在电商系统中，本地缓存方案的选择需结合性能、功能需求和业务场景，常用方案可按轻量级内存缓存、功能型缓存、定制化缓存三大类划分，具体如下：
一、轻量级内存缓存（高并发场景首选）
这类方案基于内存存储，专注于高性能和低延迟，适合读多写少、高频访问的电商场景（如商品基础信息、分类列表查询）。
1. Caffeine
核心特性：
基于 Java 实现，采用 W-TinyLFU 淘汰算法（结合 LRU 和 LFU 优势），缓存命中率远超传统方案；
支持高并发（无锁设计 + 细粒度同步），单线程读延迟可低至微秒级，适合秒杀、大促等高 QPS 场景；
提供丰富的过期策略（访问过期、写入过期、定时过期）、最大容量限制、异步加载等功能。
电商场景适配：
商品详情页静态数据缓存（如商品名称、规格、图片 URL）；
购物车临时计算结果缓存（如实时价格、优惠券抵扣金额）；
分布式缓存（如 Redis）的前置缓存，减少远程调用开销。
2. Guava Cache
核心特性：
Google 开源的 Java 缓存工具，基于 LRU 算法，支持并发控制（可配置并发级别）、过期策略和缓存加载机制；
API 简洁易用，兼容性好，适合中小规模电商系统。
电商场景适配：
用户会话临时信息缓存（如登录状态、最近浏览记录）；
低频更新的配置数据（如支付方式列表、配送区域编码）；
对性能要求不极致的后台管理系统（如商家后台的订单筛选条件缓存）。
二、功能型缓存（复杂需求场景）
这类方案功能更全面，支持持久化、分布式同步等，适合对可靠性、扩展性有要求的场景。
1. Ehcache
核心特性：
支持内存 + 磁盘混合存储（避免 OOM，重启后可快速恢复缓存）；
提供分布式同步能力（通过 RMI 或 JGroups 实现多节点缓存一致性）；
支持事务、缓存预热、自定义过期策略，功能丰富但性能略低于 Caffeine。
电商场景适配：
需要持久化的用户行为数据（如最近购买记录，重启后不丢失）；
单机部署的后台系统（如仓库管理系统的库存缓存，并发量低但需稳定）；
多节点部署的低频更新数据（如商家店铺配置，通过分布式同步保证一致性）。
2. JetCache
核心特性：
阿里开源的本地缓存框架，支持本地缓存与分布式缓存（如 Redis）结合使用；
提供注解式 API（如@Cached），简化缓存接入，支持自动过期、缓存刷新和统计监控；
兼容 Caffeine、Guava 等作为底层存储，兼具灵活性和功能性。
电商场景适配：
分布式系统中的本地缓存层（如多节点部署的商品服务，通过 JetCache 统一管理本地与远程缓存）；
需要监控指标的场景（如缓存命中率、耗时统计，用于优化缓存策略）。
三、定制化缓存（极简或特殊场景）
基于 Java 原生容器或简单工具类实现，适合需求极简或需高度定制的场景。
1. 基于ConcurrentHashMap实现
核心特性：
利用 Java 并发容器ConcurrentHashMap手动管理缓存，需自行实现过期、淘汰逻辑；
零依赖、轻量，但功能简陋（如无自动过期，需定时任务清理）。
电商场景适配：
静态常量缓存（如系统级开关、客服电话，几乎不更新）；
临时计算结果缓存（如实时库存的临时快照，仅在单次请求内有效）。
2. 基于WeakHashMap实现
核心特性：
键为弱引用，当键对象被 GC 回收时，缓存条目自动删除，适合缓存与对象生命周期绑定的场景。
电商场景适配：
临时对象缓存（如用户会话对象，当会话失效被 GC 回收后，缓存自动清理）。
四、电商场景典型选择建议
业务场景 推荐方案 核心原因
秒杀商品信息查询 Caffeine 高并发下低延迟、高命中率
商品分类 / 品牌列表 Caffeine/Guava 静态数据，无需复杂功能
用户最近浏览记录 Ehcache 需要持久化，避免重启后丢失
分布式系统本地缓存层 JetCache 统一管理本地与远程缓存，支持监控
系统级静态配置 ConcurrentHashMap 极简需求，零依赖
这些方案覆盖了电商系统中从高并发秒杀到简单配置缓存的各类场景，实际应用中需结合性能测试（如压测命中率、内存占用）和业务特性（如数据更新频率）最终确定。
