2.JVM进程缓存

项目案例源码

2.1.初识Caffeine

缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：

• 分布式缓存，例如Redis：
  • 优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
  • 缺点：访问缓存有网络开销
  • 场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
• 进程本地缓存，例如HashMap、GuavaCache：
  • 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快
  • 缺点：存储容量有限、可靠性较低、无法共享
  • 场景：性能要求较高，缓存数据量较小

我们今天会利用Caffeine框架来实现JVM进程缓存。

Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。GitHub地址：https://github.com/ben-manes/caffeine

Caffeine的性能非常好，下图是官方给出的性能对比：

可以看到Caffeine的性能遥遥领先！

缓存使用的基本API：

@Test
void testBasicOps() {// 构建cache对象Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();// 存数据cache.put("gf", "迪丽热巴");// 取数据String gf = cache.getIfPresent("gf");System.out.println("gf = " + gf);// 取数据，包含两个参数：// 参数一：缓存的key// 参数二：Lambda表达式，表达式参数就是缓存的key，方法体是查询数据库的逻辑// 优先根据key查询JVM缓存，如果未命中，则执行参数二的Lambda表达式String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {// 根据key去数据库查询数据return "柳岩";});System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
}

Caffeine既然是缓存的一种，肯定需要有缓存的清除策略，不然的话内存总会有耗尽的时候。

Caffeine提供了三种缓存驱逐策略：

• 基于容量：设置缓存的数量上限

  // 创建缓存对象
  Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1.build();
  

• 基于时间：设置缓存的有效时间

  // 创建缓存对象
  Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()// 设置缓存有效期为 10 秒，从最后一次写入开始计时 .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) .build();

• 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用，利用GC来回收缓存数据。性能较差，不建议使用。

注意：在默认情况下，当一个缓存元素过期的时候，Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后，或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。

2.3.实现JVM进程缓存

2.3.1.需求

利用Caffeine实现下列需求：

• 给根据id查询商品的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库
• 给根据id查询商品库存的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库
• 缓存初始大小为100
• 缓存上限为10000

2.3.2.实现

首先，我们需要定义两个Caffeine的缓存对象，分别保存商品、库存的缓存数据。

在item-service的com.zhuang.item.config包下定义CaffeineConfig类：

package com.zhuang.item.config;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.zhuang.item.pojo.Item;
import com.zhuang.item.pojo.ItemStock;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class CaffeineConfig {@Beanpublic Cache<Long, Item> itemCache(){return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize(10_000).build();}@Beanpublic Cache<Long, ItemStock> stockCache(){return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize(10_000).build();}
}

然后，修改item-service中的com.zhuang.item.web包下的ItemController类，添加缓存逻辑：

@RestController
@RequestMapping("item")
public class ItemController {@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;@Autowiredprivate Cache<Long, Item> itemCache;@Autowiredprivate Cache<Long, ItemStock> stockCache;// ...其它略@GetMapping("/{id}")public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {return itemCache.get(id, key -> itemService.query().ne("status", 3).eq("id", key).one());}@GetMapping("/stock/{id}")public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));}
}