及分布式缓存的数据一致性和可靠性。

• 多级缓存：
• 本地缓存的高性能、
• 分布式缓存，保证缓存一致性，
• 缓存数据的可靠性

6.多级缓存，Redis 承接跨应用节点的缓存请求？

• redis 全共享缓存，保证分布式场景下的的缓存一致性

• 无论应用节点有多少个，最终，当 caffeine 本地缓存，没有数据时，所有的请求都会访问到 redis，从而保证缓存一致性；

在 “Caffeine+Redis+MySQL” 的多级缓存架构中，Redis 的核心角色是 “分布式共享缓存”，其承接跨应用节点缓存请求的本质，是打破本地缓存的节点壁垒，提供全局共享的缓存服务，最终实现三个关键目标：

1. 提升整体缓存命中率：避免同一数据因节点隔离导致的重复查询；
2. 有效减轻数据库压力：拦截跨节点的重复请求，减少数据库访问次数；
3. 保证分布式缓存一致性：为所有节点提供统一的缓存更新与读取入口，避免数据不一致。

若没有 Redis 承接跨节点缓存请求，仅依赖 Caffeine 本地缓存，在应用分布式部署的场景下，缓存的优化效果会大幅折扣，甚至可能因 “多节点重复访问数据库” 导致系统性能瓶颈。