Redis系列05 - redis+guava实现多级缓存

虽然面对的是高并发场景，单今天只关注缓存，不讨论线程安全和锁相关的问题。

前言

日常工作中，时常要面对抽奖活动，奖励发放，商品秒杀等大流量高并发的场景。
高并发场景面对的第一个问题是DB的IO瓶颈。 这时比较通用的方式是加缓存对DB进行加速与保护，用redis对内存的性能来解决IO的瓶颈。
但是引入Redis就一劳永逸了嘛？不是的，相对应的高并发场景又会引发Redis热KEY和大KEY的问题，造成带宽拉胯。
这时需要再做一层本地缓存。那么问题又来了，本地缓存没有过期时间等限制，现在可以用GUAVA CACHE来解决，本质上他就是封装了一个过期时间，至于过期策略，一般有三种，定时删除，定期删除，惰性删除。guava本地缓存就是采用惰性删除的方式就很合理。感兴趣的同学，可以看下教程和源码http://ifeve.com/google-guava，这里不具体展开了。
附一张关键源码图：

场景与使用：

场景一：动态配置获取， 交易链路，需要获取商家报名了活动，报名与否，会走不同的优惠策略。

首先要注意，为防止缓存击穿，我们不能依赖用户请求来获取配置，即使加锁也不行，优惠是要强校验的，使用分布式锁就阻断了交易。 所以，我后台起个Task将数据跑入redis，缓存时间设置了3天防止过期，任务10分钟1次。下面是使用的场景

  private List<Long> getSignupSellerUids(Long sellerActivityId) {
        // 报名商家sellerUid 本地缓存
        List<Long> localSignedupUids =
            signupUidsLocalCache.getIfPresent(AllowanceConstant.ALLOWANCE_SIGNEDUP_SELLERS_CACHE_KEY);
        if (Validator.isNotNull(localSignedupUids)) {
            return localSignedupUids;
        }

        // 本地没命中 走Redis缓存
        String signedUpCacheKey = BeidianAllowanceCacheUtils.getSignedUpSellersCacheKey(sellerActivityId);
        String confJsonStr = beidianRedisCacheClient.get(signedUpCacheKey);
        List<Long> cacheSignedUids = Validator.isNotNullOrEmpty(JSON.parseArray(confJsonStr, Long.TYPE)) ?
            JSON.parseArray(confJsonStr, Long.TYPE) :
            Collections.emptyList();
        if (!cacheSignedUids.isEmpty()) {
            
			// 获取到数据后，优先记录进本地缓存
            signupUidsLocalCache.put(AllowanceConstant.ALLOWANCE_SIGNEDUP_SELLERS_CACHE_KEY, cacheSignedUids);
            return cacheSignedUids;
        }

        // 这里已经是异常状态了。
        return Collections.emptyList();
    }

场景二：首页商品的ES数据，整体数据很多，又有千人千面， 所以可以单独用Guava做一层当商品维度（商品iid维度）的缓存。

        List<String> iidCacheKeyList = new ArrayList<>();
        for (Object iid : beidianESCacheKeyBO.getIidList()) {
            iidCacheKeyList.add(getSingleItemESCacheKey(beidianESCacheKeyBO.getBaseItemESCacheKey(), iid));
        }
        Map<String, SearchItemTO> singleItemCacheMap = beidianSingleItemESCache.getAllPresent(iidCacheKeyList);

一些会随业务变化的动态配置，都非常适合使用多级缓存，让你的程序稳稳当当哟~

没有试过的小伙伴，一定要去试一试O(∩_∩)O