缓存组件核心是保证一致性、可控性、可观测性；需以接口抽象行为，组合TTL/TTI/主动失效/刷新机制，并内置穿透、击穿、雪崩防护，暴露统计、手动操作、加载器及序列化扩展能力。
缓存组件的核心设计原则
缓存不是简单地把数据存进Map，关键在于**一致性、可控性、可观测性**。Java中封装缓存组件，首先要明确：缓存是业务的加速器，不是数据源。因此组件必须能清晰区分「加载」「命中」「失效」「异常」等状态，避免脏读或雪崩。推荐以接口抽象缓存行为（如Cache），底层可插拔支持Caffeine、Redis或本地ConcurrentHashMap，但对外暴露统一语义。
常见失效策略及适用场景
缓存失效不能只靠过期时间，需组合使用多种策略应对不同业务需求：
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定时过期（TTL）：适合时效宽松的数据，如城市列表、配置项。Caffeine中用
expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)即可；注意避免所有缓存同时过期，可加随机偏移（如±30秒） -
访问过期（TTI）：适合低频但需长期有效的数据，如用户权限快照。用
expireAfterAccess(30, TimeUnit.MINUTES)，但需警惕“假活跃”导致不释放 -
主动失效：数据变更时显式调用
invalidate(key)或invalidateAll(keys)。这是强一致性的基础，尤其在DB更新后必须同步清理缓存 -
刷新机制（Refresh Ahead）：Caffeine的
refreshAfterWrite可在后台异步重建值，避免请求阻塞，适合读多写少且允许短暂陈旧的场景（如商品详情页）
防止穿透、击穿、雪崩的实用手段
这三类问题本质都是缓存未起到分流作用，需在组件层内置防护：
- 穿透：查不存在的key（如id=-1）。组件应支持空值缓存（带短TTL），并配合布隆过滤器前置校验（对高频查询key做预判）
- 击穿：热点key过期瞬间大量请求打到DB。可用「逻辑过期 + 互斥锁」：缓存值内嵌expireTime字段，过期时不删缓存，而是由首个请求加锁重建，其余请求等待或返回旧值
- 雪崩：大量key同一时刻过期。除TTL加随机扰动外，组件启动时可延迟加载部分热点数据，或按业务维度分批设置过期时间（如按ID哈希取模分组）
封装时必须暴露的关键能力
一个可维护的缓存组件，至少要提供以下能力供业务方控制和诊断：
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