JAVA 微服务中重复调用接口？利用 Guava Cache 实现局部缓存方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，咱们开始。

主题：Java 微服务中重复调用接口？利用 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经常遇到的问题：重复调用接口。在复杂的微服务体系中，服务间的调用非常频繁，如果某个服务被频繁请求，并且每次请求都依赖于对另一个服务的接口调用，那么这很容易造成性能瓶颈和资源浪费。为了解决这个问题，我们可以引入局部缓存机制，而 Google Guava Cache 是一个非常强大且易用的选择。

1. 问题背景：微服务架构下的接口调用瓶颈

在微服务架构中，服务之间通过网络进行通信。假设我们有服务 A 和服务 B。服务 A 的某个接口需要频繁调用服务 B 的接口来获取数据。如果没有缓存机制，每次服务 A 收到请求，都会去调用服务 B，这会带来以下问题：

性能瓶颈： 服务 B 成为瓶颈，响应时间变长，影响服务 A 的整体性能。
资源浪费： 服务 B 的资源被大量消耗，即使数据没有变化。
依赖风险： 服务 B 的不稳定会直接影响服务 A 的可用性。

示例场景：

假设有一个用户资料服务（Service A）需要显示用户的地址信息，而地址信息存储在地址服务（Service B）中。用户资料服务每次收到用户资料请求时，都需要调用地址服务来获取地址信息。在高并发场景下，地址服务很容易成为瓶颈。

2. 解决方案：局部缓存

为了解决上述问题，我们可以在服务 A 中引入局部缓存。局部缓存指的是将服务 B 返回的数据缓存在服务 A 的内存中。这样，当服务 A 再次收到相同的请求时，可以直接从缓存中获取数据，而无需再次调用服务 B。

3. Guava Cache 简介

Guava Cache 是 Google Guava 库提供的一个内存缓存实现。它具有以下优点：

简单易用： 提供了简洁的 API，方便我们创建和管理缓存。
高性能： 基于内存存储，读写速度快。
线程安全： 支持并发访问，无需手动加锁。
多种过期策略： 支持基于时间、大小等多种过期策略。
统计功能： 提供了缓存命中率、加载时间等统计信息，方便我们监控和优化缓存。

4. Guava Cache 的基本使用

首先，我们需要引入 Guava 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>31.1-jre</version>
</dependency>

接下来，我们来看一些 Guava Cache 的基本用法：

创建 CacheBuilder：

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(1000)  // 设置缓存最大容量
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 设置写入后过期时间
        .build(
            new CacheLoader<String, String>() {
              @Override
              public String load(String key) throws Exception {
                // 从数据源加载数据
                return loadDataFromSource(key);
              }
            });

maximumSize(1000)：设置缓存的最大容量为 1000。当缓存中的条目数量超过这个值时，Guava Cache 会使用 LRU (Least Recently Used) 算法来移除最近最少使用的条目。
expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)：设置缓存条目在写入后 10 分钟过期。这意味着即使缓存条目被频繁访问，在写入 10 分钟后仍然会被移除。
build(new CacheLoader<String, String>() {...})：创建一个 LoadingCache 实例。CacheLoader 是一个抽象类，我们需要实现它的 load 方法来定义如何从数据源加载数据。
从缓存中获取数据：

String value = cache.get("key");

如果缓存中存在 "key" 对应的 value，则直接返回；否则，调用 CacheLoader 的 load 方法加载数据，并将加载到的数据放入缓存，然后返回。

手动刷新缓存：

cache.refresh("key");

手动刷新缓存，会异步调用 CacheLoader 的 load 方法加载数据，并更新缓存。

移除缓存：

cache.invalidate("key"); // 移除指定 key 的缓存
cache.invalidateAll(); // 移除所有缓存

获取缓存状态：

CacheStats stats = cache.stats();
System.out.println("命中率：" + stats.hitRate());
System.out.println("加载次数：" + stats.loadCount());

