微服务框架springcloud（高级篇）【4】多级缓存

一、什么是多级缓存

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，分别添加缓存，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：

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。

二、JVM进程缓存

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。

1.导入案例

（参考下方的案例导入说明）

2.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：（往往用在集群的环境下）

        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：

缓存使用的基本API：

@Test
void testBasicOps() {
    // 获取一个工厂，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（内存清理时采用LRU策略，和redis一样）

 // 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。

3.实现JVM进程缓存

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）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.heima.item.config`包下定义`CaffeineConfig`类：

package com.heima.item.config;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CaffeineConfig {

    @Bean
    public Cache<Long, Item> itemCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)//初始化大小
                .maximumSize(10_000)//上限
                .build();
    }

    @Bean
    public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }
}

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

@RestController
@RequestMapping("item")
public class ItemController {

    @Autowired
    private IItemService itemService;
    @Autowired
    private IItemStockService stockService;

    @Autowired
    private Cache<Long, Item> itemCache;
    @Autowired
    private 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));
    }
}

三、Lua语法入门

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。

1.初识Lua

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：https://www.lua.org/

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。

1）HelloWorld

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

或者vi hello.lua

2] 添加下面的内容

print("Hello World!") 

3] 运行

2.变量和循环

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。

1）Lua的数据类型

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：

2）声明变量

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
print(arr[1])

Lua中的table可以用key来访问：

-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)

 

3）循环

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：（do代表for循环开始，end代表结束，ipairs是解析数组，把数组变成键值对解析出来，index和value是变量名可以随便起）

-- 声明数组 key为索引的 table
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（这里用的是pairs，因为是table）

-- 声明map，也就是table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) do
   print(key, value) 
end

3.条件控制、函数

Lua中的条件控制和函数声明与Java类似。

1）函数

定义函数的语法：

function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
    -- 函数体
    return 返回值
end

例如，定义一个函数，用来打印数组：

function printArr(arr)
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

 

2）条件控制

类似Java的条件控制，例如if、else语法：

if(布尔表达式)
then
   --[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块 --]
else
   --[ 布尔表达式为 false 时执行该语句块 --]
end

与java不同，布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词：

3）案例

需求：自定义一个函数，可以打印table，当参数为nil时，打印错误信息

function printArr(arr)
    if not arr then
        print('数组不能为空！')
        return nil
    end
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

四、实现多级缓存

多级缓存的实现离不开Nginx编程，而Nginx编程又离不开OpenResty。

1.安装OpenResty

OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台，用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点：

        具备Nginx的完整功能

        基于Lua语言进行扩展，集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块

        允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库

官方网站： https://openresty.org/cn/

（参考下方的安装OpenResty）

2.OpenResty快速入门

我们希望达到的多级缓存架构如图：

其中：

        windows上的nginx用来做反向代理服务，将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群

        OpenResty集群用来编写多级缓存业务

1）反向代理流程

现在，商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中，可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。

这个请求如下：

请求地址是localhost，端口是80，