ThreadLocal 和 Caffeine 缓存是两种不同的缓存机制，它们在用途和实现上有明显的区别
ThreadLocal 和 Caffeine 缓存是两种不同的缓存机制，它们在用途和实现上有明显的区别：
-
ThreadLocal 缓存：
- ThreadLocal 提供了线程局部变量的功能，每个线程可以访问自己的局部变量，而不会与其他线程冲突。
- ThreadLocal 通常用于保存每个线程的临时数据，比如用户会话信息、数据库连接等，以避免在方法调用中频繁传递这些参数。
- ThreadLocal 并不是一个传统的缓存实现，它主要用于隔离不同线程的数据，而不是为了缓存数据以提高性能。
- ThreadLocal 不能跨线程访问，如果需要跨线程共享数据，ThreadLocal 就不适合，可能需要使用其他缓存机制，如 Caffeine。
-
Caffeine 缓存：
- Caffeine 是一个高性能的本地缓存库，它提供了多种缓存策略，如基于频率和新近度的驱逐策略、基于大小的驱逐、基于时间的过期策略等。
- Caffeine 可以自动将条目加载到缓存中，并支持异步加载。它还提供了基于大小的逐出策略、基于时间的条目到期、异步刷新等功能。
- Caffeine 是 Spring 5 默认的缓存实现，它提供了接近最优的缓存命中率，并且内存占用情况优于 Guava Cache。
- Caffeine 适合用于高并发以及快速访问数据的场景，因为它内部实现了基于 ConcurrentHashMap 的数据结构，保证了并发访问时的线程安全和高性能。
总结来说，ThreadLocal 更多是用于线程间的数据隔离，而 Caffeine 是一个功能丰富的本地缓存解决方案，适用于需要高性能缓存的场景。ThreadLocal 不适合用作缓存，因为它不支持跨线程访问，而 Caffeine 则提供了丰富的缓存策略和高性能的数据访问能力。