Spring Boot服务用Caffeine缓存存30万条数据可行性咨询

先看Caffeine能不能用 #

• 核心要看你单条缓存数据的大小：4Gi的K8s节点内存，实际能分给JVM堆的大概也就2.5-3Gi（得留内存给系统、K8s组件、JVM非堆区这些）。要是单条数据1KB，30万条加起来才300MB，完全没压力；但如果单条是10KB，总大小就到3GB了，这时候堆内存会非常紧张，轻则频繁GC拖慢服务，重则直接OOM崩溃。
• 你现在的配置spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=300000只限制了缓存的条目数，没管总内存上限。Caffeine虽然会根据JVM内存自动调整，但如果数据总大小超过堆内存剩余空间，会频繁触发缓存驱逐，缓存命中率会暴跌，根本起不到缓存的作用。
• 另外要是你的服务是多实例部署，Caffeine是进程内缓存，每个实例都会存一份30万条数据，集群总内存消耗直接翻N倍（N是实例数），这对4Gi的节点来说很容易不够用。

再看什么时候该换Redis #

• 要是服务是多实例，或者单条数据太大导致总缓存超了JVM可用堆内存，Redis作为集中式缓存就很合适——所有实例共享一份缓存数据，能大幅降低整个集群的内存消耗。
• Redis还支持持久化，就算服务实例重启，缓存数据也不会丢，适合需要缓存数据长期保留的场景。
• 当然Redis也有缺点：会有网络开销，访问速度肯定比不上进程内的Caffeine。如果你的业务对延迟要求极高，那还是优先考虑Caffeine。

总结建议 #

• 要是单实例部署，且单条数据不大（总缓存控制在1-2GB以内），Caffeine完全可行。建议补充配置内存上限，比如用maximumWeight配合自定义weigher来限制总内存，比如：spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=300000,maximumWeight=2147483648,weigher=com.example.MyCacheWeigher（这里的2147483648对应2GB，你可以根据实际情况调整），避免内存溢出。
• 要是多实例部署，或者总缓存大小超过JVM堆内存，果断换Redis，既能省集群内存，还能保证多实例间的缓存一致性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1555190