多级缓存

使用场景

当某个接口遇到一下场景时

• 接口计算复杂，耗时、耗资源
• 数据不是经常改变
• 数据量大
• 接口数据一致性要求不高

对于上面的场景，就可以考虑用缓存来实现，就是把上次计算结果缓存起来，下次不经过接口运算，直接读取缓存中的数据，当缓存中没有数据，再去计算。

当接口的访问量巨大，并发高的时候，必须考虑缓存集群了。对于缓存集群，备用的有ehcache集群、redis集群。ehcache集群同步方式是组播，即一个服务器发生修改时，n个服务器的集群会发生n-1次数据传递。（组播，一个服务器向组中发送一次请求，通过路由器逐级发送到组中）。随着服务器的增多，数据传递的次数也会增加，这点很不好。而redis是主从，修改数据先去主，主再将修改数据发到从里面。

这些理由不是很充分，但是有一个结论，就是ehcache不适合集群，redis适合集群，业务服务器访问redis集群服务器要发送请求，这个耗资源，不如使用本地缓存，消耗少。也就是本地使用ehcache缓存，集群是用redis，数据先访问本地缓存，本地缓存找不到就去redis找。

关于ehcache的内存空间计算，比如如果一条记录大约有30个字符，就是60个字节，存500w条记录，所需内存是60*500w/1024/1024=286M。

多层缓存伪码

public void mulitpleCaching(String token, String username) {
    String username1 = EncacheTemplete.get(token);
    if(username1 == null || !username.equals(username1)) {
        String username2 = RedisTemplete.get(token);
        if(username2 == null || !username.equals(username2)) {

        } else {
            System.out.println("login success");
        }
    } else {
        System.out.println("login success");
    }
}