SpringCloud-高级篇（十四）

缓存的作用是其实就是为了减轻对数据库的压力，缩短服务响应的时间，从而提高整个服务的并发能力，Redis单节点并发其实已经很高了，但是它依然有自己的上限，随着互联网的发展，用户低量越来越大，想淘宝、京东、12306这样的网站，它们的并发量，往往能达到亿级一上的并发量，这个时候仅仅使用Redis是不能够满足高的并发需求的。

下面学习的多级缓存正是为了应对亿级流量的并发

（1）多级缓存的架构

浏览器可以把服务器返回的静态资源缓存在本地的，下次再去访问静态资源的时候服务器只要检查一下，数据有没有变化，没有变化返回304状态码，不用返回数据了，浏览器看返回的是304说明本地有，直接把本地的数据渲染，用户直接可以看到，这样就可以减少数据的传输，从而提高渲染和响应的速度。对于一个页面来讲90%的请求都是静态资源请求都可以被缓存起来，那么这样来看响应速度就大大提升了，这就是第一级缓存

对于非静态的数据，不得不访问服务器端了，请求到达了nginx，原来nginx服务器是做反向代理的，在这里要形成第二级的缓存（nginx本地缓存），nginx也是可以去做编程的，想tomcat一样做业务逻辑的编写，我们可以把数据缓存在nginx本地，用户请求来了之后呢，我想看本地有没有呢，有的话直接返回，请求都不到tomcat，响应速度就会快很多

如果没有直接查Redis，注意Redis以前是在tomcat后查现在是在Nginx查，压根不需要到tomcat，tomacat压力就大大减轻了，查Redis就形成了第三级缓存，Redis命中了直接返回，未命中采用到达tomcat

到tomcat以后，不是直接访问数据库的，会形成第四级缓存，叫做tomcat进程缓存，会在服务器的内部类似map（更高级的东西）的形式形成一个进程缓存，这样的缓存呢保存在tomat本地，请求到达以后呢先去读本地缓存，进程缓存啊，命中了直接就返回了，也就不会去访问数据库了，可以解决之前的一个问题，当Redis缓存失效时它就不会直接打到数据库了，它会先到tomcat读本地进程缓存，而后在没命中的情况下，才会到达数据

通过层层的缓存，解决了之前的两个问题了请求大多数情况下都由nginx处理了，不会tomcat，tomcat压力大大减轻了，tomcat就不会称为整个服务器的瓶颈了。第二个当Redis缓存失效时，还会有tomcat进程缓存，做一个缓冲，从而不会直接打到数据库，避免了对数据库的冲击，前面有好几层缓存，压力都集中到了nginx，我们需要在nginx内部去实现对Redis的访问，对tomcat的访问等等的业务编写，此时他就不是一个反向代理服务器了，就变成一个真正的Web服务了在里面去写业务逻辑了将来nginx将来要部署成一个集群，去应对更高的一个并发，准备一个单独的nginx，做反向代理，请求先到它，然后再反向代理到多个本地的本地缓存编写业务的nginx服务器，然后再往后去访问Redis，tomcat按照这样的流程去走，当然Redis也好，tomacat，Mysql也都可以去做群，这样呢多级缓存完整架构方案

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我们需要在tomcat内部去学习编写进程缓存，称为JVM进程缓存

需要在nginx内部做编程，需要学习一门新的语言Lua，学习会了之后，就可以去实现nginx本地缓存，Redis缓存，tomcat缓存等等的多级缓存方案

最后数据库需要跟缓存做同步，就是缓存同步策略

（2）JVM进程缓存

这里主要实现多级缓存中的tomcat进程缓存部分，在tomcat内部去添加缓存，业务进来以后呢优先查进程缓存，缓存没有命中在去查数据库?

（1）导入商品案例

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重启mysql：

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查询商品：?

查询库存：?

将来的查询接口是要加缓存业务的

这个nginx是Windows版本的?

item.html就是商品查询页?

页面中的数据是写死的，将来想要去服务器中查询

1001这个发送的请求没有加端口，默认请求到80端口了，到了反向代理服务器?

?

nginx.conf配置反向代理?

（2）初识Caffeine

我们下面可以给商品查询添加缓存了，我们添加的是JVM的本地缓存，我们先了解一下进程的缓存跟传统的分布式缓存之间的差异，了解一个缓存技术Caffeine

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一直往缓存中存入数据是不行的需要一种清除策略?

驱逐需要时间，运行完jvm就退出了?

前面的key就被清理了?

（3）实现进程缓存

创建缓存对象?

在Controller中注入缓存对象：

改：?

查商品?

产生日志，第一次查询走的数据库??

清空日志：?

重新刷新一次浏览器：没有日志，则证明这次查询没有走数据库，走了缓存

查库存：

产生日志，第一次查询走的数据库?

刷新页面：没有日志，走的缓存

第一次查询走的是数据库，把数据库放到缓存中，第二次直接走缓存，不再查询数据库了，则证明JVM进程缓存就实现了