解析springboot整合谷歌开源缓存框架Guava Cache原理

Guava Cache：谷歌开源缓存框架

Guava Cache是在内存中缓存数据，相比较于数据库或redis存储，访问内存中的数据会更加高效。Guava官网介绍，下面的这几种情况可以考虑使用Guava Cache：

愿意消耗一些内存空间来提升速度。

预料到某些键会被多次查询。

缓存中存放的数据总量不会超出内存容量。

github地址：https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained

全内存的本地缓存实现，查询数据时先根据自定义索引判断Guava Cache中是否存在该数据，如果存在就从Guava Cache中取，不存在就从数据库中查询，再保存到Guava Cache中，减少数据库查询的压力

性能且功能丰富

线程安全，操作简单 (底层实现机制类似ConcurrentMap)

Guava Cache使用

添加依赖

 <!--guava依赖包-->
 <dependency>
 <groupId>com.google.guava</groupId>
 <artifactId>guava</artifactId>
 <version>19.0</version>
 </dependency>

封装api工具类：

@Component
public class BaseCache {



    private Cache<String,Object> tenMinuteCache = CacheBuilder.newBuilder()

            //设置缓存初始大小，应该合理设置，后续会扩容
            .initialCapacity(10)
            //最大值
            .maximumSize(100)
            //并发数设置
            .concurrencyLevel(5)

            //缓存过期时间，写入后10分钟过期
            .expireAfterWrite(600,TimeUnit.SECONDS)

            //统计缓存命中率
            .recordStats()

            .build();





    private Cache<String,Object> oneHourCache = CacheBuilder.newBuilder()

            //设置缓存初始大小，应该合理设置，后续会扩容
            .initialCapacity(30)
            //最大值
            .maximumSize(100)
            //并发数设置
            .concurrencyLevel(5)

            //缓存过期时间，写入后1小时 过期
            .expireAfterWrite(3600,TimeUnit.SECONDS)

            //统计缓存命中率
            .recordStats()

            .build();





    public Cache<String, Object> getOneHourCache() {
        return oneHourCache;
    }

    public void setOneHourCache(Cache<String, Object> oneHourCache) {
        this.oneHourCache = oneHourCache;
    }

    public Cache<String, Object> getTenMinuteCache() {
        return tenMinuteCache;
    }

    public void setTenMinuteCache(Cache<String, Object> tenMinuteCache) {
        this.tenMinuteCache = tenMinuteCache;
    }
}

实际开发中使用：（查询数据时先根据自定义索引判断Guava Cache中是否存在该数据，如果存在就从Guava Cache中取，不存在就从数据库中查询，再保存到Guava Cache中）

自定义索引：

/**
 * 缓存key管理类
 */
public class CacheKeyManager {

    /**
     * 首页轮播图缓存key
     */
    public static final String INDEX_BANNER_KEY = "index:banner:list";


    /**
     * 首页视频列表缓存key
     */
    public static final String INDEX_VIDEL_LIST = "index:video:list";


    /**
     * 视频详情缓存key, %s是视频id
     */
    public static final String VIDEO_DETAIL = "video:detail:%s";


}

如果存在就从Guava Cache中取，不存在就从数据库中查询，再保存到Guava Cache中

@Service
public class VideoServiceImpl implements VideoService {

    @Autowired
    private VideoMapper videoMapper;


    @Autowired
    private BaseCache baseCache;


    @Override
    public List<Video> listVideo() {


        try{

          Object cacheObj =  baseCache.getTenMinuteCache().get(CacheKeyManager.INDEX_VIDEL_LIST,()->{

                List<Video> videoList = videoMapper.listVideo();

                return videoList;

            });

          if(cacheObj instanceof List){
              List<Video> videoList = (List<Video>)cacheObj;
              return videoList;
          }

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

        //可以返回兜底数据，业务系统降级-》SpringCloud专题课程
        return null;
    }



    @Override
    public List<VideoBanner> listBanner() {

        try{

            Object cacheObj =  baseCache.getTenMinuteCache().get(CacheKeyManager.INDEX_BANNER_KEY, ()->{

                List<VideoBanner> bannerList =  videoMapper.listVideoBanner();

                System.out.println("从数据库里面找轮播图列表");

                return bannerList;

            });

            if(cacheObj instanceof List){
                List<VideoBanner> bannerList = (List<VideoBanner>)cacheObj;
                return bannerList;
            }

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }




    @Override
    public Video findDetailById(int videoId) {

        //单独构建一个缓存key，每个视频的key是不一样的
        String videoCacheKey = String.format(CacheKeyManager.VIDEO_DETAIL,videoId);

        try{

         Object cacheObject = baseCache.getOneHourCache().get( videoCacheKey, ()->{

                // 需要使用mybaits关联复杂查询
                Video video = videoMapper.findDetailById(videoId);

                return video;

            });

         if(cacheObject instanceof Video){

             Video video = (Video)cacheObject;
             return video;
         }

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }
}

使用压测工具Jmeter5.x进行接口压力测试：

压测工具本地快速安装Jmeter5.x

简介：GUI图形界面的安装 Jmeter5.x

需要安装JDK8 以上

建议安装JDK环境，虽然JRE也可以，但是压测https需要JDK接口的 keytool工具

快速下载 https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

文档地址：http://jmeter.apache.org/usermanual/get-started.html

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解jmeter解压文件夹中的各个目录：

bin:核心可执行文件，包含配置
jmeter.bat: windows启动组件(window系统一定要配置显示组件拓展名)
jmeter: mac或者linux启动组件
jmeter-server：mac或者Liunx分布式压测使用的启动组件
jmeter-server.bat：window分布式压测使用的启动组件
jmeter.properties: 核⼼配置组件
extras：插件拓展的包
lib:核心的依赖包

Jmeter语言版本中英文切换

控制台修改 menu -> options -> choose language

配置文件修改

bin目录 -> jmeter.properties

默认 #language=en

改为 language=zh_CN

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新增聚合报告：线程组->添加->监听器->聚合报告（Aggregate Report）

解析springboot整合谷歌开源缓存框架Guava Cache原理

lable: sampler的名称
Samples: 一共发出去多少请求,例如10个用户，循环10次，则是 100
Average: 平均响应时间
Median: 中位数，也就是 50％用户的响应时间
90% Line : 90％用户的响应不会超过该时间（90% of the samples took no more than
this time. The remaining samples at least as long as this）
95% Line : 95％用户的响应不会超过该时间
99% Line : 99％用户的响应不会超过该时间
min : 最小响应时间
max : 最大响应时间
Error%：错误的请求的数量/请求的总数
Throughput：吞吐量――默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second) 可类为
qps、tps
KB/Sec: 每秒接收数据量

启用缓存压测热点数据接接口Throughput: 14000：

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