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**一句话结论：**多级缓存是比较常见的一种性能优化的手段，一般来说就是本地缓存+分布式缓存。
60秒标准回答：
本文重点说一说在Java应用中，多级缓存如何实现
多级缓存是比较常见的一种性能优化的手段，一般来说就是本地缓存+分布式缓存
本地缓存一般采用Caffeine和Guava，这两种是性能比较高的本地缓存的框架。他们都提供了缓存的过期、管理等功能
**答题顺序：**结论 → 原理/机制 → 关键流程 → 场景与取舍 → 易错点
回答主线：
- **要点1：**本文重点说一说在Java应用中，多级缓存如何实现。
- **要点2：**本地缓存一般采用Caffeine和Guava，这两种是性能比较高的本地缓存的框架。
- **要点3：**有些特殊场景，如黑名单场景，本地缓存也会用bloom filter来充当，因为bloom filter是有假阳性的特性的，所以命中后需要在查一次分布式缓存，如果没命中则直接返回。
- **要点4：**使用多级缓存，比较大的问题就是一致性如何保证，因为用到了本地缓存，而一个集群中有很多台服务器，每个服务器上面的本地缓存内容都不一样。
- **要点5：**这个是使用本地缓存的最大的劣势了，但是这个问题是在提升性能的情况下不可避免的带来的副作用。
**记忆锚点：**filter → 分布式缓存 → bloom → 多级缓存 → 本地缓存 → 一般来说就是本地缓存
关键取舍：
- 多级缓存是比较常见的一种性能优化的手段，一般来说就是本地缓存+分布式缓存。
- 本地缓存一般采用Caffeine和Guava，这两种是性能比较高的本地缓存的框架。
- 这个是使用本地缓存的最大的劣势了，但是这个问题是在提升性能的情况下不可避免的带来的副作用。
易错提醒：
- 这个是使用本地缓存的最大的劣势了，但是这个问题是在提升性能的情况下不可避免的带来的副作用。
加分表达：
- 在做多级缓存的方案中，会先查询本地缓存，如果本地缓存查不到，再查询分布式缓存。
- 有些特殊场景，如黑名单场景，本地缓存也会用bloom filter来充当，因为bloom filter是有假阳性的特性的，所以命中后需要在查一次分布式缓存，如果没命中则直接返回。
追问准备：
- 围绕「filter」：底层原理是什么？使用时有哪些边界和常见坑？
- 围绕「分布式缓存」：底层原理是什么？使用时有哪些边界和常见坑？
- 围绕「bloom」：底层原理是什么？使用时有哪些边界和常见坑？
- 如果线上出现异常，你会如何定位、验证并规避？
典型回答
本文重点说一说在Java应用中，多级缓存如何实现。
多级缓存是比较常见的一种性能优化的手段，一般来说就是本地缓存+分布式缓存。
本地缓存一般采用Caffeine和Guava，这两种是性能比较高的本地缓存的框架。他们都提供了缓存的过期、管理等功能。
分布式缓存一般采用Redis、Memcached等分布式缓存框架。
在做多级缓存的方案中，会先查询本地缓存，如果本地缓存查不到，再查询分布式缓存。并且在分布式缓存中查询到之后保存到本地缓存中一份。
有些特殊场景，如黑名单场景，本地缓存也会用bloom filter来充当，因为bloom filter是有假阳性的特性的，所以命中后需要在查一次分布式缓存，如果没命中则直接返回。
简单代码逻辑如下：
plain
public String query(String key){
String localResult = localCache.get(key);
if(localResult == null){
String remoteResult = remoteCache.get(key);
if(remoteResult != null){
localCache.put(remoteResult);
}
}
return localResult;
}扩展知识
一致性问题
使用多级缓存，比较大的问题就是一致性如何保证，因为用到了本地缓存，而一个集群中有很多台服务器，每个服务器上面的本地缓存内容都不一样。
这个是使用本地缓存的最大的劣势了，但是这个问题是在提升性能的情况下不可避免的带来的副作用。