前言

在高并发系统环境下，jvm本地缓存扮演着至关重要的角色，合理的应用能够使系统响应迅速，提高用户体验感，而分布式缓存redis则存在着网络io，以及流量消耗问题，需要和本地缓存搭配使用，才能使系统请求更快，下面我们分别介绍一下四种本地缓存

ConcurrentHashMap (Java 标准库)

介绍
ConcurrentHashMap 是 Java 标准库中的线程安全的哈希表实现，它支持并发访问和修改。通过锁分段机制（segment locking）实现高并发访问，允许多个线程并发地读取和写入。

优点
线程安全：内部实现了细粒度的锁，允许高并发访问。
简单易用：Java 标准库类，无需额外依赖。
性能优越：适用于高并发场景，读写性能较好。
缺点
缺少高级功能：没有内置的过期策略、最大容量控制、缓存统计等高级功能。
没有持久化：数据仅存在于内存中，程序结束后数据丢失。
适用场景
简单的缓存需求，例如会话缓存、短期数据缓存等。
高并发环境下的基本缓存使用

Guava Cache

介绍
Guava 是 Google 提供的一个开源 Java 库，其中的 Cache 类提供了一个轻量级的本地缓存实现，支持各种缓存策略。

优点
简单易用：API 设计简洁明了，易于使用。
灵活配置：支持多种缓存策略，如基于时间、基于大小的过期和自动刷新。
高效：适用于中等规模的缓存需求，性能良好。
缺点
功能有限：不支持持久化和分布式缓存，仅限于本地内存缓存。
依赖库：需要引入 Guava 库。
适用场景
中等规模的应用程序，适合需要灵活过期策略的缓存需求。
缓存配置较简单，不需要持久化存储

Ehcache

介绍
Ehcache 是一个广泛使用的开源 Java 缓存库，功能丰富，支持多种缓存策略，并且可以持久化到磁盘，还提供高可用性和分布式缓存支持。

优点
功能丰富：支持多种缓存策略、持久化到磁盘、分布式缓存等高级功能。
高度可配置：提供丰富的配置选项，能精细调整缓存行为。
持久化支持：数据可以持久化到磁盘，适合长期数据缓存需求。
与 Spring 和 Hibernate 集成良好：提供与这些框架的无缝集成。
缺点
配置复杂：配置选项繁多，初学者需要一定的学习成本。
性能开销：功能丰富带来的性能开销，不适合极高性能要求的场景。
适用场景
企业级应用，需要高级功能如持久化、分布式缓存、复杂缓存策略的场景。
与 Spring 和 Hibernate 集成的项目，缓存数据库查询结果、会话数据等

Caffeine

介绍
Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，由 Google 的 Guava Cache 发展而来，提供更高效的缓存实现和更多的配置选项。

优点
高性能：Caffeine 在并发性能和缓存效率上表现卓越。
灵活配置：支持多种缓存策略，如基于时间的过期、基于引用的过期、大小限制等。
主动驱逐：支持基于权重的主动驱逐策略，适合高频访问的缓存场景。
良好的统计信息：提供丰富的缓存统计信息，便于监控和调优。
缺点
无持久化：不支持持久化存储，数据仅存在于内存中。
依赖库：需要引入 Caffeine 库。
适用场景
高并发、高性能要求的应用，如 Web 应用中的热点数据缓存。
需要灵活配置缓存策略但不需要持久化存储的场景

总结对比

缓存库	优点	缺点	适用场景
ConcurrentHashMap	线程安全、简单易用、性能优越、Java 标准库	缺少高级功能、没有持久化	简单的高并发缓存需求，如会话缓存、短期数据缓存
Guava	简单易用、灵活配置、高效、Google 维护	功能有限、不支持持久化和分布式缓存	中等规模的应用，需要灵活过期策略的缓存需求
Ehcache	功能丰富、持久化支持、高度可配置、与 Spring 和 Hibernate 集成良好	配置复杂、性能开销相对较大	需要高级功能的企业级应用，如持久化、分布式缓存
Caffine	高性能、灵活配置、主动驱逐、良好的统计信息	无持久化、依赖库	高并发、高性能要求的应用，如 Web 热点数据缓存