1. 为什么需要多级缓存？
在高并发应用中，数据库和外部服务往往成为性能瓶颈。通过 多级缓存，我们可以兼顾访问速度和分布式一致性：
- L1: Caffeine 本地缓存 → 纳秒级访问速度，减少序列化和网络开销。
- L2: Redis 分布式缓存 → 保证多实例共享，支持大容量缓存。
- L3: 数据库 / 外部服务 → 最终数据源。
访问路径：
读操作: L1 → L2 → DB（回填缓存） 写操作: 更新 DB → 删除 L2 → 删除 L1（或通过消息通知）2. 项目依赖配置
<dependencies> <!-- Spring Cache --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <!-- Caffeine 缓存 --> <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> <!-- Redis 缓存 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- JSON 序列化 --> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> </dependency> </dependencies>3. 多级缓存核心实现
3.1 缓存配置类
@Configuration @EnableCaching public class MultiLevelCacheConfig { @Bean public Caffeine<Object, Object> caffeineConfig() { return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(100) .maximumSize(1000) .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(10)) .expireAfterAccess(Duration.ofMinutes(5)) .recordStats(); } @Bean public CacheManager caffeineCacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); cacheManager.setCaffeine(caffeineConfig()); cacheManager.setCacheNames(Arrays.asList("userCache", "productCache")); return cacheManager; } @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
