(二)高并发压力测试调优篇——caffeine本地缓存调优

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

  org.springframework.boot spring-boot-starter-cache com.github.ben-manes.caffeine caffeine 3.1.5

• 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 lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper()
  .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。