JAVA 微服务中重复调用接口：Guava Cache 实现局部缓存方案
大家好，今天我们来探讨一个在微服务架构中常见的问题：重复调用接口。在复杂的微服务系统中，一个请求可能需要经过多个服务之间的调用才能完成。如果某个服务频繁地调用另一个服务，那么就会产生大量的重复请求，导致性能瓶颈、资源浪费，甚至影响整个系统的稳定性。
为了解决这个问题，我们可以利用缓存机制来减少对下游服务的调用次数。缓存可以存储那些不经常变化的数据，当服务需要这些数据时，可以直接从缓存中获取，而不需要每次都去调用下游服务。
今天，我们重点讨论使用 Google Guava Cache 来实现微服务中的局部缓存方案。Guava Cache 是一个功能强大、易于使用的内存缓存库，非常适合在单个微服务内部缓存数据。
重复调用接口的场景分析
在深入探讨 Guava Cache 的使用之前，我们先来看几个重复调用接口的常见场景：
- 用户信息查询: 多个服务都需要获取用户的基本信息，例如用户名、头像、权限等。如果每次都调用用户服务来获取，就会产生大量的重复请求。
- 配置信息获取: 多个服务都需要读取一些配置信息，例如数据库连接信息、第三方服务地址等。这些配置信息通常不会频繁变化，可以缓存起来。
- 商品信息查询: 在电商系统中，商品信息被多个服务使用，例如订单服务、推荐服务、搜索服务等。
- 权限校验: 多个服务都需要对用户的权限进行校验，例如判断用户是否有访问某个资源的权限。权限信息通常不会频繁变化，可以缓存起来。
这些场景的共同特点是：
- 下游服务返回的数据不经常变化。
- 多个服务都需要访问相同的数据。
- 频繁调用下游服务会造成性能瓶颈。
为什么选择 Guava Cache？
Guava Cache 作为本地缓存的优秀选择，有以下几个优势：
- 简单易用: Guava Cache 提供了简洁的 API，可以轻松地创建和使用缓存。
- 多种缓存策略: Guava Cache 支持多种缓存策略，例如基于大小、基于时间、基于引用等，可以根据不同的场景选择合适的策略。
- 并发安全: Guava Cache 是线程安全的，可以在多线程环境下安全地使用。
- 自动加载: Guava Cache 支持自动加载，可以在缓存未命中时自动从指定的数据源加载数据。
- 统计功能: Guava Cache 提供了丰富的统计功能，可以监控缓存的命中率、加载时间等指标。
- 驱逐策略灵活: 支持基于大小 (size-based)、时间 (time-based) 和引用 (reference-based) 的驱逐策略。
Guava Cache 的基本用法
首先，我们需要在项目中引入 Guava 依赖：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.1-jre</version>
</dependency>接下来，我们来看一个简单的 Guava Cache 使用示例：
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class GuavaCacheExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
// 创建一个 CacheLoader，用于在缓存未命中时加载数据
CacheLoader<String, String> loader = new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 模拟从数据库或者其他服务加载数据
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
};
// 创建一个 LoadingCache，指定缓存的最大容量和过期时间
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100) // 设置最大容量为 100
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 设置写入后 10 分钟过期
.build(loader);
// 从缓存中获取数据，如果缓存未命中，则自动加载
String value1 = cache.get("key1");
System.out.println("Value for key1: " + value1);
String value2 = cache.get("key1"); // 从缓存中获取，不会再次加载
System.out.println("Value for key1: " + value2);
String value3 = cache.get("key2");
System.out.println("Value for key2: " + value3);
}
}在这个例子中，我们创建了一个 LoadingCache，它会在缓存未命中时自动调用 CacheLoader 加载数据。我们设置了缓存的最大容量为 100，过期时间为 10 分钟。
代码解释：
CacheBuilder.newBuilder(): 创建一个 CacheBuilder 实例，用于配置缓存的各种参数。maximumSize(100): 设置缓存的最大容量为 100 个元素。当缓存中的元素数量超过这个值时，Guava Cache 会根据一定的策略（例如 LRU）来移除一些元素。expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES): 设置缓存的过期时间为 10 分钟。当缓存中的元素在写入后超过这个时间时，Guava Cache 会认为这个元素已经过期，下次访问时会重新加载。build(loader): 使用指定的 CacheLoader 构建 LoadingCache 实例。CacheLoader 负责在缓存未命中时加载数据。cache.get("key1"): 从缓存中获取 key 为 "key1" 的值。如果缓存中存在该值，则直接返回；如果缓存中不存在该值，则调用 CacheLoader 加载数据，并将加载到的数据放入缓存中，然后返回。
在微服务中使用 Guava Cache
现在，我们来看一个在微服务中使用 Guava Cache 的示例。假设我们有一个用户服务和一个订单服务。订单服务需要频繁地获取用户的基本信息。我们可以使用 Guava Cache 在订单服务中缓存用户信息，从而减少对用户服务的调用。
1. 定义一个 User 类:
public class User {
private String id;
private String name;
private String email;
// Constructor, getters and setters
public User(String id, String name, String email) {
this.id = id;
this.name = name;
this.email = email;
}
public String getId() {
return id;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getEmail() {
return email;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"id='" + id + ''' +
", name='" + name + ''' +
", email='" + email + ''' +
'}';
}
}2. 定义一个 UserService 接口:
public interface UserService {
User getUserById(String id);
}3. 实现 UserService 接口:
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class UserServiceImpl implements UserService {
private static final Map<String, User> userMap = new HashMap<>();
static {
userMap.put("1", new User("1", "Alice", "[email protected]"));
userMap.put("2", new User("2", "Bob", "[email protected]"));
userMap.put("3", new User("3", "Charlie", "[email protected]"));
}
@Override
public User getUserById(String id) {
// Simulate fetching user from database or external service
System.out.println("Fetching user from database for id: " + id);
return userMap.get(id);
}
}4. 在订单服务中使用 Guava Cache:
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class OrderService {
private final UserService userService = new UserServiceImpl();
private final LoadingCache<String, User> userCache;
public OrderService() {
userCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
.build(new CacheLoader<String, User>() {
@Override
public User load(String userId) throws Exception {
return userService.getUserById(userId);
}
});
}
public User getUser(String userId) throws ExecutionException {
return userCache.get(userId);
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
OrderService orderService = new OrderService();
// First call, fetches user from database and caches it
User user1 = orderService.getUser("1");
System.out.println("User 1: " + user1);
// Second call, retrieves user from cache
User user2 = orderService.getUser("1");
System.out.println("User 1 (from cache): " + user2);
// Fetch another user
User user3 = orderService.getUser("2");
System.out.println("User 2: " + user3);
}
}在这个例子中，我们在 OrderService 中创建了一个 LoadingCache，用于缓存用户信息。当 getUser 方法被调用时，它会首先尝试从缓存中获取用户信息。如果缓存未命中，则会自动调用 UserService 获取用户信息，并将用户信息放入缓存中。
通过这种方式，我们可以避免频繁地调用用户服务，从而提高订单服务的性能。
Guava Cache 的高级用法
除了基本用法之外，Guava Cache 还提供了许多高级功能，可以满足更复杂的缓存需求。
1. Cache 的显式创建和管理:
可以不使用LoadingCache，而是使用Cache接口，手动进行缓存的加载和刷新。
import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ExplicitCacheExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
// 从缓存中获取数据，如果缓存未命中，则手动加载
String key = "key1";
String value = cache.get(key, new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
// 模拟从数据库或者其他服务加载数据
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
});
System.out.println("Value for key1: " + value);
// 从缓存中获取数据，如果缓存已存在，则直接返回
String value2 = cache.get(key, new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
// 模拟从数据库或者其他服务加载数据
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
});
System.out.println("Value for key1: " + value2);
// 手动放入缓存
cache.put("key2", "Value for key2");
System.out.println("Value for key2: " + cache.getIfPresent("key2"));
}
