SpringBoot与Caffeine整合，解决微服务间高频调用的性能瓶颈-51CTO.COM

在微服务架构中，数据的一致性和响应时间是非常重要的。由于每个微服务通常独立部署和运行，频繁的数据库查询会导致较高的延迟和资源消耗。通过引入缓存机制，可以显著减少数据库负载，提高系统的整体性能和响应速度。

哪些公司在使用Caffeine？

Google 内部使用 Caffeine 作为其内部服务的一部分，特别是在需要高性能缓存的场景中。
GitHub 在其应用程序中使用 Caffeine 来缓存常用数据，提升网站的加载速度和响应效率。
PayPal 使用 Caffeine 来处理高并发请求，并通过缓存减少对数据库的依赖，提高系统的整体稳定性。
Uber 在其后端服务中使用 Caffeine 来缓存频繁访问的数据，从而减轻数据库负载并加快响应时间。
Twitter 在其微服务架构中使用 Caffeine 来缓存热点数据，确保实时数据的快速访问。
LinkedIn 利用 Caffeine 来优化其推荐系统和其他高流量服务，以减少延迟并提高用户体验。
Netflix 使用 Caffeine 来提高其微服务架构中的性能，特别是在需要快速数据访问的地方。

在微服务中使用Caffeine的好处

减少数据库负载:

缓存热点数据，减少对数据库的直接访问次数。
降低数据库压力，提升数据库性能。

提高响应速度:

将常用的数据存储在内存中，提供更快的读取速度。
减少网络延迟，提升用户体验。

简化系统架构:

不需要依赖外部缓存系统（如Redis或Memcached），减少了系统的复杂性。
轻量级且易于集成，适合小型到中型规模的应用程序。

监控和调优:

内置统计功能，可以实时监控缓存的命中率、加载时间和驱逐情况。
根据监控数据进行调优，优化缓存策略和配置。

支持多种缓存策略:

根据业务需求选择合适的缓存淘汰策略（如LRU、LFU、W-TinyLFU等）。
灵活应对不同的缓存场景。

代码实操

<dependency>
        <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
        <artifactId>caffeine</artifactId>
    </dependency>1.
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配置Caffeine缓存管理器

创建一个配置类来配置Caffeine缓存管理器：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Configuration
@EnableCaching
publicclass CacheConfig {

    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager("data");
        caffeineCacheManager.setCaffeine(caffeineCacheBuilder());
        return caffeineCacheManager;
    }

    Caffeine<Object, Object> caffeineCacheBuilder() {
        return Caffeine.newBuilder()
                .recordStats() // 记录统计信息
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.MINUTES) // 缓存过期时间
                .maximumSize(100); // 最大缓存条目数
    }
}1.
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创建服务并启用缓存

创建一个服务类，并在方法上使用@Cacheable注解来启用缓存：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Slf4j
@Service
publicclass DataService {

    @Autowired
    private DataRepository dataRepository;

    @Cacheable(value = "data", key = "#id")
    public String getDataById(String id) throws InterruptedException {
        log.info("Fetching data for ID: {}", id);
        // Simulate a slow service call by sleeping for 2 seconds
        Thread.sleep(2000);
        return dataRepository.findById(id).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Data not found"));
    }
}1.
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Controller

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/data")
publicclass DataController {

    @Autowired
    private DataService dataService;

    @GetMapping("/{id}")
    public String getData(@PathVariable String id) throws InterruptedException {
        log.info("Received request for data with ID: {}", id);
        return dataService.getDataById(id);
    }
}1.
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创建数据存储

不想写代码，我们随手写一个简单的内存数据存储吧，意思意思就行了，因为他不是重点！

import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;

@Repository
publicclass DataRepository {

    privatefinal Map<String, String> dataStore = new HashMap<>();

    public DataRepository() {
        dataStore.put("1", "Data for ID 1");
        dataStore.put("2", "Data for ID 2");
        dataStore.put("3", "Data for ID 3");
    }

    public Optional<String> findById(String id) {
        return Optional.ofNullable(dataStore.get(id));
    }
}1.
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启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}1.
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测试

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.time.Duration;

publicclass ApiPerformanceTest {

    public static void main(String[] args) {
        String apiUrl = "http://localhost:8080/api/data/1";
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            try {
                long startTime = System.currentTimeMillis();
                HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                        .uri(new URI(apiUrl))
                        .timeout(Duration.ofMinutes(1))
                        .GET()
                        .build();

                HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

                long endTime = System.currentTimeMillis();
                long responseTime = endTime - startTime;

                System.out.println("Request " + (i + 1) + ": Response Time = " + responseTime + " ms");
                System.out.println("Response Body: " + response.body());
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}1.
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log

Request 1: Response Time = 2005 ms
Response Body: Data for ID 1
Request 2: Response Time = 19 ms
Response Body: Data for ID 1
Request 3: Response Time = 17 ms
Response Body: Data for ID 1
Request 4: Response Time = 16 ms
Response Body: Data for ID 1
Request 5: Response Time = 18 ms
Response Body: Data for ID 11.
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第一次请求: 大约需要2秒（2005毫秒），因为我们在服务中模拟了一个慢速的服务调用。
后续请求: 几乎立即返回（大约10-20毫秒），这是因为Caffeine缓存生效了。