public User getUser(Long id) {
// 1️⃣ 查 L1
User user = localCache.getIfPresent(id);
if (user != null) {
return user;
}
// 2️⃣ 查 L2
user = redisTemplate.opsForValue().get("user:" + id);
if (user != null) {
localCache.put(id, user);
return user;
}
// 3️⃣ 查 DB
user = userMapper.selectById(id);
if (user != null) {
redisTemplate.opsForValue().set("user:" + id, user, 30, TimeUnit.MINUTES);
localCache.put(id, user);
}
return user;
}
L1 的核心作用：
-
减少 Redis QPS
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降低网络 IO
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把热点 Key挡在 JVM 里
L1 = 加速层
L2 = 事实缓存层
✅ 非常适合 L1 的场景
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登录用户信息
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租户信息
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权限 / 菜单
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字典数据
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热点配置
❌ 不适合 L1 的场景
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强一致性（余额、库存）
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超大对象
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低频访问
L1：localCache // JVM 内存（Caffeine / Guava / Map）
L2：Redis // 分布式缓存
L3：DB // 数据库
👉 缓存失效策略
权限变更 = 缓存失效，而不是缓存更新
1️⃣ 更新数据库（最终真相）
2️⃣ 删除 Redis（L2）
3️⃣ 删除本机 L1（可选 / 本地）
@Transactional
public void updateUserPermission(Long userId, List<Role> roles) {
// 1. 更新数据库
userMapper.updateUserRoles(userId, roles);
// 2. 删除 L2（所有节点都会 miss）
redisTemplate.delete("user:" + userId);
// 3. 删除本机 L1
localCache.invalidate(userId);
}
2️⃣ Redis Key 要有版本意识（进阶）
"user:v1:" + id
权限模型大改时，直接升版本，全量失效
用户权限变更时：
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✅ 更新 DB
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✅ 删除 Redis
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✅ 本地 L1 要么删、要么靠 TTL 自愈
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❌ 不要主动回填多级缓存