Java项目的性能优化样例

场景一：高并发频繁的数据库访问
解决方案：

1. 总所周知的是：加缓存，最常见的是：加缓存中间件如 Redis，当然了这里要说的不是这个，增加一个中间件多少有点费事儿；

2. 通过Java类的方式解决
   POM添加jar包

   //添加依赖
   <dependency>
   		<groupId>com.google.guava</groupId>
   		<artifactId>guava</artifactId>
   		<version>20.0</version>
   	</dependency>
   
   

   //在 service 层或者 DAO 层创建了一个名为 consumerCache 的缓存池，这里用Optional包了一层是因为 Cache.get(Key)方法不能返回和存储null，如果是null会报错，具体原因感兴趣的可以看看 Cache 的源码

   
   //导包路径 import com.google.common.cache.CacheBuilder;
   //		  import com.google.common.cache.Cache;
   private final Cache<Long, Optional<List<PartnerCallbackDef>>> consumerCache = CacheBuilder
           .newBuilder()
           .maximumSize(1000) //最大数量
           .expireAfterWrite(3, TimeUnit.MINUTES) //缓存过期时间和时间单位
           .build();
   
   
   

   在查数据库的时候先尝试从缓存中获取，如果缓存中没有再执行数据库查询，将数据库查询结果缓存并返回，发生异常时会捕获并记录日志，然后返回一个空的Optional对象，在接受方法返回结果进行下一步处理的时候用 isPresent() 判断一下就好了。

    private Optional<List<PartnerCallbackDef>> getConsumerCache(final Long key) {
       try {
           return consumerCache.get(key, () -> Optional.ofNullable(partnerCallbackDefDao.getByTypeAndPartnerId(Constants.CALLBACK_DEF_TYPE_CONSUMER, key)));
       } catch (ExecutionException e) {
           LogUtils.error(log, "读取缓存数据异常", e);
           return Optional.empty();
       }
   }
   

   PartnerCallbackDefDao 中的方法 getByTypeAndPartnerId 没有什么特殊逻辑，就是对数据库的访问

   public List<PartnerCallbackDef> getByTypeAndPartnerId(String type, Long partnerId) {
       return mapper.getByTypeAndPartnerId(type, partnerId);
   }
   

   这样很简单的就实现了对数据库访问的缓存，在调用getConsumerCache方法获取指定ID的数据时，会先从缓存中获取，缓存中获取不到或缓存过期时才会从数据集中从新拉取，并且在 Cache.get(Key) 方法中，只要我们保证方法的入参 Key 是线程安全的，那么方法 Cache.get(Key) 就是线程安全的。

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