关于guava cache实现本地热点缓存

我们栖息的桌子飘向麦地
我们安坐的灯火涌向星辰

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问，在使用Redis作为缓存的前面可以使用本地缓存（JAVA虚拟机JVM缓存）作为一级缓存，把数据放到本地内存，减少服务端到Redis取数据的网络开销，减少RedisServer压力，进一步提高性能。

本次场景是秒杀模块使用缓存对不可变的商品信息等进行预热。

我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存，之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间，可以配置LRU策略且guava是线程安全的。

<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
  <version>18.0</version>
</dependency>

public interface CacheService {
     

    //存方法
    void setCommonCache(String key,Object value);
    //取方法
    Object getFromCommonCache(String key);
    //清除指定缓存
    void removeCommonCache(String key);
    //清除所有缓存
    void removeAllCommonCache();
    //清除多个缓存
    void removeAssignCommonCache(String... keys);
}

@Service
public class CacheServerImpl implements CacheService {
     

    private Cache<String, Object> commonCache = null;

    //@PostConstruct---Spring会在bean加载的时候执行这个方法
    @PostConstruct
    public void init() {
     
        commonCache = CacheBuilder.newBuilder()
                //设置缓存容量的初始容量为10
                .initialCapacity(10)
                //设置缓存中最大可以存储100个key，超过100个之后会按照LRU的策略移除缓存项
                .maximumSize(100)
                //设置写缓存后多少秒过期
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS).build();
    }

    @Override
    public void setCommonCache(String key, Object value) {
     
        commonCache.put(key, value);
    }

    @Override
    public Object getFromCommonCache(String key) {
     
        //存在返回，不存在返回null
        return commonCache.getIfPresent(key);
    }

    @Override
    public void removeCommonCache(String key) {
     
        //清除指定缓存
        commonCache.invalidate(key);
    }

    @Override
    public void removeAllCommonCache() {
     
        //清除所有缓存
        commonCache.invalidateAll();
    }

    @Override
    public void removeAssignCommonCache(String... keys) {
     
        //清除多个key缓存
        commonCache.invalidateAll(Collections.singleton(keys));
    }
}

其中需要注意的是删除缓存的问题
如果是在分布式环境下，nginx负载均衡访问到每个项目对应的虚拟机，这样每个虚拟机都会进行本地热点缓存，而如果单纯的调用其中一个remove cache方法，只是对应的这个虚拟机的本地缓存被清掉，其他虚拟机的缓存还是存在的，这时候当然有其他的解决办法，比如使用消息队列MQ，但无疑会有点违背提高性能，提高响应速度的需求。

因此建议使用热点缓存的数据具有不可变性，持久性，也可以把热点缓存的失效时间设置短点，避免出现数据不一致性，安全问题。

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