将缓存数据存储在单个应用程序进程内部的内存中，通常是使用Java集合类如HashMap、ConcurrentHashMap等进行实现。本地缓存的优点是速度快、易于实现，并且不需要网络传输，但无法跨越多个应用程序进程共享数据。
将缓存数据存储在多台服务器上，通过网络传输数据实现缓存共享。常见的分布式缓存框架有Redis、Memcached、Ehcache等。
分布式缓存的优点是可以扩展性好、支持高并发、容量大，并且能够提高应用程序的可靠性和可用性。
将缓存数据同时存储在本地缓存和分布式缓存中，以加快访问速度并提高可靠性。常见的多级缓存方案包括EHCache+Redis、Guava Cache+Redis等。多级缓存的优点是兼顾了本地缓存和分布式缓存的优点，使得缓存系统更灵活、性能更强。
本地缓存是将缓存数据存储在单个应用程序进程内部的内存中，通常使用Java集合类实现。其优点是速度快、易于实现，不需要网络传输，但缺点是无法跨越多个应用程序进程共享数据。
分布式缓存是将缓存数据存储在多台服务器上，通过网络传输数据实现缓存共享。常见的分布式缓存框架有Redis、Memcached、Ehcache等。其优点是可以扩展性好、支持高并发、容量大，并且能够提高应用程序的可靠性和可用性；缺点是维护成本高、配置复杂，存在一定的网络延迟和单点故障问题。
答多级缓存是将缓存数据同时存储在本地缓存和分布式缓存中，以加快访问速度并提高可靠性。常见的多级缓存方案包括EHCache+Redis、Guava Cache+Redis等。其优点是兼顾了本地缓存和分布式缓存的优点，使得缓存系统更灵活、性能更强；缺点是配置复杂，需要考虑缓存一致性和容量管理等问题。
在选择适合自己应用的缓存方案时，需要综合考虑应用场景、数据规模、并发性需求、可靠性要求、运营成本等因素，并进行详细的测试和评估。根据不同的需求和场景，可以选择本地缓存、分布式缓存或多级缓存等方案，也可以结合其他技术如CDN、静态资源服务器等实现更加灵活和高效的缓存应用。
Java缓存淘汰策略是指在缓存数据量达到一定阈值时，根据一定的规则删除部分缓存数据，以保持缓存容量和性能的平衡。常见的Java缓存淘汰策略包括：
1）Least Recently Used (LRU)：最近最少使用策略，删除最近最少被使用的缓存项。
2）First In First Out (FIFO)：先进先出策略，删除最早被加入到缓存中的缓存项。
3）Least Frequently Used (LFU)：最不经常使用策略，删除使用频率最低的缓存项。
4）Random Replacement (RR)：随机替换策略，根据一个随机算法选择要删除的缓存项。
5）Size-based Eviction：基于缓存大小进行淘汰，当缓存占用内存大小超过预设的容量时，按照某种策略淘汰一部分缓存项。
6）Time-to-Live (TTL)：基于缓存项的生命周期进行淘汰，当缓存项的存活时间超过预设的时间阈值时，自动将其淘汰。
不同的缓存应用场景需要采用不同的淘汰策略，开发人员可以根据具体情况选择合适的策略。需要注意的是，在选择淘汰策略时，应该综合考虑缓存命中率、容量管理等问题，并进行适当的调整和优化。
缓存淘汰策略是指在缓存数据量达到一定阈值时，根据一定的规则删除部分缓存数据，以保持缓存容量和性能的平衡。
常见的缓存淘汰策略包括：最近最少使用(LRU)、先进先出(FIFO)、最不经常使用(LFU)、随机替换(RR)、基于缓存大小的淘汰、基于缓存项的生命周期(TTL)等。
LRU算法是最近最少使用策略，即删除最近最少被使用的缓存项；而LFU算法是最不经常使用策略，即删除使用频率最低的缓存项。
LRU更注重时间上的因素，强调缓存项的访问次数；LFU更注重频率上的因素，强调缓存项的使用频率。
在选择缓存淘汰策略时，需要根据具体应用场景和需求进行选择。如果关注缓存访问频率，则可选择LRU或LFU等基于使用次数和使用频率的策略；如果关注缓存大小，则可选择基于缓存大小的淘汰策略；如果关注缓存项的生命周期，则可选择基于缓存项的TTL策略。需要注意的是，不同的淘汰策略会对缓存性能、一致性和容量管理产生影响，因此选择策略时应综合考虑多个因素。
实现自定义的缓存淘汰策略通常可以通过继承或实现Java缓存库提供的相应接口或抽象类，并覆盖其中的相关方法实现自己的逻辑。例如，Guava Cache提供了CacheBuilder.custom()方法允许用户自定义缓存规则和回收器，Ehcache提供了自定义Eviction算法的方式等。在实现自定义策略时，需要考虑到线程安全、性能和可靠性等问题。