传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,如图:
存在下面的问题:
•请求要经过Tomcat处理,Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈
•Redis缓存失效时,会对数据库产生冲击
多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,添加缓存,减轻Tomcat压力,提升服务性能:
浏览器访问静态资源时,优先读取浏览器本地缓存
访问非静态资源(ajax查询数据)时,访问服务端
请求到达Nginx后,优先读取Nginx本地缓存
如果Nginx本地缓存未命中,则去直接查询Redis(不经过Tomcat)
如果Redis查询未命中,则查询Tomcat
请求进入Tomcat后,优先查询JVM进程缓存
如果JVM进程缓存未命中,则查询数据库
在多级缓存架构中,Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑,因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器,而是一个编写业务的Web服务器了。
因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发,再有专门的nginx服务来做反向代理,如图:
另外,我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式:
可见,多级缓存的关键有两个:
一个是在nginx中编写业务,实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询
另一个就是在Tomcat中实现JVM进程缓存
其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言。
为了演示多级缓存的案例,我们先准备一个商品查询的业务。
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。
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
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
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
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。
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
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。
- @Configuration
- public class CaffeineConfig {
- @Bean
- public Cache
itemCache(){ - return Caffeine.newBuilder()
- .initialCapacity(100)
- .maximumSize(10_000)
- .build();
- }
- @Bean
- public Cache
stockCache(){ - return Caffeine.newBuilder()
- .initialCapacity(100)
- .maximumSize(10_000)
- .build();
- }
- }
- @RestController
- @RequestMapping("item")
- public class ItemController {
- @Autowired
- private IItemService itemService;
- @Autowired
- private IItemStockService stockService;
- @Autowired
- private Cache
itemCache; - @Autowired
- private Cache
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));
- }
- }
Nginx编程需要用到Lua语言,因此我们必须先入门Lua的基本语法。
Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。官网:The Programming Language Lua
Lua经常嵌入到C语言开发的程序中,例如游戏开发、游戏插件等。
Nginx本身也是C语言开发,因此也允许基于Lua做拓展。
CentOS7默认已经安装了Lua语言环境,所以可以直接运行Lua代码。
1)在Linux虚拟机的任意目录下,新建一个hello.lua文件
2)添加下面的内容
print("Hello World!")
3)运行
任意地方输出lua便可进入lua控制台
学习任何语言必然离不开变量,而变量的声明必须先知道数据的类型。
Lua中支持的常见数据类型包括:
另外,Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型:
Lua声明变量的时候无需指定数据类型,而是用local来声明变量为局部变量:
-- 声明字符串,可以用单引号或双引号,
local str = 'hello'
-- 字符串拼接可以使用 ..
local str2 = 'hello' .. 'world'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true
Lua中的table类型既可以作为数组,又可以作为Java中的map来使用。数组就是特殊的table,key是数组角标而已:
-- 声明数组 ,key为角标的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table,类似java的map
local map = {name='Jack', age=21}
Lua中的数组角标是从1开始,访问的时候与Java中类似:
-- 访问数组,lua数组的角标从1开始
Lua中的table可以用key来访问:
-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)
对于table,我们可以利用for循环来遍历。不过数组和普通table遍历略有差异。
遍历数组:
-- 声明数组 key为索引的 table 数组——ipairs
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) do
print(index, value)
end
遍历普通table
-- 声明map,也就是table map-pairs
local map = {name=