SpringBoot多级缓存实现方案
缓存机制的实现旨在加速数据访问并优化系统性能。核心原理是先从缓存中获取数据，如果缓存未命中，则从数据库等慢速存储设备加载数据并更新缓存。
多级缓存策略将缓存分布在系统架构的不同级别，以实现更高效的数据访问。
通常，多级缓存系统由三层组成：网关级缓存（例如Nginx）、分布式缓存（例如Redis）和本地缓存（例如Caffeine）。
该集成解决方案通过Redis分布式缓存和Caffeine本地缓存的结合，解决了单一缓存的局限性。
在开发实践中，开发人员经常单独使用Redis或Caffeine进行缓存，但发现单一的缓存方案是不够的。
整合Redis和Caffeine的多级缓存策略，优势互补，优化性能。
项目推荐：基于SpringBoot2设计的企业级系统架构基础框架的封装。
采用组件化设计，支持插件化部署，实现高内聚、低耦合、高可配置。
包依赖性和版本控制受到严格控制，以确保最小的依赖性。
侧重于代码规范和描述，适合个人学习和企业应用。
集成实施步骤包括：我们首先设计一个多级缓存配置类，动态配置缓存属性并实现可插拔功能。
在自动配置类中激活此配置类并注入相关属性。
此后，Spring的Cache接口被重写，Caffeine本地缓存和Redis分布式缓存融合在一起，构建了多级缓存机制。
我们实现了Caffeine键值驱逐监控和Redis消息监控来监控缓存变化以确保数据一致性。
最后，自动配置类注入相关bean，完成多级缓存的集成部署。
使用多级缓存非常简单，只需使用“multilevelCache”操作即可完成缓存管理。
综上所述，多级缓存策略解决了单级缓存的缺点，广泛应用于接口权限验证、组织结构信息等固定数据快速获取等场景，极大提升了系统性能。
互联网中的多级缓存
在互联网架构中，多级缓存是优化用户体验、提高数据访问效率的重要手段。除了大家熟知的Guava本地缓存和Redis分布式缓存之外，实际应用中还有其他级别的缓存结构。
以购物网站为例，从用户的角度来看，缓存有五个级别。
每个缓存级别都根据距用户的距离和数据访问的频率进行优化和配置。
首先，客户端缓存是指用户设备（例如电脑、手机）上的本地存储，例如：B.浏览器cookie或APP中的资源。
该信息允许用户立即访问。
其次，分发网络（CDN）缓存部署在全球边缘节点，用于存储图像、视频等网站静态资源，缩短数据传输距离，有效降低流量成本，提升用户访问体验。
NGINX缓存位于WEB服务器级别。
除了负载均衡之外，还可以实现更复杂的缓存策略，例如：B.基于用户IP的风控系统，可以将特定IP地址添加到黑名单中，防止恶意访问和异常操作。
本地缓存是指单个应用服务器内的缓存机制。
用于存储经常读取的数据，减少数据库访问压力。
但不支持服务器之间的数据共享，消耗服务器资源。
像Redis这样的分布式缓存提供了集中式数据存储的解决方案，支持跨多个应用服务器的数据共享，并保证数据的一致性。
以淘宝商品库存为例，库存数据存储在Redis中。
一台服务器更新库存后，其他服务器可以实时获取最新的库存信息，避免了数据不一致的问题。
多级缓存的分层设计旨在通过优化数据访问路径和存储结构来提高系统整体性能和用户体验。
从客户端到后端系统，不同的缓存层协同工作，针对不同的应用场景和需求构建高效、稳定的数据访问机制。