5. 在微服务中使用 Guava Cache

现在我们将 Guava Cache 应用到微服务架构中，以解决服务 A 频繁调用服务 B 的问题。

定义一个缓存服务：

import com.google.common.cache.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class AddressCacheService {

    private final LoadingCache<String, String> addressCache; // Key: 用户ID, Value: 地址

    public AddressCacheService(int maximumSize, long expireAfterWriteMinutes) {
        addressCache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(maximumSize)
                .expireAfterWrite(expireAfterWriteMinutes, TimeUnit.MINUTES)
                .build(
                        new CacheLoader<String, String>() {
                            @Override
                            public String load(String userId) throws Exception {
                                // 从地址服务 (Service B) 获取地址信息
                                return fetchAddressFromServiceB(userId);
                            }
                        });
    }

    public String getAddress(String userId) {
        try {
            return addressCache.get(userId);
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常，例如从Service B重新加载，或返回默认值
            e.printStackTrace();
            return fetchAddressFromServiceB(userId);  // Fallback: 从Service B获取
        }
    }

    private String fetchAddressFromServiceB(String userId) {
        // 模拟从 Service B 获取地址信息
        // 实际情况需要通过 RPC 调用服务 B 的接口
        System.out.println("Calling Service B to fetch address for user: " + userId);
        // 模拟地址信息，实际情况应该从服务 B 获取
        if ("user1".equals(userId)) {
            return "北京市朝阳区";
        } else if ("user2".equals(userId)) {
            return "上海市浦东新区";
        } else {
            return "未知地址";
        }
    }

    public void invalidateCache(String userId) {
        addressCache.invalidate(userId);
    }

    public CacheStats getCacheStats() {
        return addressCache.stats();
    }
}

AddressCacheService 类封装了 Guava Cache 的创建和管理。
getAddress 方法从缓存中获取地址信息。如果缓存中不存在，则调用 fetchAddressFromServiceB 方法从服务 B 获取，并放入缓存。
fetchAddressFromServiceB 方法模拟了从服务 B 获取地址信息的过程。实际情况需要通过 RPC 调用服务 B 的接口。
invalidateCache 方法用于手动移除缓存。
getCacheStats 方法用于获取缓存状态。
在服务 A 中使用缓存服务：

public class UserProfileService {

    private final AddressCacheService addressCacheService = new AddressCacheService(100, 5); // Cache size 100, expire after 5 minutes.

    public String getUserProfile(String userId) {
        String address = addressCacheService.getAddress(userId);
        // 组合用户资料和地址信息
        return "User ID: " + userId + ", Address: " + address;
    }

    public void updateUserAddress(String userId) {
        // 更新用户地址信息
        // ...
        // 清除缓存
        addressCacheService.invalidateCache(userId);
    }

    public CacheStats getCacheStats() {
        return addressCacheService.getCacheStats();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        UserProfileService userProfileService = new UserProfileService();

        // 模拟多次请求，观察缓存效果
        System.out.println(userProfileService.getUserProfile("user1"));
        System.out.println(userProfileService.getUserProfile("user1"));
        System.out.println(userProfileService.getUserProfile("user2"));
        System.out.println(userProfileService.getUserProfile("user2"));

        Thread.sleep(1000);
        System.out.println("Cache Stats: " + userProfileService.getCacheStats().toString());
    }
}

UserProfileService 类使用 AddressCacheService 来获取用户地址信息。
getUserProfile 方法从 AddressCacheService 获取地址信息，并组合成用户资料。
updateUserAddress 方法在更新用户地址信息后，会调用 addressCacheService.invalidateCache(userId) 来清除缓存。
main 方法模拟了多次请求，观察缓存效果。

运行结果示例：

Calling Service B to fetch address for user: user1
User ID: user1, Address: 北京市朝阳区
User ID: user1, Address: 北京市朝阳区
Calling Service B to fetch address for user: user2
User ID: user2, Address: 上海市浦东新区
User ID: user2, Address: 上海市浦东新区
Cache Stats: CacheStats{hitCount=2, missCount=2, loadSuccessCount=2, loadExceptionCount=0, totalLoadTime=..., evictionCount=0}

从运行结果可以看出，第一次请求 "user1" 和 "user2" 时，会调用服务 B 获取地址信息。后续的请求直接从缓存中获取，无需再次调用服务 B。CacheStats 也显示了缓存的命中率。

6. Guava Cache 的高级特性

除了基本用法，Guava Cache 还提供了许多高级特性，可以满足更复杂的需求。

基于大小的回收 (Size-based Eviction): 使用 maximumSize 或 maximumWeight 来限制缓存的大小。当缓存达到最大容量时，Guava Cache 会使用 LRU 算法来移除最近最少使用的条目。
基于时间的过期 (Time-based Expiration):
- expireAfterAccess(duration, timeUnit)：设置缓存条目在最后一次访问后过期。
- expireAfterWrite(duration, timeUnit)：设置缓存条目在写入后过期。
- refreshAfterWrite(duration, timeUnit)：设置缓存条目在写入后，定期刷新。这个方法和 expireAfterWrite 的区别在于，refreshAfterWrite 会异步刷新缓存，而 expireAfterWrite 会在下次访问时才重新加载。
弱引用 (Weak References):
- weakKeys()：使用弱引用来存储键。当键没有被其他对象引用时，会被垃圾回收器回收。
- weakValues()：使用弱引用来存储值。当值没有被其他对象引用时，会被垃圾回收器回收。
软引用 (Soft References):
- softValues()：使用软引用来存储值。当内存不足时，会被垃圾回收器回收。
移除监听器 (Removal Listener):

CacheBuilder.newBuilder()
    .removalListener(
        new RemovalListener<String, String>() {
          public void onRemoval(RemovalNotification<String, String> notification) {
            System.out.println("Key: " + notification.getKey() + " was removed due to " + notification.getCause());
          }
        })
    .build(cacheLoader);

RemovalListener 接口允许我们在缓存条目被移除时执行一些操作，例如记录日志、清理资源等。RemovalNotification 对象包含了被移除的键、值以及移除原因。

移除原因 (Removal Cause)	描述
EXPLICIT	缓存条目被显式地移除，例如调用 `invalidate` 或 `invalidateAll` 方法。
REPLACED	缓存条目被替换，例如调用 `put` 方法更新了已存在的键的值。
COLLECTED	缓存条目被垃圾回收器回收，例如使用了弱引用或软引用，并且键或值没有被其他对象引用。
EXPIRED	缓存条目过期，例如超过了 `expireAfterAccess` 或 `expireAfterWrite` 设置的时间。
SIZE	缓存条目因为缓存大小限制而被移除，例如超过了 `maximumSize` 或 `maximumWeight` 设置的最大容量。

7. 选择合适的过期策略

选择合适的过期策略对于缓存的性能至关重要。

expireAfterWrite： 适用于数据更新频率较低的场景。
expireAfterAccess： 适用于数据访问模式不均匀的场景，可以保证经常访问的数据不会过期。
refreshAfterWrite： 适用于需要定期更新数据的场景，可以保证数据的新鲜度。

8. 缓存预热

在服务启动时，我们可以预先加载一些常用的数据到缓存中，这称为缓存预热。缓存预热可以避免在服务启动初期大量请求直接打到数据库，造成性能冲击。

示例：

public class AddressCacheService {

    private final LoadingCache<String, String> addressCache;

    public AddressCacheService(int maximumSize, long expireAfterWriteMinutes) {
        addressCache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(maximumSize)
                .expireAfterWrite(expireAfterWriteMinutes, TimeUnit.MINUTES)
                .build(
                        new CacheLoader<String, String>() {
                            @Override
                            public String load(String userId) throws Exception {
                                // 从地址服务 (Service B) 获取地址信息
                                return fetchAddressFromServiceB(userId);
                            }
                        });
        // 缓存预热
        warmUpCache();
    }

    private void warmUpCache() {
        // 预加载一些常用的用户ID到缓存中
        addressCache.getUnchecked("user1");
        addressCache.getUnchecked("user2");
        addressCache.getUnchecked("user3");
    }
    // ...
}

9. 缓存穿透、击穿和雪崩

在使用缓存时，我们需要注意以下几个问题：

缓存穿透： 指查询一个不存在的数据，缓存和数据库中都没有。由于缓存中没有数据，每次请求都会打到数据库。
- 解决方案：
  - 缓存空对象： 将不存在的数据也放入缓存，并设置一个较短的过期时间。
  - 布隆过滤器： 使用布隆过滤器来判断数据是否存在，如果不存在则直接返回，避免查询数据库。
缓存击穿： 指一个热点数据过期，此时有大量请求访问该数据，由于缓存中没有数据，所有请求都会打到数据库。
- 解决方案：
  - 设置永不过期： 对于热点数据，可以设置永不过期。
  - 互斥锁： 在缓存失效时，使用互斥锁来保证只有一个线程可以加载数据，其他线程等待。
缓存雪崩： 指大量缓存同时过期，导致大量请求直接打到数据库，造成数据库压力过大。
- 解决方案：
  - 设置不同的过期时间： 避免大量缓存同时过期。
  - 互斥锁： 在缓存失效时，使用互斥锁来保证只有一个线程可以加载数据，其他线程等待。
  - 服务降级： 在缓存失效时，对部分服务进行降级，例如返回默认值或错误信息。

