在一次面试中，面试官询问我对于本地缓存的运用经验，脑中第一时间闪现出的是Redis，然而经过一番思考，感觉似乎并非完全正确。在犹豫不决之后，我只好回答并无相关经验。回家后，我立即查阅了相关资料，这才发现，原来在本地缓存这个领域，隐藏着如此多的奥妙。

The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker.

简单翻译：被百万开发者作为数据库、缓存、流引擎以及消息代理而使用的开源的，内存型的数据存储软件。

从官方介绍来看，除了缓存功能外，它还拥有许多引人注目的特性。然而，今天我们将只聚焦于缓存功能的讨论。我第一次了解它时，是将其与MySQL进行对比，它作为一款NoSQL内存型数据库而备受瞩目。考虑到数据库在IO方面存在的瓶颈，以及大多数操作仅涉及读取数据的特性，我们考虑引入一个中间层来缓存部分数据并提供给客户端。

在计算机历史上，一直有这样一种观点，即在任何计算机领域的问题中，都可以通过加入一个中间层来解决。

一般磁盘和内存的独写速度的差值有10X以上

Redis的诞生源于类似的场景。在网站初期，由于访问量较小，使用JavaScript来统计和监控各类数据是可行的。然而，随着数据量的增长，维护的工作量不断增加，磁盘成为了瓶颈。因此，Redis的作者使用C语言编写了这个内存数据库。

Redis之所以叫Redis，因为他的全程是REmote DIctionary Service，解释为远程字典服务。（正好也对应本地）。

根据官方简介，其主要功能分为数据库、缓存、流引擎和消息代理四个部分。

因为其本身作为内存型数据库，所以断电或者出现故障后，很容易导致数据丢失。那么其本身也设计了策略。就是持久化，分为RDB和AOF。

那么哪一个更好呢？答案是我全都要。好不好很大程度取决于你的使用场景。适合的才是最好的。

这通常是我们使用Redis最主要的功能，发展至今，在NoSQL数据库上已经没有任何对手。

那我就好奇了，什么是流引擎呢？

流引擎是处理持久化、事件驱动的数据流的一种方式。在数据流中，每个事件对应一个数据元素，每个元素在特定的时间间隔内被添加、修改或删除。流引擎通常使用在实时数据处理场景，如消息队列、事件驱动架构、实时数据分析等。

看来它与消息队列（MQ）确实相似，配合Redis的持久化操作，使用起来更加得心应手。在实际应用场景中，它可作为IM（即时通讯）的中间消息流转、Web数据分析和系统日志等。

这个功能主要是用来让Redis在多个节点之间进行异步通信和实时的事件驱动的应用。

因为Redis支持发布/订阅模式，所以这作为一个很重要的手段。

当然，这也可以作为微服务的中间代理。

如果光想缓存可以节约什么资源，可能一时间无法回答。但是从Redis的数据结构出发，那么将会有很多灵感。

这里还有很多案例，这都依托于丰富的数据结构。

在引用远程缓存之前，其实在悄无声息的过程中，隐式的使用了很多缓存，比如ORM的缓存，JDK对字符串的缓存（常量池）。

在Java中对于他的理解，其实就是一种大Map。

如果我们想自己动手实现一种缓存，需要考虑些什么呢？

综合考虑下来，这其实是一个很大的挑战，好在Java的生态足够强大。

Guava Cache是Google开源的一款本地缓存工具库，设计灵感来源于ConcurrentHashMap，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求，同时支持多种类型的缓存清理策略，包括基于容量的清理、基于时间的清理、基于引用的清理等。

JUC包的一个重要容器就是ConcurrentHashMap，灵感来自于他，并且锁粒度更细。再加上思考中的全实现，那么，这样的一个框架就诞生了。来自于Google，就有了一定的实力保障。早期一度成为Spring的内置缓存。

Caffeine是一个开源的Java缓存库，它能提供高命中率和出色的并发能力。Caffeine通过支持并发和O(1)时间复杂度的数据存取，类似于ConcurrentMap数据结构，但提供了自动移除“不常用”数据的策略，以保持内存的合理占用。 在Caffeine中，数据可以从Java应用程序的本地内存中缓存起来，以提高应用程序的性能和响应速度。Caffeine提供了四种缓存添加策略，包括手动加载，自动加载，手动异步加载和自动异步加载。

由Guava改进，并在Spring 5中成为缓存框架首选，它就是Caffeine，名字和Java都是那么相似。

Java 爪哇岛，当地盛产咖啡。所以Java的图标是一个咖啡的造型。 Caffeine：咖啡因

不止上述框架，其实本地缓存经历了很长一段时间的发展，那么开发者们都用他们都做了什么呢？

在对比完两者的优缺点后，相信您已经有了心中的答案。不过在这里，我还是简单说明一下我的观点。

无论哪种技术，最适合业务需求的技术才是最好的选择。

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