架构设计 - 本地热点缓存

摘要：

缓存体系架构：

一级缓存：JVM本地缓存

二级缓存：Redis集中缓存

三级缓存：Nginx缓存（Proxy Cache缓存；Lua缓存）

Java（或任何编程语言）中的本地热点缓存（通常指的是本地缓存，如使用Guava Cache、EhCache、Caffeine等库实现的缓存，或者简单的HashMap/ConcurrentHashMap作为缓存）在性能优化中起着至关重要的作用。以下是为什么Java（以及许多其他系统和应用）需要本地热点缓存的几个主要原因：

减少数据库或远程服务调用：

• 当应用需要频繁访问数据库或远程服务来获取数据时，这些调用可能会成为性能瓶颈。本地缓存允许应用存储常用数据，并在需要时直接从缓存中获取，而不是每次都进行远程调用。

降低网络延迟：

• 对于分布式系统，远程服务调用通常涉及网络延迟。本地缓存可以显著减少这些延迟，因为数据直接从本地内存中获取。

提高响应速度：

• 由于数据是从本地内存中检索的（比从磁盘或网络获取要快得多），因此应用可以更快地响应请求。

减轻数据库压力：

• 通过减少数据库查询，本地缓存可以帮助减轻数据库服务器的负载，使其能够更有效地处理其他请求。

实现一致性策略：

• 本地缓存允许应用实现更复杂的一致性策略，如最终一致性，同时保持高性能。

缓存热点数据：

• 在许多应用中，存在所谓的“热点数据”，即被频繁访问的数据。本地缓存可以确保这些热点数据始终在内存中，从而加速访问。

支持事务和并发：

• 一些缓存库（如Guava Cache和Caffeine）提供了对事务和并发的支持，确保在多线程环境中缓存的正确性和性能。

缓存失效和更新：

• 本地缓存通常具有失效策略（如基于时间或基于访问的失效）和更新策略（如写穿、写回或刷新），以确保缓存中的数据与数据源保持一致。

减少资源消耗：

• 虽然缓存本身会消耗一些内存，但它通常可以显著减少CPU和网络资源的消耗，因为应用不需要频繁地进行远程调用或执行复杂的计算。

易于实现和集成：

• Java提供了许多易于使用和集成的缓存库和框架，使得在应用中实现本地缓存变得相对简单。

总之，本地热点缓存是优化Java应用性能的重要工具之一，它可以帮助应用更快地响应请求、减轻数据库压力、降低网络延迟，并提高整体系统的可扩展性和可靠性。

基于 google guava 实现的本地热点缓存示例

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
 
import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.Executors;
 
/**
 * @desc 本地热点缓存 Cache 工具类
 *
 */
public class CacheUtils {
 
    /**
     * 构建异步刷新的 LoadingCache 对象
     *
     * @param duration 过期时间
     * @param loader  CacheLoader 对象
     * @return LoadingCache 对象
     */
    public static <K, V> LoadingCache<K, V> buildAsyncReloadingCache(Duration duration, CacheLoader<K, V> loader) {
        return CacheBuilder.newBuilder()
                // 设置缓存窗口初始容量为10
                .initialCapacity(10)
                // 设置缓存中存储的KEY超过100个后按照LRU策略移除
                .maximumSize(100)
                // 只阻塞当前数据加载线程，其他线程返回旧值
                .refreshAfterWrite(duration)
                // 通过 asyncReloading 实现全异步加载，包括 refreshAfterWrite 被阻塞的加载线程
                .build(CacheLoader.asyncReloading(loader, Executors.newCachedThreadPool()));
    }
 
    /**
     * 构建同步刷新的 LoadingCache 对象
     *
     * @param duration 过期时间
     * @param loader  CacheLoader 对象
     * @return LoadingCache 对象
     */
    public static <K, V> LoadingCache<K, V> buildCache(Duration duration, CacheLoader<K, V> loader) {
        return CacheBuilder.newBuilder().refreshAfterWrite(duration).build(loader);
    }
 
}