目录
[2.1 导入案例](#2.1 导入案例)
[2.2 初识Caffeine](#2.2 初识Caffeine)
[2.3 实现JVM进程缓存](#2.3 实现JVM进程缓存)
[2.3.1 需求](#2.3.1 需求)
[2.3.2 实现](#2.3.2 实现)
[3.1 初识Lua](#3.1 初识Lua)
[3.1 HelloWorld](#3.1 HelloWorld)
[3.2.1 Lua的数据类型](#3.2.1 Lua的数据类型)
[3.2.3 循环](#3.2.3 循环)
[3.3 条件控制、函数](#3.3 条件控制、函数)
[3.3.1 函数](#3.3.1 函数)
[3.3.2 条件控制](#3.3.2 条件控制)
[3.3.3 案例](#3.3.3 案例)
[4.1 安装OpenResty](#4.1 安装OpenResty)
[4.2 OpenResty快速入门](#4.2 OpenResty快速入门)
[4.2.1 反向代理流程](#4.2.1 反向代理流程)
[4.2.2 OpenResty监听请求](#4.2.2 OpenResty监听请求)
[4.2.3 编写item.lua](#4.2.3 编写item.lua)
[4.3 请求参数处理](#4.3 请求参数处理)
[4.3.1 获取参数的API](#4.3.1 获取参数的API)
[4.3.2 获取参数并返回](#4.3.2 获取参数并返回)
[4.4 查询Tomcat](#4.4 查询Tomcat)
[4.4.1 发送http请求的API](#4.4.1 发送http请求的API)
[4.4.2 封装http工具](#4.4.2 封装http工具)
[4.4.3 CJSON工具类](#4.4.3 CJSON工具类)
[4.4.4 实现Tomcat查询](#4.4.4 实现Tomcat查询)
多级缓存
1.什么是多级缓存
传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,如图:
存在下面的问题:
•请求要经过Tomcat处理,Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈
•Redis缓存失效时,会对数据库产生冲击
多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存,减轻Tomcat压力,提升服务性能:
-
浏览器访问静态资源时,优先读取浏览器本地缓存
-
访问非静态资源(ajax查询数据)时,访问服务端
-
请求到达Nginx后,优先读取Nginx本地缓存
-
如果Nginx本地缓存未命中,则去直接查询Redis(不经过Tomcat)
-
如果Redis查询未命中,则查询Tomcat
-
请求进入Tomcat后,优先查询JVM进程缓存
-
如果JVM进程缓存未命中,则查询数据库
在多级缓存架构中,Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑,因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器 ,而是一个编写业务的Web服务器了。因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发,再有专门的nginx服务来做反向代理。另外,我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式。
可见,多级缓存的关键有两个:
-
一个是在nginx中编写业务,实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询
-
另一个就是在Tomcat中实现JVM进程缓存
其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言。
反向代理:
现在,页面是假数据展示的。我们需要向服务器发送ajax请求,查询商品数据。
打开控制台,可以看到页面有发起ajax查询数据:
而这个请求地址同样是80端口,所以被当前的nginx反向代理了。
查看nginx的conf目录下的nginx.conf文件
2.JVM进程缓存
2.1 导入案例
2.2 初识Caffeine
缓存在日常开发中启动至关重要的作用,由于是存储在内存中,数据的读取速度是非常快的,能大量减少对数据库的访问,减少数据库的压力。我们把缓存分为两类:
-
分布式缓存,例如Redis:
-
优点:存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
-
缺点:访问缓存有网络开销
-
场景:缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
-
-
进程本地缓存,例如HashMap、GuavaCache:
-
优点:读取本地内存,没有网络开销,速度更快
-
缺点:存储容量有限、可靠性较低、无法共享
-
场景:性能要求较高,缓存数据量较小
-
Caffeine是一个基于Java8开发的,提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。
缓存使用的基本API:
java
@Test
void testBasicOps() {
// 构建cache对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();
// 存数据
cache.put("gf", "迪丽热巴");
// 取数据
String gf = cache.getIfPresent("gf");
System.out.println("gf = " + gf);
// 取数据,包含两个参数:
// 参数一:缓存的key
// 参数二:Lambda表达式,表达式参数就是缓存的key,方法体是查询数据库的逻辑
// 优先根据key查询JVM缓存,如果未命中,则执行参数二的Lambda表达式
String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
// 根据key去数据库查询数据
return "柳岩";
});
System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
}
Caffeine既然是缓存的一种,肯定需要有缓存的清除策略,不然的话内存总会有耗尽的时候。
Caffeine提供了三种缓存驱逐策略:
基于容量:设置缓存的数量上限
java
// 创建缓存对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1
.build();
基于时间:设置缓存的有效时间
java
// 创建缓存对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
// 设置缓存有效期为 10 秒,从最后一次写入开始计时
.expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10))
.build();
基于引用:设置缓存为软引用或弱引用,利用GC来回收缓存数据。性能较差,不建议使用。
注意:在默认情况下,当一个缓存元素过期的时候,Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后,或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。
2.3 实现JVM进程缓存
2.3.1 需求
利用Caffeine实现下列需求:
-
给根据id查询商品的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
-
给根据id查询商品库存的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
-
缓存初始大小为100
-
缓存上限为10000
2.3.2 实现
首先,我们需要定义两个Caffeine的缓存对象,分别保存商品、库存的缓存数据。
在item-service的com.heima.item.config
包下定义CaffeineConfig
类:
java
package com.heima.item.config;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class CaffeineConfig {
@Bean
public Cache<Long, Item> itemCache(){
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10_000)
.build();
}
@Bean
public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10_000)
