本地?zé)狳c(diǎn)緩存的特點(diǎn)

• 只有熱點(diǎn)數(shù)據(jù)才能進(jìn)入本地?zé)狳c(diǎn)緩存获枝；
• 本地?zé)狳c(diǎn)緩存對(duì)臟讀要非常不敏感伞访，比如商品名稱在 MySQL 中的變更，這個(gè)變更沒有更新到本地緩存中，這是 OK 的，用戶下單時(shí)的商品名稱和用戶看到的商品名稱不一樣屡律，這是 OK 的笨触；
• 本地?zé)狳c(diǎn)緩存內(nèi)存要可控：
  • 當(dāng)商品信息在 MySQL 中變更時(shí)扭弧，Redis 中的過期數(shù)據(jù)只需清除即可咬清；
  • 但對(duì)本地?zé)狳c(diǎn)緩存來說，很少有方法能清除掉 JVM 中的數(shù)據(jù)的淑廊，因?yàn)橐宄?JVM 中的數(shù)據(jù)逗余，需要每臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器都清除掉數(shù)據(jù)才行，可以使用 MQ 做廣播消息的發(fā)送來實(shí)現(xiàn)蒋纬，但這種操作是得不償失的猎荠；
• 本地?zé)狳c(diǎn)緩存的生命周期不會(huì)特別長(zhǎng)坚弱，比 Redis 中 key 的生命周期要短很多，這樣才能做到被動(dòng)失效造成的臟讀非常少关摇；

本地?zé)狳c(diǎn)緩存的設(shè)計(jì)考量

• 本地?zé)狳c(diǎn)緩存的本質(zhì)其實(shí)就是維護(hù)一個(gè) HashMap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)荒叶，但維護(hù)這個(gè)結(jié)構(gòu)是不容易的：
  • 首先要支持并發(fā)讀寫，ConcurrentHashMap 的性能不夠理想输虱；
  • 要考慮失效時(shí)間和內(nèi)存容量限制的淘汰機(jī)制些楣，比如10分鐘自動(dòng)失效、先進(jìn)先出宪睹、最少訪問頻次 LRU愁茁；

Guava Cache 的特點(diǎn)

• Guava Cache 可控制大小和超時(shí)時(shí)間，本質(zhì)上也是可支持并發(fā)的 HashMap亭病；
• Guava Cache 可配置 LRU（最近最少訪問的 key 優(yōu)先被淘汰） 的策略鹅很；
• Guava Cache 是線程安全的；

基于 Cuava Cache 的本地?zé)狳c(diǎn)緩存的實(shí)現(xiàn)

• 依賴

<dependency>
   <groupId>com.google.guava</groupId>
   <artifactId>guava</artifactId>
   <version>18.0</version>
</dependency>

• 對(duì)本地緩存操作的封裝

public interface CacheService {

    void setCommonCache(String key, Object value);

    Object getFromCommonCache(String key);

}

package com.lixinlei.miaosha.service.impl;

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.lixinlei.miaosha.service.CacheService;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class CacheServiceImpl implements CacheService {

    private Cache<String, Object> commonCache = null;

    @PostConstruct
    public void init() {
        commonCache = CacheBuilder.newBuilder()
                .initialCapacity(10)
                .maximumSize(100)
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS).build();
    }

    @Override
    public void setCommonCache(String key, Object value) {
        commonCache.put(key, value);
    }

    @Override
    public Object getFromCommonCache(String key) {
        return commonCache.getIfPresent(key);
    }

}

• Controller 層引入本地緩存邏輯

@RequestMapping(value = "/get", method = {RequestMethod.GET})
@ResponseBody
public CommonReturnType get(@RequestParam(name = "id") Integer id) {
    ItemModel itemModel = null;

    // 先從本地緩存中找
    itemModel = (ItemModel)cacheService.getFromCommonCache("item_" + id);
    if (itemModel == null) {
        // 再?gòu)?Redis 中找
        itemModel = (ItemModel)redisTemplate.opsForValue().get("item_" + id);
        if (itemModel == null) {
            // 最后從 MySQL 中找
            itemModel = itemService.getItemById(id);
            redisTemplate.opsForValue().set("item_" + id, itemModel);
            redisTemplate.expire("item_" + id, 10, TimeUnit.MINUTES);
        }
        cacheService.setCommonCache("item_" + id, itemModel);
    }

    ItemVO itemVO = this.convertFromItemModel(itemModel);
    return CommonReturnType.create(itemVO);
}

引入本地緩存性能提升

• 相對(duì)于 Redis 緩存罪帖，在本地緩存全部命中的情況下促煮，TPS 從 2000 提升到 4000 +（2核8G）；