# lcache

**Repository Path**: wql6/lcache

## Basic Information

- **Project Name**: lcache
- **Description**: lcache
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-15
- **Last Updated**: 2025-05-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LCache 分布式二级缓存框架
## 一、框架概述

LCache 是一个基于现代云原生架构设计的高性能分布式二级缓存框架，专为高并发、低延迟场景打造。框架整合了本地缓存、分布式缓存和持久化存储，提供了一套完整的缓存解决方案。

[![Maven Central](https://img.shields.io/maven-central/v/io.github.yourrepo/lcache-core?color=blue)](https://search.maven.org/search?q=g:io.github.yourrepo%2520AND%2520a:lcache-core)  
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%25202.0-blue.svg)](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)

## 二、核心价值

### 1. 统一缓存架构

- 提供标准化缓存接入方案，统一团队技术栈

- 简化缓存使用复杂度，降低开发人员学习曲线

- 规范缓存最佳实践，提升系统整体稳定性


### 2. 智能热点发现

- 实时热Key监控与预警

- 动态缓存预热机制

- 自适应缓存策略调整


### 3. 高性能二级缓存

- 本地缓存(L1) + 分布式缓存(L2) + 持久化存储(L3)三级架构

- 多级缓存自动降级与回源机制

- 集群环境下本地缓存实时同步


## 三、架构设计

### 1. 整体架构

```plaintext
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Client Applications               │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
▲               ▲               ▲
│               │               │
▼               ▼               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                 Spring Boot Integration             │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
▲               ▲               ▲
│               │               │
▼               ▼               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                     LCache Core                     │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │   L1 Cache  │  │   L2 Cache  │  │ Hot Key     │ │
│  │ (Caffeine)  │  │ (Redis)     │  │ Detection   │ │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
▲               ▲               ▲
│               │               │
▼               ▼               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Worker Node                     │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │               Cluster Synchronization         │  │
│  │ (RocketMQ/Redis PubSub)                       │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │               Hot Key Analysis                │  │
│  │ (Sliding Window Algorithm)                    │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

```

### 2. 核心组件

1. **LCache Core**- 核心缓存逻辑实现

    - 多级缓存协调

    - 缓存策略管理

    - 序列化/反序列化

2. **Spring Boot Integration**- 应用层集成

    - 自动配置

    - 注解支持

    - 监控端点

3. **Worker Node**- 集群协调服务

    - 热Key分析

    - 集群同步

    - 配置管理


## 四、核心特性

|特性|实现方案|
|---|---|
|多级缓存|L1(本地) → L2(Redis集群) → L3(DB) 三级降级|
|缓存一致性|RocketMQ广播消息 + 版本号控制|
|热点发现|滑动窗口计数算法 + 动态阈值调整|
|缓存预热|热Key自动加载至本地缓存|
|防击穿|特殊标记(_empty) + 互斥锁|
|防雪崩|分层过期策略 + 随机抖动|
|批量操作|管道化Redis操作 + 本地缓存批量接口|

## 五、性能指标

### 生产环境数据

- **支撑系统**：支付核心、订单中心、商品服务

- **峰值QPS**：单服务50W+(8节点集群)

- **平均延迟**：<10ms(P99 <50ms)

- **缓存命中率**：L1 85%+，L2 99%+


### 压测数据对比

|场景|无缓存 QPS|仅Redis QPS|LCache QPS|提升比例|
|---|---|---|---|---|
|商品详情|2,000|15,000|45,000|300%|
|订单查询|1,500|12,000|38,000|317%|
|用户信息|3,000|20,000|65,000|325%|


## 六、优势对比

|特性|LCache|其他框架|
|---|---|---|
|热Key实时监控|✅ 动态阈值调整|❌ 静态配置|
|集群缓存同步|✅ 毫秒级延迟|⚠️ 秒级延迟|
|多级缓存协调|✅ 智能降级|⚠️ 简单回源|
|批量操作支持|✅ 全链路优化|❌ 仅基础支持|
|运维可视化|✅ 完整监控体系|⚠️ 有限支持|

## 七、适用场景

1. **高并发读场景** -商品详情、用户信息等

2. **计算密集型查询** -营销活动、数据分析等

3. **稳定性要求高的系统** -支付核心、基础服务等

4. **需要弹性扩展的场景** -大促活动、秒杀系统等

## 八、联系我

如有任何问题或建议，欢迎通过以下方式联系：

- GitHub Issues:[https://github.com/yourrepo/lcache/issues](https://github.com/yourrepo/lcache/issues)

- 邮箱:[lcache-support@yourdomain.com](https://mailto:lcache-support@yourdomain.com/)

- 微信: your-wechat-id


期待您的加入，共同打造更强大的缓存解决方案！