首先，咱们都有一共识，即可以使用缓存来提升系统的访问速度！
现如今，分布式缓存这么强大，所以，大部分时候，我们可能都不会去关注本地缓存了！
而在一起高并发的场景，如果我们一味使用nosql式的缓存，如 redis, 那么也是好的吧！
但是有个问题我们得考虑下： redis 这样的缓存是快，但是它总有自己的瓶颈吧，如果什么东西我们都往里面存储，则在高并发场景下，应用瓶颈将受限于其缓存瓶颈吧！
所以，针对这种问题，在一些场景下，咱们可以使用本地缓存来存储一些数据，从而避免每次都将请求击穿到 redis 层面！
本文考虑的是使用 本地缓存 作为二级缓存存在，而非直接的充当缓存工具！
而使用本地缓存，则有几个讲究：
1. 缓存一致性问题;
2. 并发安全问题;
所谓缓存一致性问题，就是本地缓存，是否和redis等缓存中间件的数据保持一致，如果不一致的表现超过了可接受的程度，则要这访问速度也就没啥意义了！
所谓并发安全问题，即是，当使用本地缓存时，本地的缓存访问线程安全性问题，如果出现错乱情况，则严重了！
使用本地缓存，有什么好处？
1. 减少访问远程缓存的网络io,速度自然是要提升的;
2. 减少远程缓存的并发请求，从而表现出更大的并发处理能力;
本地缓存，都有什么应用场景？
1. 单机部署的应用咱们就不说了;
2. 读多写少的场景;(这也缓存的应用场景)
3. 可以容忍一定时间内的缓存不一致; (因涉及的本地缓存，分布式机器结果必可能不一致)
4. 应用对缓存的请求量非常大的场景; (如果直接打到redis缓存, 则redis压力巨大, 且应用响应速度将变慢)
所以，如果自己存在这样的使用场景，不防也考虑下，如何使用这本地缓存，来提升响应速度吧！
如果要求自己来实现这两级缓存功能，我想应该也是不能的！只要解决掉两个问题即可:
1. 缓存过期策略;
2. 缓存安全性;
其中一最简单直接的方式，就是使用一个定时刷新缓存的线程，在时间节点到达后，将缓存删除即可; 另一个安全问题，则可以使用 synchronized 或 并发包下的锁工具来实现即可。
但是真正做起来，可能不一定会简单，这也不是咱们想特别考虑的。
咱们主要看下 guava 是如何来解决这种问题的？以其思路来开拓自己的设想！
如何 guava 来作为我们的二级缓存？
1. 首先，咱们得引入 guava 的依赖
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency>