前言
在上一节内容中我们主要介绍了高并发请求下,mysql数据库的调优,其调优的主要原理是尽量减少数据库的IO操作,从而提高服务器的访问性能。在此基础上,本节内容是关于如何利用缓存,提高系统的并发访问能力。我们会首先在项目中集成caffeine本地缓存组件,通过jemeter压测工具验证本地缓存对高并发的影响。
正文
-
添加caffeine和spring cache的pom依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>3.1.5</version> </dependency> -
在application.yml中配置caffeine缓存
spring:
cache:
type: caffeine
caffeine:
spec: initialCapacity=100,maximumSize=500,expireAfterWrite=5m
- 使用@EnableCaching注解启用缓存
-
添加一个本地缓存测试用例
@Cacheable(cacheNames = "user", key = "#p0")
@Override
public TpsUserEntity getUserByUsername(String username) {
LambdaQueryWrapper<TpsUserEntity> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<TpsUserEntity>()
.eq(TpsUserEntity::getUsername, username);
return this.getOne(lambdaQueryWrapper);
} -
500用户,并发500的压测结果:吞吐量达到18000/sec
- 500用户,并发1000的压测结果:吞吐量达到19000/sec
- 500用户,并发2000的压测结果:吞吐量达到22000/sec
结语
由此可见,通过增加内存级的缓存能够大幅度提高接口的并发访问能力,对于高并发访问的接口,我们可以通过使用本地内存或者redis等内存级的数据库,提升接口的并发访问能力。