互联网大厂是如何设计和使用缓存的？方案已开源！( 四 ) _缓存

并且本地缓存不仅仅只是支持Guava Cache，分布式缓存不仅仅只是支持Redis，在代码层面，都是面向接口编程，而非面向具体实现类编程，不管是本地缓存还是分布式缓存，都可以根据简单的配置切换具体的实现方式。
7.1 扩展性描述代码具备良好的扩展性，后续维护和升级的成本就比较低。相反，如果代码写的杂乱无章，犹如“屎山”，那后期维护起来是相当痛苦的，谁也不想天天面对着一堆“屎山”，哪来有问题改哪里。
所以，从一开始写的代码就要有良好的扩展性，方便后期的维护和升级。
假设秒杀系统整体基于SpringBoot+SpringCloud Alibaba技术栈实现，那如何写代码具备良好的扩展性呢？
总体的原则就是面向接口编程，而非面向具体的实现类编程，具体业务逻辑里依赖的是接口，而非实现类，在接口不变的前提下，可以随时切换具体的实现类，也可以随时新增接口的实现类。业务中可以根据配置加载接口的某个具体实现类。
7.2 本地缓存落地实现本地缓存的落地实现示意图如图8所示。

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可以看到，具体秒杀业务中会依赖本地缓存的接口，而非具体的实现类。
本地缓存的接口可以有多个实现类，在秒杀业务中可以根据具体的配置项指定要加载并使用哪个实现类，也可以根据具体的需求和业务场景随时新增本地接口的实现类，大大提高了程序的扩展性。
7.3 分布式缓存落地实现分布式缓存的落地实现示意图如图9所示。

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可以看到，分布式缓存在扩展性方面的设计与本地缓存类似，同样是秒杀系统在具体业务中依赖分布式缓存的接口，而非分布式缓存的具体实现类。
分布式缓存的接口可以有多个实现类，在秒杀业务中可以根据具体的配置项加载并实例化具体的实现类，也可以根据具体的需求和业务场景新增分布式缓存接口的实现类，提高了实现分布式缓存程序的扩展性。
八、总结缓存不仅仅可以用来存储热点数据，提升热点数据的读性能，还是业务系统中抗高并发、大流量的利器。
以秒杀系统为例，采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存方案时，如果整个秒杀系统前置的流量管控、流量清洗和限流等是秒杀系统流量洪峰的第一道防线，则本地缓存就是抗流量洪峰的第二道防线，而分布式缓存就是第三道防线，经过层层流量过滤，最终进入数据库的流量就比较可控了。
同时，引入本地缓存+分布式缓存的混合型缓存方案后，要考虑缓存的刷新机制，数据一致性问题，在代码落地的过程中，还要最大程度避免缓存穿透、击穿和雪崩问题，并实现代码的高度可扩展性。
在提供的开源方案中，已经解决了缓存穿透、击穿和雪崩问题，开源地址如下：