在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。
随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两级缓存架构。
在先不考虑并发等复杂问题的情况下，两级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：
优点与问题
那么，使用两级缓存相比单纯使用远程缓存，具有什么优势呢？
-
本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
-
使用本地缓存能够减少和
Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时
但是在设计中，还是要考虑一些问题的，例如数据一致性问题。首先，两级缓存与数据库的数据要保持一致，一旦数据发生了修改，在修改数据库的同时，本地缓存、远程缓存应该同步更新。
另外，如果是分布式环境下，一级缓存之间也会存在一致性问题，当一个节点下的本地缓存修改后，需要通知其他节点也刷新本地缓存中的数据，否则会出现读取到过期数据的情况，这一问题可以通过类似于Redis中的发布/订阅功能解决。
此外，缓存的过期时间、过期策略以及多线程访问的问题也都需要考虑进去，不过我们今天暂时先不考虑这些问题，先看一下如何简单高效的在代码中实现两级缓存的管理。
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准备工作
在简单梳理了一下要面对的问题后，下面开始两级缓存的代码实战，我们整合号称最强本地缓存的Caffeine作为一级缓存、性能之王的Redis作为二级缓存。首先建一个springboot项目，引入缓存要用到的相关的依赖：
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.8.1</version>
</dependency>
在application.yml中配置Redis的连接信息：
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
database: 0
timeout: 10000ms
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-wait: -1ms
max-idle: 8
min-idle: 0
在下面的例子中，我们将使用RedisTemplate来对redis进行读写操作，RedisTemplate使用前需要配置一下ConnectionFactory和序列化方式，这一过程比较简单就不贴出代码了，有需要本文全部示例代码的可以在文末获取。
下面我们在单机环境下，将按照对业务侵入性的不同程度，分三个版本来实现两级缓存的使用。
V1.0版本
我们可以通过手动操作Caffeine中的Cache对象来缓存数据，它是一个类似Map的数据结构，以key作为索引，value存储数据。在使用Cache前，需要先配置一下相关参数：
@Configuration
public class CaffeineConfig {
@Bean
public Cache<String,Object> caffeineCache(){
r