10. 代码示例：使用互斥锁解决缓存击穿问题

import com.google.common.cache.*;
import java.util.concurrent.*;

public class AddressCacheService {

    private final LoadingCache<String, String> addressCache;
    private final ConcurrentHashMap<String, Future<String>> loadingFutures = new ConcurrentHashMap<>();

    public AddressCacheService(int maximumSize, long expireAfterWriteMinutes) {
        addressCache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(maximumSize)
                .expireAfterWrite(expireAfterWriteMinutes, TimeUnit.MINUTES)
                .build(
                        new CacheLoader<String, String>() {
                            @Override
                            public String load(String userId) throws Exception {
                                // 从地址服务 (Service B) 获取地址信息
                                return fetchAddressFromServiceB(userId);
                            }
                        });
    }

    public String getAddress(String userId) {
        try {
            return addressCache.get(userId);
        } catch (ExecutionException e) {
            // 处理异常，例如从Service B重新加载，或返回默认值
            e.printStackTrace();
            return fetchAddressFromServiceBWithLock(userId);  // Fallback: 从Service B获取，带锁
        }
    }

    private String fetchAddressFromServiceBWithLock(String userId) {
        // 使用 Future 和 ConcurrentHashMap 实现互斥锁
        Future<String> future = loadingFutures.computeIfAbsent(userId, key -> {
            // 创建一个 FutureTask 来异步加载数据
            FutureTask<String> task = new FutureTask<>(() -> {
                try {
                    return fetchAddressFromServiceB(userId); // 从 Service B 获取数据
                } finally {
                    // 移除 Future，允许其他线程加载
                    loadingFutures.remove(userId);
                }
            });
            // 启动 FutureTask
            new Thread(task).start();
            return task;
        });

        try {
            // 等待 Future 完成，获取结果
            String address = future.get();
            addressCache.put(userId, address);  // 将结果放入缓存
            return address;
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
            return fetchAddressFromServiceB(userId); // 再次尝试从 Service B 获取，如果失败则抛出异常
        }
    }
    private String fetchAddressFromServiceB(String userId) {
        // 模拟从 Service B 获取地址信息
        // 实际情况需要通过 RPC 调用服务 B 的接口
        System.out.println("Calling Service B to fetch address for user: " + userId);
        // 模拟地址信息，实际情况应该从服务 B 获取
        if ("user1".equals(userId)) {
            return "北京市朝阳区";
        } else if ("user2".equals(userId)) {
            return "上海市浦东新区";
        } else {
            return "未知地址";
        }
    }

    public void invalidateCache(String userId) {
        addressCache.invalidate(userId);
    }

    public CacheStats getCacheStats() {
        return addressCache.stats();
    }
}

在这个示例中，fetchAddressFromServiceBWithLock 方法使用了 ConcurrentHashMap 和 Future 来实现互斥锁。当缓存失效时，只有一个线程可以执行 fetchAddressFromServiceB 方法加载数据，其他线程等待。加载完成后，将数据放入缓存，并唤醒等待的线程。

11. 监控和优化

在使用 Guava Cache 时，我们需要对其进行监控和优化。

监控缓存命中率： 通过 CacheStats 对象可以获取缓存的命中率。如果命中率较低，则需要调整缓存的配置，例如增加缓存大小、调整过期时间等。
监控缓存加载时间： 通过 CacheStats 对象可以获取缓存的加载时间。如果加载时间过长，则需要优化数据源的性能。
使用 JConsole 或 VisualVM 等工具监控缓存的内存使用情况： 避免缓存占用过多的内存，影响服务的性能。

总结：Guava Cache 带来性能提升，需要谨慎使用

Guava Cache 是一个非常强大的缓存工具，可以帮助我们解决微服务架构下的接口调用瓶颈问题。通过合理地使用 Guava Cache，我们可以提高服务的性能、降低资源消耗、增强系统的可用性。但是，在使用 Guava Cache 时，我们需要注意缓存穿透、击穿和雪崩等问题，并采取相应的解决方案。同时，我们也需要对缓存进行监控和优化，以保证其性能和稳定性。选择合适的过期策略至关重要，并需要根据实际情况进行调整。

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