用Redis和本地缓存一起，性能能不能再快点试试看吧

“用Redis和本地缓存一起，性能能不能再快点试试看吧”，这个想法其实触及了现代高并发系统设计中一个非常经典且有效的性能优化模式，通常被称为“多级缓存”策略，其核心思想很简单：既然一层缓存已经能提升速度，那么把两种不同特性的缓存组合起来，取长补短,理论上就能获得更快的响应速度和更高的系统吞吐量。

为什么单靠Redis可能还不够快？

我们需要理解为什么在已经有了Redis这样高性能的分布式缓存之后，还会觉得“不够快”，Redis确实非常快，因为它将数据存储在内存中，但其部署位置通常是在应用程序服务器之外，作为一个独立的服务或集群存在，这意味着应用程序每次访问Redis，哪怕是在内网环境下，也必然涉及一次网络IO（输入/输出）操作，网络传输再快，也比不上程序直接访问自身内存的速度，当遇到极高的并发请求时，比如成千上万的用户同时请求同一个热门商品信息，即使Redis本身能扛住压力，但大量的网络请求、序列化和反序列化操作也会成为瓶颈，可能导致应用服务器线程阻塞，响应时间变长,甚至可能因为网络抖动而导致访问不稳定。

本地缓存的优势与短板

这时，本地缓存的价值就体现出来了，本地缓存指的是在应用程序进程内部维护的缓存，比如使用Java的HashMap、C#的Dictionary，或者更专业的本地缓存库（如Caffeine、Guava Cache等），它的最大优势就是“快”，因为数据直接存在应用服务的内存里，没有网络开销，访问速度是纳秒或微秒级别,极其惊人。

本地缓存也有明显的短板，最主要的问题是“数据一致性”和“内存限制”，由于缓存数据在每个应用服务的本地内存中，当你更新了数据（比如在后台修改了商品价格）时，如何通知到所有服务器的本地缓存进行更新，是一个挑战，如果处理不好，用户在不同服务器上可能会看到不同的价格，单个服务器的内存是有限的,无法像Redis集群那样存储海量数据。

“Redis + 本地缓存”如何协同工作？

用户的提议“一起用”，正是为了解决上述各自的问题，实现1+1>2的效果，一个典型的协作流程可以这样设计，这通常被称为“两级缓存”架构：

1. 第一级：本地缓存（最快但容量小）：当应用程序需要某个数据时（比如根据商品ID查询商品信息）,它首先在自己的本地缓存中查找。
2. 本地缓存命中：如果在本地缓存中找到了数据，直接返回给用户，这是最快路径,速度极佳。
3. 本地缓存未命中：如果本地缓存中没有（可能是第一次请求，或者数据已过期），则请求会继续流向第二级缓存——Redis。
4. 第二级：Redis缓存（较快且容量大）：应用程序向Redis请求数据。
5. Redis缓存命中：如果在Redis中找到了数据，首先将这份数据写入本地缓存（并设置一个较短的过期时间，比如几分钟），然后再返回给用户，这样,后续的请求就可以直接从更快的本地缓存中获取了。
6. 两级缓存均未命中：如果连Redis中也没有数据，那么应用程序只能去最慢的源头——数据库（如MySQL）中查询，查询到数据后，依次写入Redis和本地缓存,再返回给用户。

这个模式极大地减少了直接访问Redis和数据库的次数，对于热点数据，绝大部分请求都在本地缓存层面就被消化掉了,给Redis和数据库带来了很好的保护。

如何解决本地缓存的数据一致性问题？

“一起用”的关键挑战在于数据更新时如何保持一致性，一个常见的解决方案是利用Redis的“发布/订阅”（Pub/Sub）功能，当后台管理更新了某条数据时，程序在更新数据库后，会向一个特定的Redis频道发布一条消息，内容是哪个数据发生了变更，所有部署的应用服务都订阅了这个频道，当某个服务收到这条消息时，就会主动失效（删除）自己本地缓存中对应的数据，这样，下一次请求该数据时，应用就会重新从Redis加载最新的数据到本地，虽然这会带来极短暂的延迟（在收到消息前，本地还是旧数据）,但在大多数业务场景下是可以接受的。

能不能再快点？—— 可能的优化点

用户说“再快点试试看”,在这个架构上确实还有优化的空间：

• 选择合适的本地缓存库：使用高性能的本地缓存库（如Caffeine），它们提供了比简单Map更强大的功能，如基于大小、时间的淘汰策略、异步加载等，能更精细地控制缓存行为,提升效率。
• 设置合理的过期时间：给本地缓存设置一个比Redis更短的过期时间（TTL），比如Redis缓存1小时，本地缓存只缓存5分钟，这样即使发布/订阅消息丢失，也能通过短暂的过期时间来保证数据的最终一致性,减少脏数据的存留时间。
• 缓存预热：在系统启动或预测到将有热点访问时，主动将热点数据从Redis加载到本地缓存中,避免第一波请求全部击穿到Redis。
• 防止缓存击穿：当本地和Redis都失效时，大量请求会涌向数据库，可以使用互斥锁（Mutex Lock）机制，保证只有一个请求去数据库加载数据,其他请求等待并复用结果。

“用Redis和本地缓存一起”绝对是一个能让性能“再快点”的靠谱思路，它通过引入一个超高速的访问层级，有效降低了网络IO开销，特别适用于读多写少、对响应延迟极其敏感的热点数据场景，只要妥善处理好数据一致性问题,这种多级缓存架构就能成为支撑高并发系统的利器。