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在处理高并发需求的场景时，提升页面数据响应效率是一个关键挑战。后端系统中，Ehcache加Redis的双缓存策略已成为一种常见且有效的解决方案，多数电商项目均能验证其优点。不过，网上资源中关于这一机制的阐述往往存在描述不充分或过于简略的问题。我最近抽空思考了这一思路的实现过程，以下将用Spring Boot整合Ehcache和Redis来说明。
项目需求概述
假设我们需要查询商品的基本信息。正常情况下，只需执行一次数据库查询即可获得数据。但在高并发场景下，频繁的数据库查询会导致连接开销陡增。为缓解此问题，可以采用双缓存策略：首先访问Redis缓存，如果未能找到数据，再访问本地的Ehcache堆缓存。如果仍未找到，则转向数据库查询，并将获取到的数据同时写入Redis和Ehcache中。
项目架构概述
本项目采用Mybatis框架进行数据库交互，以Spring Boot作为主要开发框架。系统结构如下：
前端页面通过Spring Boot传递请求至后端服务层。 服务层使用Mybatis进行数据库查询。 数据缓存分为两层：先访问Redis，再访问本地Ehcache。 若所有缓存层均未找到数据，最后访问MySQL进行数据库查询。 查询结果写入Redis、Ehcache，并返回响应。 项目依赖管理
项目中需要配置以下主要依赖项：
Spring Boot：完成依赖管理，可使用版本2.0.3。 Mybatis：作为数据库查询框架，完成SQL映射。 Redis：作为首层缓存，实现高效的数据存取。 Ehcache：作为本地缓存，优化 فن程内的查询性能。 MySQL：作为持久化数据存储系统。 双缓存机制实现
系统采用双缓存机制主要用于商品信息查询：
Redis缓存：作为第一层缓存，查询速度快，适合处理大量并发请求。Redis数据持久化方案可以根据需要选择RDB或Redisson。 Ehcache缓存：作为第二层缓存，用于处理同一数据库连接内的重复查询。Ehcache支持分区缓存，可以根据需求灵活配置缓存策略。 MySQL数据库：作为最终的数据来源，仅在缓存未命中的情况下访问，并对查询结果进行写入操作。 通过这种方式，系统能够在高并发场景下显著降低数据库负载，提升整体响应性能。
项目实施与验证
在实际项目实施过程中，需要注意以下几点：
缓存超时问题：合理设置Redis和Ehcache的超时时间，以确保缓存能及时更新。 缓存一致性：确保Redis和Ehcache的数据保持一致，避免读取到的数据不一致。 数据库读写 ConcurrentHashMap：避免缓存击穿，确保数据库查询其它线程不会影响系统性能。 缓存清除策略：设计合理的缓存清除机制，避免中ucha cache污染，影响系统稳定性。 通过以上实施和验证，可以希望系统在高并发场景下表现良好。
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