(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

    <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。

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