多级缓存策略是现代Web架构中常用的技术，以下是一个简化的示例，展示了如何在Java应用中使用JVM进程内缓存和Redis作为二级缓存：
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class MultiLevelCacheExample {
private Cache<String, Object> jvmCache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10_000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
private Jedis redisClient;
public MultiLevelCacheExample(Jedis redisClient) {
this.redisClient = redisClient;
}
public Object get(String key) {
// 尝试从JVM进程缓存获取数据
Object value = jvmCache.getIfPresent(key);
if (value != null) {
return value;
}
// JVM进程缓存未命中，尝试从Redis缓存获取数据
value = redisClient.get(key);
if (value != null) {
// 将获取的数据回填到JVM进程缓存
jvmCache.put(key, value);
return value;
}
// Redis缓存未命中，执行数据库查询或其他逻辑来获取数据
value = fetchDataFromDatabaseOrElsewhere(key);
// 将获取的数据回填到JVM缓存和Redis缓存
jvmCache.put(key, value);
redisClient.setex(key, 10, value); // 设置10分钟的过期时间
return value;
}
private Object fetchDataFromDatabaseOrElsewhere(String key) {
// 实现数据库查询或其他逻辑来获取数据
return "data_from_db";
}
}在这个示例中，我们使用了Caffeine作为JVM进程内缓存，并结合了Redis作为二级缓存。当请求一个键值对时，首先尝试从JVM缓存获取，如果没有命中，再尝试从Redis缓存获取，如果还是没有，才会执行数据库查询或其他逻辑来获取数据，并将结果存储到JVM缓存和Redis缓存中。这样就形成了一个多级缓存的策略。
对于OpenResty本地缓存和缓存同步Canal，可以使用OpenResty的lua-resty-lrucache模块进行本地缓存，并通过Canal监控MySQL的binlog日志来保证缓存的数据与数据库的同步。这些内容超出了简短回答的范围，但是可以提供一个基本的方向和示例。