从HashMap到Redis：分布式缓存的演进
一、引子：一个用户会话缓存的演进之路 假设你正在开发一个电商网站的用户会话管理功能。每次用户请求都需要验证身份，最初的实现是每次都查询数据库，但随着用户量增长，数据库压力越来越大。让我们看看这个功能如何一步步演进，从最简单的HashMap到最终的Redis分布式缓存。 1.1 场景0：无缓存（每次查数据库） 最直接的实现：每次请求都查询数据库验证用户身份。 @RestController public class UserController { @Autowired private UserRepository userRepository; /** * 获取用户信息（每次查数据库） * 问题：数据库压力大，响应慢 */ @GetMapping("/api/user/info") public UserVO getUserInfo(@RequestHeader("token") String token) { // 1. 根据token查询用户ID（查数据库） Long userId = tokenRepository.findUserIdByToken(token); if (userId == null) { throw new UnauthorizedException("未登录"); } // 2. 查询用户详细信息（查数据库） User user = userRepository.findById(userId); if (user == null) { throw new UserNotFoundException("用户不存在"); } return convertToVO(user); } } 性能数据： 指标 数值 说明 平均响应时间 50ms 2次SQL查询 QPS上限 1000 数据库连接池限制 数据库压力 100% 每次请求都查库 问题： ...