Ehcache、Caffeine、Memcached和Redis缓存

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一、核心特性对比

特性 Ehcache Caffeine Memcached Redis
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

  • 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。
  • 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。
  • 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

  • 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)。
  • 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。
  • 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

  • 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。
  • 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。
  • 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

  • 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。
  • 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。
  • 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。

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