.build();
}
}
然后,修改item-service中的com.heima.item.web
包下的ItemController类,添加缓存逻辑:
java
@RestController
@RequestMapping("item")
public class ItemController {
@Autowired
private IItemService itemService;
@Autowired
private IItemStockService stockService;
@Autowired
private Cache<Long, Item> itemCache;
@Autowired
private Cache<Long, ItemStock> stockCache;
// ...其它略
@GetMapping("/{id}")
public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {
return itemCache.get(id, key -> itemService.query()
.ne("status", 3).eq("id", key)
.one()
);
}
@GetMapping("/stock/{id}")
public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {
return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));
}
}
3.Lua语法入门
Nginx编程需要用到Lua语言,因此我们必须先入门Lua的基本语法。
3.1 初识Lua
Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。
Lua经常嵌入到C语言开发的程序中,例如游戏开发、游戏插件等。
Nginx本身也是C语言开发,因此也允许基于Lua做拓展。
3.1 HelloWorld
CentOS7默认已经安装了Lua语言环境,所以可以直接运行Lua代码。
1)在Linux虚拟机的任意目录下,新建一个hello.lua文件
2)添加下面的内容
print("Hello World!")
3)运行
3.2.变量和循环
3.2.1 Lua的数据类型
另外,Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型:
Lua中的table类型既可以作为数组,又可以作为Java中的map来使用。数组就是特殊的table,key是数组角标而已:
Lua
-- 声明数组 ,key为角标的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table,类似java的map
local map = {name='Jack', age=21}
Lua中的数组角标是从1开始
Lua
-- 访问数组,lua数组的角标从1开始
print(arr[1])
Lua中的table可以用key来访问:
Lua
-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)
3.2.3 循环
对于table,我们可以利用for循环来遍历。不过数组和普通table遍历略有差异。
遍历数组:
Lua
-- 声明数组 key为索引的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) do
print(index, value)
end
遍历普通table:
Lua
-- 声明map,也就是table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) do
print(key, value)
end
3.3 条件控制、函数
3.3.1 函数
定义函数的语法:
Lua
function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
-- 函数体
[return 返回值]
end
3.3.2 条件控制
类似Java的条件控制,例如if、else语法:
Lua
if(布尔表达式)
then
--[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块 --]
else
--[ 布尔表达式为 false 时执行该语句块 --]
end
与java不同,布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词:
3.3.3 案例
需求:自定义一个函数,可以打印table,当参数为nil时,打印错误信息
Lua
function printArr(arr)
if not arr then
print('数组不能为空!')
end
for index, value in ipairs(arr) do
print(value)
end
end
4.实现多级缓存
多级缓存的实现离不开Nginx编程,而Nginx编程又离不开OpenResty。
4.1 安装OpenResty
OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台,用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点:
-
具备Nginx的完整功能
-
基于Lua语言进行扩展,集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块
-
允许使用Lua自定义业务逻辑 、自定义库
安装OpenResty资料:
4.2 OpenResty快速入门
其中:
-
windows上的nginx用来做反向代理服务,将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群
-
OpenResty集群用来编写多级缓存业务
4.2.1 反向代理流程
现在,商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中,可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。
这个请求如下:
请求地址是localhost,端口是80,就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群:
我们需要在OpenResty中编写业务,查询商品数据并返回到浏览器。
但是这次,我们先在OpenResty接收请求,返回假的商品数据。
4.2.2 OpenResty监听请求
OpenResty的很多功能都依赖于其目录下的Lua库,需要在nginx.conf中指定依赖库的目录,并导入依赖:
1)添加对OpenResty的Lua模块的加载
修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf
文件,在其中的http下面,添加下面代码:
Lua
#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
2)监听/api/item路径
修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf
文件,在nginx.conf的server下面,添加对/api/item这个路径的监听:
Lua
location /api/item {
# 默认的响应类型
default_type application/json;
# 响应结果由lua/item.lua文件来决定
content_by_lua_file lua/item.lua;
}
这个监听,就类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")
做路径映射。
而content_by_lua_file lua/item.lua
则相当于调用item.lua这个文件,执行其中的业务,把结果返回给用户。相当于java中调用service。
4.2.3 编写item.lua
1)在/usr/loca/openresty/nginx
目录创建文件夹:lua
2)在/usr/loca/openresty/nginx/lua
文件夹下,新建文件:item.lua
3)编写item.lua,返回假数据
item.lua中,利用ngx.say()函数返回数据到Response中
Lua
ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')
4)重新加载配置
Lua
nginx -s reload
4.3 请求参数处理
上面在OpenResty接收前端请求,但是返回的是假数据。
要返回真实数据,必须根据前端传递来的商品id,查询商品信息才可以。
那么如何获取前端传递的商品参数呢?
