Spring Cache 多实现基准对比

本文目录#

• 评估目标
• 基准设计
• 测试示例
• 结果分析
• 自检清单
• 参考资料

评估目标#

Spring Cache 抽象支持 Caffeine、Redis、Hazelcast 等实现。不同缓存的延迟、序列化、过期策略差异会直接影响业务性能，需要通过基准测试科学选择。

基准设计#

• 使用 JMH 或 Gatling 构建负载：读写比例 80/20；
• 关键指标：平均延迟、P95、命中率、序列化时间；
• 测试场景：本地/分布式、单节点/集群、热点与冷数据。

测试示例#

@Benchmark
public String caffeineCache() {
    return cacheManager.getCache("user").get("42", () -> loadUser("42"));
}

@Benchmark
public String redisCache() {
    return redisTemplate.opsForValue().get("user:42");
}

结果分析#

• Caffeine：纳秒级，适合热点数据；
• Redis：微秒级，需评估序列化与网络；
• Hazelcast：集群内共享，适合状态同步，但延迟较高；
• 结论应结合容量、可用性、成本。

自检清单#

• 是否在真实数据规模下测试缓存淘汰策略？
• 是否比较序列化方式（JSON、Kryo、Protostuff）对延迟影响？
• 是否在不同节点/集群拓扑下重复测试？

参考资料#

• Spring Cache 文档：https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#cache
• Caffeine Wiki：https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki
• Redis 官方基准工具 memtier benchmark

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