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
<!-- Spring Boot Cache Starter -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency><!-- Caffeine Cache -->
<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: caffeinecaffeine: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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