4.3.1 获取参数的API
4.3.2 获取参数并返回
在前端发起的ajax请求如图:
可以看到商品id是以路径占位符方式传递的,因此可以利用正则表达式匹配的方式来获取ID
1)获取商品id
修改/usr/loca/openresty/nginx/nginx.conf
文件中监听/api/item的代码,利用正则表达式获取ID:
Lua
location ~ /api/item/(\d+) {
# 默认的响应类型
default_type application/json;
# 响应结果由lua/item.lua文件来决定
content_by_lua_file lua/item.lua;
}
2)拼接ID并返回
修改/usr/loca/openresty/nginx/lua/item.lua
文件,获取id并拼接到结果中返回:
Lua
-- 获取商品id
local id = ngx.var[1]
-- 拼接并返回
ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')
3)重新加载并测试
运行命令以重新加载OpenResty配置:
Lua
nginx -s reload
刷新页面可以看到结果中已经带上了ID:
4.4 查询Tomcat
拿到商品ID后,本应去缓存中查询商品信息,不过目前我们还未建立nginx、redis缓存。因此,这里我们先根据商品id去tomcat查询商品信息。我们实现如图部分:
需要注意的是,我们的OpenResty是在虚拟机,Tomcat是在Windows电脑上。两者IP一定不要搞错了。
4.4.1 发送http请求的API
nginx提供了内部API用以发送http请求:
Lua
local resp = ngx.location.capture("/path",{
method = ngx.HTTP_GET, -- 请求方式
args = {a=1,b=2}, -- get方式传参数
})
返回的响应内容包括:
-
resp.status:响应状态码
-
resp.header:响应头,是一个table
-
resp.body:响应体,就是响应数据
注意:这里的path是路径,并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。
但是我们希望这个请求发送到Tomcat服务器,所以还需要编写一个server来对这个路径做反向代理:
Lua
location /path {
# 这里是windows电脑的ip和Java服务端口,需要确保windows防火墙处于关闭状态
proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}
原理如图:
4.4.2 封装http工具
下面,我们封装一个发送Http请求的工具,基于ngx.location.capture来实现查询tomcat。
1)添加反向代理,到windows的Java服务
因为item-service中的接口都是/item开头,所以我们监听/item路径,代理到windows上的tomcat服务。
修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf
文件,添加一个location:
Lua
location /item {
proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}
以后,只要我们调用ngx.location.capture("/item")
,就一定能发送请求到windows的tomcat服务。
2)封装工具类
之前我们说过,OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件:
所以,自定义的http工具也需要放到这个目录下。
在/usr/local/openresty/lualib
目录下,新建一个common.lua文件:
vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua
内容如下:
Lua
-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)
local resp = ngx.location.capture(path,{
method = ngx.HTTP_GET,
args = params,
})
if not resp then
-- 记录错误信息,返回404
ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
ngx.exit(404)
end
return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {
read_http = read_http
}
return _M
这个工具将read_http函数封装到_M这个table类型的变量中,并且返回,这类似于导出。
使用的时候,可以利用require('common')
来导入该函数库,这里的common是函数库的文件名。
3)实现商品查询
最后,我们修改/usr/local/openresty/lua/item.lua
文件,利用刚刚封装的函数库实现对tomcat的查询:
Lua
-- 引入自定义common工具模块,返回值是common中返回的 _M
local common = require("common")
-- 从 common中获取read_http这个函数
local read_http = common.read_http
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)
这里查询到的结果是json字符串,并且包含商品、库存两个json字符串,页面最终需要的是把两个json拼接为一个json:
这就需要我们先把JSON变为lua的table,完成数据整合后,再转为JSON。
4.4.3 CJSON工具类
OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列。
1)引入cjson模块:
local cjson = require "cjson"
2)序列化:
local obj = {
name = 'jack',
age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)
3)反序列化:
local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)
4.4.4 实现Tomcat查询
下面,我们修改之前的item.lua中的业务,添加json处理功能:
Lua
-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)
-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold
-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))