Java缓存设计核心是“用得上、管得住、不拖累”，采用本地（Caffeine）+分布式（Redis）两级结构，规范Key命名、JSON序列化、CacheWrapper封装及Cache-Aside更新策略。
Java项目中设计基础缓存层，核心是让缓存“用得上、管得住、不拖累”。不追求复杂框架堆砌，先理清数据特征、访问模式和一致性边界，再选型与分层。
明确缓存层级与职责边界
多数业务场景适用两级缓存结构：本地缓存（如 Caffeine） + 分布式缓存（如 Redis）。本地缓存扛住高频、低变更的读请求，减少远程调用；Redis 承担共享状态、跨节点一致性及大容量存储。
- 本地缓存适合：配置项、字典表、用户权限白名单等读多写少、变更不频繁的数据
- Redis 适合：会话信息、热点商品信息、订单状态快照等需多实例共享或需过期/淘汰策略的数据
- 避免把本地缓存当“兜底”——它无法解决集群间数据不一致，也不支持主动失效广播
统一缓存Key设计规范
Key不是随便拼的字符串，它是缓存可维护性的起点。建议采用“业务域:实体类型:标识符[:扩展维度]”格式，全部小写，用冒号分隔，避免特殊字符。
- 例：user:profile:10086、order:status:20240512:shanghai
- 对含参数的查询（如分页列表），把关键筛选条件纳入Key，但需注意组合爆炸——可考虑对参数做MD5摘要后截取前12位，兼顾可读性与长度控制
- 所有Key生成逻辑封装到独立工具类，禁止在Service里硬编码拼接
缓存值序列化与结构约定
存什么、怎么存，直接影响性能与排查效率。推荐统一使用 JSON（如 Jackson）序列化 POJO，而非 Java 原生 Serializable。
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- JSON 易调试、跨语言友好、体积相对可控；Serializable 易引发版本兼容问题，且反序列化性能差、有安全风险
- 缓存对象建议包装一层 CacheWrapper
，内含 data、timestamp、version 字段，便于后续支持逻辑过期、灰度更新、AB测试等扩展 - 敏感字段（如手机号、身份证）在落缓存前必须脱敏，不能依赖“读时处理”
缓存更新与失效策略要闭环
缓存不是写了就完事，必须和DB操作形成原子性或最终一致性闭环。优先采用“Cache-Aside”模式（旁路缓存），并补全异常路径。
- 查缓存 → 未命中 → 查DB → 写缓存 → 返回；更新时：先更DB → 再删缓存（非更新缓存），防止并发写导致脏数据
- 删除缓存失败必须记录告警，必要时走补偿任务（如监听binlog或MQ消息异步清理）
- 对强一致性要求高的场景（如账户余额），可加分布式锁或采用读写锁+本地缓存短TTL组合，接受短暂延迟换取可靠性
基本上就这些。缓存结构本身不复杂，容易忽略的是边界意识和演进弹性——今天能跑通的简单Map，明天可能变成线上雪崩的起点。从第一行缓存代码开始，就把Key规范、失效路径、监控埋点当成接口契约来守。
