面试题：微服务架构下Spring Cloud中常用缓存选型及适用场景

Question

在Spring Cloud微服务架构里，常见的缓存技术如Redis、Ehcache等，阐述它们各自的特点以及在不同业务场景（如高并发读、读写均衡等场景）下，你会如何选择合适的缓存？

Answer 1

Redis特点

1. 性能极高：基于内存操作，读写速度非常快，能轻松应对高并发场景，例如每秒可处理数万次读写操作。
2. 数据结构丰富：支持字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（sorted set）等多种数据结构，可满足不同业务需求，比如用哈希存储用户信息，用有序集合实现排行榜功能。
3. 支持持久化：提供RDB（快照）和AOF（追加式日志）两种持久化方式，能保证数据在断电等情况下不丢失，RDB适合大规模数据恢复，AOF数据完整性更好。
4. 高可用性：通过主从复制、哨兵模式、集群模式等实现高可用性和扩展性，如集群模式可自动进行数据分片，提升系统整体性能。
5. 支持事务：虽与传统关系型数据库事务有区别，但能保证单条命令原子性，也可通过MULTI、EXEC等命令实现简单事务功能。

Ehcache特点

1. 轻量级：体积小，易于集成到各种Java应用中，对系统资源消耗相对较少。
2. 缓存策略灵活：支持FIFO（先进先出）、LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等多种缓存淘汰策略，可根据业务需求灵活选择。
3. 支持本地缓存：可将数据缓存到本地内存，访问速度极快，适合对响应速度要求极高且数据量相对较小的场景。
4. 分布式缓存支持：通过Terracotta实现分布式缓存，但相比Redis的分布式功能，在扩展性和灵活性上稍逊一筹。
5. 与Spring集成度高：作为Spring框架默认的缓存管理器之一，与Spring的集成非常方便，配置简单。

不同业务场景下的选择

1. 高并发读场景
   • 优先选择Redis：由于其基于内存的高性能读写能力和丰富的数据结构，可轻松应对高并发读请求。其分布式架构能有效分摊读压力，即使在海量数据和高并发情况下，仍能保持低延迟。例如在电商商品详情页展示，大量用户并发读取商品信息，Redis能快速响应。
   • Ehcache在数据量小且对响应速度极致要求时可考虑：如某些对性能要求极高的小型内部系统，数据量有限且基本不变化，利用Ehcache本地缓存优势，可在本地内存快速读取数据，减少网络开销。
2. 读写均衡场景
   • Redis：一方面其高性能的读写能力能满足读写均衡需求，另一方面可通过合理的持久化策略保证数据可靠性。同时，主从复制和集群模式也有助于读写分离，提高系统整体性能。例如在社交媒体应用中，用户发布内容（写操作）和浏览内容（读操作）相对均衡，Redis可有效处理。
   • Ehcache可作为辅助缓存：在读写均衡场景下，可利用Ehcache灵活的缓存策略和与Spring的高集成度，在应用层进行一级缓存，将频繁读写的数据先缓存到Ehcache本地内存，减少对后端存储（如数据库或Redis）的访问压力。例如在一个企业级应用中，对部分常用配置信息进行读写操作，可先用Ehcache在本地缓存，定期与后端数据源同步。