}2. 缓存刷新 (Refresh):
refreshAfterWrite 与 expireAfterWrite 的区别在于，refreshAfterWrite 配置了在指定时间后异步刷新缓存，而 expireAfterWrite 是直接过期。刷新不会阻塞请求。
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) // 1 分钟后异步刷新
.build(
new CacheLoader<String, String>() {
public String load(String key) throws Exception {
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
});3. 基于权重的缓存:
可以使用 weigher 和 maximumWeight 来限制缓存的总权重，而不是元素的数量。
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import com.google.common.cache.Weigher;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class WeightBasedCacheExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumWeight(1000) // 设置最大权重为 1000
.weigher(new Weigher<String, String>() {
@Override
public int weigh(String key, String value) {
// 根据 key 和 value 计算权重，这里简单地使用 value 的长度作为权重
return value.length();
}
})
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 模拟从数据库或者其他服务加载数据
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
});
// 向缓存中添加数据
cache.get("key1", () -> "This is a short value");
cache.get("key2", () -> "This is a much longer value that takes up more weight");
// 打印缓存信息
System.out.println("Cache size: " + cache.size());
// 注意：即使缓存的元素数量不多，如果总权重超过了 maximumWeight，也会发生驱逐。
}
}4. 移除监听器:
可以使用 removalListener 来监听缓存元素的移除事件，例如在元素被移除时发送通知或者记录日志。
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import com.google.common.cache.RemovalListener;
import com.google.common.cache.RemovalNotification;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class RemovalListenerExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
RemovalListener<String, String> removalListener = new RemovalListener<String, String>() {
@Override
public void onRemoval(RemovalNotification<String, String> notification) {
System.out.println("Key " + notification.getKey() + " was removed due to " + notification.getCause());
// 可以在这里执行一些清理操作，例如记录日志、发送通知等。
}
};
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.removalListener(removalListener) // 设置移除监听器
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 模拟从数据库或者其他服务加载数据
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
});
// 向缓存中添加数据
cache.get("key1", () -> "Value for key1");
cache.get("key2", () -> "Value for key2");
// 手动移除缓存中的元素
cache.invalidate("key1");
// 强制进行垃圾回收，以便触发缓存元素的移除
System.gc();
}
}5. 统计信息:
Guava Cache 提供了丰富的统计信息，可以监控缓存的性能，例如命中率、加载时间、驱逐次数等。
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import com.google.common.cache.Stats;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class CacheStatsExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.recordStats() // 开启统计功能
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 模拟从数据库或者其他服务加载数据
System.out.println("Loading data for key: " + key);
return "Value for " + key;
}
});
// 向缓存中添加数据
cache.get("key1", () -> "Value for key1");
cache.get("key2", () -> "Value for key2");
cache.get("key1", () -> "Value for key1"); // 命中缓存
// 获取统计信息
Stats stats = cache.stats();
System.out.println("Cache stats: " + stats);
System.out.println("Hit rate: " + stats.hitRate());
