Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别
主流缓存技术 Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别，涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面：
- Ehcache
-
类型: 本地缓存（JVM 内存缓存）
-
特点:
- 轻量级，运行在 JVM 内部，易于集成到 Java 应用中。
- 支持堆内、堆外和磁盘缓存，适合处理中小型数据集。
- 提供丰富的缓存配置，如 TTL（生存时间）、T TI（空闲时间）、LRU/LFU 淘汰策略等。
- 支持 JSR-107（JCache）标准。
-
优点:
- 配置简单，性能高（本地调用，无网络开销）。
- 支持分布式模式（通过 Terracotta 集群）。
-
缺点:
- 分布式场景下需要额外配置，复杂性增加。
- 不适合大规模分布式系统。
-
适用场景:
- 单机或小规模分布式应用的本地缓存。
- 对低延迟要求高的场景。
-
Caffeine
-
类型: 本地缓存（JVM 内存缓存）
-
特点:
- 高性能本地缓存，号称是 Guava Cache 的改进版。
- 采用 W-TinyLFU 淘汰算法，命中率高，内存效率优于 LRU。
- 支持异步加载、过期策略、最大容量限制等。
-
优点:
- 极高的读写性能，适合高并发场景。
- 内存占用优化，适合现代多核 CPU。
-
缺点:
- 仅限本地缓存，不支持分布式。
- 功能相对简单，缺乏复杂的企业级特性。
-
适用场景:
- 高并发、低延迟的本地缓存需求。
- 替代 Guava Cache 的场景。
-
Spring Cache
-
类型: 缓存抽象框架
-
特点:
- 不是具体的缓存实现，而是一个基于注解的缓存抽象层。
- 支持与多种缓存后端集成（如 Ehcache、Caffeine、Redis 等）。
- 使用注解（如 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict）简化缓存操作。
-
优点:
- 与 Spring 框架深度整合，开发体验好。
- 灵活性高，可切换不同的缓存实现。
-
缺点:
- 性能依赖于底层缓存实现。
- 不适合需要复杂缓存管理的场景。
-
适用场景:
- Spring 生态系统的缓存需求。
- 需要快速集成缓存的业务逻辑。
-
Redis
-
类型: 分布式缓存（内存数据库）
-
特点:
- 高性能的分布式键值存储，支持多种数据结构（字符串、列表、哈希、集合等）。
- 支持持久化（RDB 和 AOF）、主从复制、集群模式。
- 提供丰富的功能，如发布/订阅、Lua 脚本、事务等。
-
优点:
- 支持大规模分布式系统，高可用性和扩展性强。
- 数据持久化，适合长期存储。
- 跨语言支持（Java、Python、Go 等）。
-
缺点:
- 网络调用带来额外延迟。
- 运维成本较高（需要管理服务器集群）。
-
适用场景:
- 分布式系统中的缓存和数据存储。
- 高并发、跨应用共享缓存的场景。
-
J2Cache
-
类型: 本地 + 分布式混合缓存
-
特点:
- 结合一级缓存（本地，如 Ehcache、Caffeine）和二级缓存（分布式，如 Redis、Memcached）。
- 支持多级缓存策略，降低分布式缓存的网络压力。
- 提供广播机制，保持缓存一致性。
-
优点:
- 兼顾本地缓存的低延迟和分布式缓存的可扩展性。
- 适合复杂分布式场景。
-
缺点:
- 配置和维护较复杂。
- 对网络依赖较高（二级缓存）。
-
适用场景:
- 需要本地和分布式缓存结合的场景。
- 对一致性和性能要求较高的系统。
-
Memcached
-
类型: 分布式缓存
-
特点:
- 纯内存键值存储，专注于简单、高性能的缓存。
- 支持分布式部署，通过客户端分片实现扩展。
- 不支持持久化，仅存储简单键值对。
-
优点:
- 极高的读写性能，适合简单缓存场景。
- 部署简单，跨语言支持。
-
缺点:
- 无持久化，断电数据丢失。
- 功能单一，不支持复杂数据结构。
-
适用场景:
- 简单、高并发的缓存需求。
- 不需要持久化的临时数据存储。
-
Guava Cache
-
类型: 本地缓存（JVM 内存缓存）
-
特点:
- 谷歌 Guava 库提供的轻量级本地缓存。
- 支持基于大小、时间和引用的淘汰策略。
- 提供简单的 API，适合嵌入式缓存。
-
优点:
- 简单易用，与 Guava 生态无缝集成。
- 适合小型应用或简单场景。
-
缺点:
- 功能较基础，淘汰算法（LRU）不如 Caffeine 高效。
- 不支持分布式缓存。
-
适用场景:
- 小型 Java 应用的本地缓存。
- 对 Guava 库有依赖的项目。
总结对比
| 技术 | 类型 | 分布式支持 | 持久化 | 性能 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ehcache | 本地缓存 | 有限（需 Terracotta） | 支持 | 高（本地） | 单机或小规模分布式缓存 |
| Caffeine | 本地缓存 | 不支持 | 不支持 | 极高 | 高并发本地缓存 |
| Spring Cache | 缓存抽象 | 依赖后端 | 依赖后端 | 依赖后端 | Spring 生态快速集成 |
| Redis | 分布式缓存 | 支持 | 支持 | 高（网络） | 分布式系统、复杂数据结构 |
| J2Cache | 本地+分布式混合 | 支持 | 依赖二级缓存 | 高（混合） | 本地与分布式结合的复杂场景 |
| Memcached | 分布式缓存 | 支持 | 不支持 | 极高（网络） | 简单高并发缓存 |
| Guava Cache | 本地缓存 | 不支持 | 不支持 | 高（本地） | 小型应用简单缓存 |
选择建议
- 单机高性能: 优先选择 Caffeine（高性能）或 Ehcache（功能丰富）。
- 分布式高可用: Redis（功能强大，持久化）或 Memcached（简单高性能）。
- 混合场景: J2Cache 适合本地和分布式结合。
- Spring 项目: Spring Cache 集成方便，可搭配其他缓存后端。
- 简单嵌入式: Guava Cache 适合小型项目。