权限系统是管理类系统中必不可少的一个模块，一个好的缓存设计更是权限系统的重中之重，今天来聊下如何更好设计权限系统的缓存。
单节点缓存权限校验属于使用频率超高的操作，如果每次都去请求db的话，不仅会给db带来压力，也会导致用户响应过慢，造成很不好的用户体验，因此把权限相关数据放到缓存中是很有必要的，伪代码如下：
private static final FUNCTION_CACHE_KEY = "function_cache_key"; public List<Function> loadFunctions() { // 优先从缓存中取 List<Function> functions = cacheService.get(FUNCTION_CACHE_KEY); if(functions != null){ return functions; } // 缓存中没有，从数据库中取，并放入缓存 functions = functionDao.loadFunctions(); cacheService.put(FUNCTION_CACHE_KEY, functions); return functions; }推荐使用ehcache作为缓存组件，ehcache是一个纯Java的进程内缓存框架,支持数据持久化到磁盘，并且支持多种缓存策略，对于权限数据这种大数据量的缓存可以说是非常合适。
集群缓存ehcache属于进程级缓存，对集群支持不是很友好，虽然可以通过一些方案实现分布式缓存，但总感觉没有直接用memcached或redis来的痛快，但直接用memcached或redis的话，会经过一次网络调用，而且对于权限缓存这样内存比较大的数据，性能没有ehcache这种进程级缓存好。那有没有一直方案可以兼顾ehcache的性能优势和redis的分布式优势呢？
可以通过ehcache和redis共用的方式来解决这个问题，大致思路是用ehcache做主缓存，缓存更新通过MQ在集群间进行通信，而redis做为二级缓存使用。
具体方案如下：
更新数据
把数据同时放入ehcache和redis中，同时通过MQ通知其它节点更新自身的缓存，更新的数据从redis里面拉取
删除数据
删除ehcache和redis中数据，同时通过MQ通知其它节点删除自身的数据
其实对于权限缓存，一般情况下更新操作并不频繁，通过MQ做变更通知，redis做二级缓存，这样就可以在集群环境下仍旧使用ehcache的高效存储了
用时间戳保证级联缓存的一致性在设计缓存的时候，并不是所有的缓存都是从数据库取的，有的缓存是从其它缓存从取的，这样可以减少使用时的计算时间
数据库 --> 缓存a --> 缓存b有上面的依赖关系可以看出，缓存a发生变更时，缓存b如果不重新从缓存a中重新加载，就会造成缓存脏数据。
最直观的方案是刷新a缓存时，同步刷新b缓存，但从上述依赖关系可以看到，b依赖a，a并不依赖b，b缓存对于a应该是不可见的，所以从逻辑上来说不符合依赖的规则。
而且上面只是二级关联，如果是四级，五级的话，上层缓存的变更带动了太多下级缓存的变更，需要耗费很多时间，因此如果能用延迟刷新或许是更好的方案。
用时间戳或许是个不错的办法，上述例子中，可以给缓存a增加一个时间戳，每次a缓存变更，同步更新时间戳。获取b的时候只需要校验下a的时间戳是否变更，变更了就重新加载b缓存，否则直接返回b。
伪代码如下：
// 权限信息缓存key private static final FUNCTION_CACHE_KEY = "function_cache_key"; // 权限信息缓存时间戳 private static final FUNCTION_TIME_STAMP = "function_time_stamp"; // 权限信息缓存旧的时间戳 private static final FUNCTION_OLD_TIME_STAMP = "function_old_time_stamp"; // 用户权限信息缓存key private static final USER_FUNCTION_CACHE_KEY = "uer_function_cache_key"; // 加载所有的权限信息 public List<Function> loadFunctions() { // 优先从缓存中取 List<Function> functions = cacheService.get(FUNCTION_CACHE_KEY); if(functions != null){ return functions; } // 缓存中没有，从数据库中取，并放入缓存 functions = functionDao.loadFunctions(); cacheService.put(FUNCTION_CACHE_KEY, functions); // 同步更新时间戳 String timeStamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); cacheService.put(FUNCTION_TIME_STAMP, timeStamp); return functions; } // 根据用户id加载用户的权限信息 public List<Function> loadUserFunctions(Long userId) { List<Function> functions = loadFunctions(); // 加载缓存中用户权限信息 List<Function> userFunctions = cacheService.get(USER_FUNCTION_CACHE_KEY + userId); String newTimeStamp= cacheService.get(FUNCTION_TIME_STAMP); String oldTimeStamp= cacheService.get(FUNCTION_OLD_TIME_STAMP); // 如果缓存中没有用户权限信息，或者时间戳不相等，重新从权限信息里面加载用户权限信息 if(userFunctions == null || newTimeStamp != oldTimeStamp){ userFunctions = getUserFunctions(functions, userId)； // 把用户权限信息放入缓存 cacheService.put(USER_FUNCTION_CACHE_KEY + userId, functions); // 把当前时间戳放入缓存 cacheService.put(FUNCTION_OLD_TIME_STAMP, newTimeStamp); return userFunctions; } return userFunctions; }需要说明的是，上述代码只是作为示例，真正开发时用户的权限信息一般有更好的处理方式，并不一定是上面示例中每个用户都单独放一份缓存。
因为上面缓存只是二级级联，如果级数更多，同样可以用时间戳来进行延迟加载
数据库 --> 缓存a --> 缓存b --> 缓存c --> 缓存d