System.out.println("Miss rate: " + stats.missRate());
System.out.println("Eviction count: " + stats.evictionCount());
}
}缓存策略的选择
选择合适的缓存策略对于提高缓存的效率至关重要。以下是一些常用的缓存策略：
| 策略 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 基于大小 (Size-based) | 限制缓存的最大容量，当缓存中的元素数量超过这个值时，Guava Cache 会根据一定的策略（例如 LRU）来移除一些元素。 | 适用于缓存空间有限，需要控制缓存大小的场景。 |
| 基于时间 (Time-based) | 设置缓存的过期时间，当缓存中的元素在写入后超过这个时间时，Guava Cache 会认为这个元素已经过期，下次访问时会重新加载。 | 适用于数据会发生变化，需要定期更新的场景。 |
| 基于引用 (Reference-based) | 使用弱引用或者软引用来存储缓存元素，当内存不足时，垃圾回收器会自动回收这些元素。 | 适用于对内存占用比较敏感，允许缓存元素被垃圾回收器回收的场景。 |
| 组合策略 | 可以将多种策略组合使用，例如同时使用基于大小和基于时间的策略，或者同时使用基于引用和基于时间的策略。 | 适用于需要根据不同的场景选择不同的策略的场景。 |
| 刷新 (Refresh) | refreshAfterWrite 配置了在指定时间后异步刷新缓存，不会阻塞请求。 适用于需要定期更新，但又希望尽量减少对下游服务影响的场景。 |
在实际应用中，我们需要根据具体的业务场景和数据特点来选择合适的缓存策略。例如，对于不经常变化的数据，可以使用较长的过期时间；对于经常变化的数据，可以使用较短的过期时间；对于内存占用比较敏感的场景，可以使用基于引用的策略。
缓存 Key 的设计
缓存 Key 的设计同样重要。一个好的缓存 Key 应该具有以下特点：
- 唯一性: 能够唯一标识缓存中的一个元素。
- 可读性: 易于理解和维护。
- 简洁性: 尽量短，以减少内存占用。
在设计缓存 Key 时，我们可以考虑以下因素：
- 业务实体: 例如用户 ID、商品 ID、订单 ID 等。
- 查询条件: 例如用户 ID 和权限 ID。
- 版本信息: 例如配置信息的版本号。
以下是一些缓存 Key 的设计示例：
user:{userId}product:{productId}config:{configName}:{version}
缓存雪崩、穿透和击穿的应对
使用缓存时，需要注意以下几个常见的问题：
- 缓存雪崩: 当大量的缓存同时失效时，所有请求都会直接访问数据库，导致数据库压力过大。
- 缓存穿透: 当请求访问一个不存在的 Key 时，缓存不会命中，请求会直接访问数据库。如果大量的请求访问不存在的 Key，会导致数据库压力过大。
- 缓存击穿: 当一个热点 Key 失效时，大量的请求会同时访问数据库，导致数据库压力过大。
以下是一些应对这些问题的常用方法：
- 缓存雪崩:
- 设置不同的过期时间: 避免大量的缓存同时失效。
- 使用互斥锁: 当缓存失效时，只允许一个请求访问数据库，其他请求等待。
- 使用熔断降级: 当数据库压力过大时，可以暂时停止缓存服务。
- 缓存穿透:
- 缓存空对象: 当请求访问一个不存在的 Key 时，将空对象放入缓存，避免每次都访问数据库。
- 使用布隆过滤器: 在缓存之前使用布隆过滤器判断 Key 是否存在，如果不存在则直接返回。
- 缓存击穿:
- 使用互斥锁: 当缓存失效时，只允许一个请求访问数据库，其他请求等待。
- 设置热点 Key 永不过期: 对于热点 Key，可以设置永不过期，或者设置较长的过期时间。
| 问题 | 描述 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 缓存雪崩 | 大量缓存在同一时间失效，导致所有请求直接打到数据库。 | 1. 随机设置过期时间：避免 key 在同一时间过期。 2. 使用互斥锁：只有一个线程可以重建缓存，其他线程等待。 3. 使用熔断/限流：保护数据库。 |
| 缓存击穿 | 一个热点 key 在缓存中失效，导致大量请求直接打到数据库。 | 1. 互斥锁：与缓存雪崩类似。 2. 永不过期：对于热点 key，可以设置为永不过期。 3. 预热：提前加载热点数据到缓存中。 |
| 缓存穿透 | 请求访问不存在的 key，导致每次请求都穿透到数据库。 | 1. 缓存空值：如果 key 不存在，则缓存一个空值（null 或特定标记），避免每次都查询数据库。 2. 布隆过滤器：在缓存之前使用布隆过滤器检查 key 是否存在，如果不存在则直接返回。 |
监控和调优
对缓存进行监控和调优是保证缓存效率的重要手段。我们可以通过以下方式来监控和调优 Guava Cache：
- 使用 Guava Cache 提供的统计功能: 监控缓存的命中率、加载时间、驱逐次数等指标。
- 使用监控工具: 例如 Prometheus、Grafana 等，监控缓存的各项指标。
- 调整缓存策略: 根据监控数据，调整缓存的过期时间、最大容量等参数。
- 分析缓存 Key: 分析缓存 Key 的分布情况，优化缓存 Key 的设计。
总结
在微服务架构中，使用 Guava Cache 可以有效地减少对下游服务的重复调用，提高系统的性能和稳定性。我们可以根据具体的业务场景和数据特点来选择合适的缓存策略，并对缓存进行监控和调优，以达到最佳的缓存效果。希望今天的分享能帮助大家更好地理解和应用 Guava Cache。
希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用 Guava Cache，在微服务架构中构建更高效、更稳定的系统。
如何选择合适的缓存容量和过期时间？
选择合适的缓存容量和过期时间需要综合考虑多个因素，包括：
- 数据量: 缓存的数据量越大，需要的缓存容量就越大。
- 数据变化频率: 数据变化频率越高，需要的过期时间就越短。
- 内存资源: 缓存占用的内存资源越多，对系统的影响就越大。
- 性能需求: 缓存的命中率越高，系统的性能就越好。
一般来说，我们可以先根据数据量和数据变化频率来估算一个初始的缓存容量和过期时间，然后通过监控缓存的命中率、加载时间等指标，不断调整缓存容量和过期时间，直到达到一个比较理想的状态。
Guava Cache 的线程安全性是如何保证的？
Guava Cache 是线程安全的，它使用了并发容器和锁机制来保证线程安全性。例如，LoadingCache 使用了 LocalCache，它是一个基于分段锁的并发哈希表，可以支持多个线程同时读写缓存。
此外，Guava Cache 还提供了一些原子操作，例如 get、put、invalidate 等，可以保证在多线程环境下对缓存进行安全的操作。