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一、核心特性对比
特性 | Ehcache | Caffeine | Memcached | Redis |
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架构类型 | 进程内缓存(支持分布式扩展) | 进程内缓存 | 分布式内存缓存 | 分布式内存数据库 |
持久化支持 | ✔️(内存+磁盘两级存储) | ❌(纯内存) | ❌(纯内存) | ✔️(RDB/AOF持久化) |
数据结构 | 简单键值对 | 简单键值对 | 简单键值对 | 丰富(字符串、哈希、列表、集合等) |
集群支持 | ✔️(RMI/JGroups,复杂网络下较弱) | ❌ | ✔️(客户端分片) | ✔️(原生集群/主从复制) |
单节点吞吐量 | 中等(受Java GC影响) | 极高(最优Java本地缓存) | 超高(多核,40万+ QPS) | 高(单线程,5万-6万 QPS) |
适用数据规模 | 中小型(磁盘扩展缓解内存压力) | 小型(受JVM堆大小限制) | 大型(线性扩展,Value≤1MB) | 中小型(受内存限制,支持复杂数据) |
典型应用场景 | Java单机/中小集群、Hibernate二级缓存 | 高频读写Java应用、本地缓存 | 高吞吐键值缓存、会话存储 | 复杂缓存、持久化存储、消息队列 |
⚙️ 二、优缺点与适用场景详解
1. Ehcache
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优点:
- 集成简单,作为Hibernate默认缓存提供程序,支持内存+磁盘两级存储,重启时数据可恢复27;
- 提供分布式扩展(RMI/JGroups),支持LRU/LFU等淘汰算法7。
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缺点:
- 磁盘缓存占用空间大,强制终止JVM可能导致数据冲突7;
- 分布式同步在跨网段/多节点环境下稳定性差7。
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适用场景 :
✅ Java单机应用(如Spring缓存)
✅ 中小规模集群(需避免复杂网络)7
✅ Hibernate二级缓存及会话存储2。
2. Caffeine
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优点:
- Java本地缓存性能标杆,基于Window TinyLFU算法,高命中率,低延迟3;
- 无序列化开销,API轻量易用(类似Guava Cache)。
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缺点:
- 无持久化和分布式支持,节点间数据隔离;
- 受JVM堆大小限制,大容量易引发GC压力。
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适用场景 :
✅ 高频读写的Java应用(如实时计算中间结果缓存)
✅ 替代Guava Cache追求更高性能的场景
✅ 需极低延迟的本地缓存(如算法逻辑中间状态)。
3. Memcached
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优点:
- 多核高吞吐,单实例可支撑40万+ QPS,适合简单键值高并发110;
- 自动数据分片,客户端实现分布式,扩展性强4。
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缺点:
- 仅支持String类型,Value≤1MB;
- 无持久化,宕机数据丢失;内存管理使用Slab分配,Value尺寸不均时利用率低14。
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适用场景 :
✅ 内容缓存(HTML片段、API响应)4
✅ 会话共享(如无状态服务集群)
✅ 高吞吐简单键值存储(如热点数据扛量)10。
4. Redis
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优点:
- 支持复杂数据结构(哈希/有序集合等),适用场景广59;
- 持久化(RDB快照/AOF日志)、主从复制、集群高可用510;
- 扩展功能丰富(事务/发布订阅/Lua脚本)9。
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缺点:
- 单线程模型,QPS上限低于Memcached;
- 内存成本高,海量数据需分片,扩容复杂56。
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适用场景 :
✅ 复杂缓存(如排行榜、社交关系)9
✅ 需持久化的场景(如用户画像缓存)
✅ 分布式锁、消息队列(Streams)510。
🧩 三、技术选型建议
- 单机Java应用 :优先选 Caffeine (极致性能)或 Ehcache(需磁盘溢出)7。
- 简单键值高并发 :选 Memcached(抗量优先,如内容缓存)110。
- 复杂数据/持久化/高可用 :选 Redis(如电商购物车、实时排行榜)59。
- 遗留Java系统扩展 :Ehcache分布式(适用中小集群,但需规避网络复杂性)7。
💎 关键取舍点:数据复杂性(Redis胜) vs 吞吐量(Memcached胜) vs 零延迟本地访问(Caffeine/Ehcache胜)。实际场景中常组合使用,如本地缓存(Caffeine)+ 分布式缓存(Redis)构成多级缓存体系。