3.3 Dubbo結果快取

3.3.1結果快取

  快取的好處不用多說，在傳統的業務開發中，引入快取可以幫助減輕資料庫的壓力，在分散式的系統中，引入快取有兩種方式，第一種是在呼叫者，也就是消費者端引入快取，如果能夠命中快取，則預設讀取快取中的內容，不需要再進行遠端呼叫，這樣就減少了一次IO 請求，也能減少服務提供者的壓力，第二種就是在服務提供者提供快取，同樣的請求，把對請求的結果快取在某個地方，比如Redis，或者java記憶體中，亦或者第三方的記憶體容器裡，當資料庫有更新的時候，同步更新記憶體，當新的請求在快取中沒有命中的時候，就會擊穿快取落到資料庫例項上。

  以上就是快取設計的基本也是最簡單的實現方式，不過如何提高快取的命中率，有很多的演算法，有Least Frequently Used（LFU），LeastRecently User（LRU），First in First out（FIFO）等等的演算法。

  Dubbo也支援快取，並且是在服務消費者實現了快取，因為Dubbo是一個純粹的服務呼叫框架，所以它並沒有實現高效能高命中的快取策略，其實也沒有辦法實現，因為沒有具體的業務場景，如何提高快取命中率，跟業務是息息相關的，哪些是熱點資料，在具體業務中才會知道，所以Dubbo只提供了三種快取方案

本小節，只對LRU的實現給出基本Demo，其他的演算法實現將在後面的章節再一起分析

3.3.2 LRU快取Demo的基本實現

  因為剛才已經說了，Dubbo的快取是在服務消費者呼叫端進行配置的，所以服務提供者端，不需要做任何特殊的處理，我們按照慣例，先定義一個介面（服務消費者和服務提供者端同路徑下都要有

）：

package org.bazinga.service;

public interface CacheService {
	
	public String getResultByName(String name);

}

服務提供者給出具體的實現CacheServiceImpl.java：

package org.bazinga.service.impl;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

import org.bazinga.service.CacheService;

public class CacheServiceImpl implements CacheService {
	
	private AtomicInteger index = new AtomicInteger();

	public String getResultByName(String name) {
		
		Integer callCount = index.getAndIncrement();
		
		System.out.println("paramter is "+ name +" call time is "+ callCount);
		
		if(name == null){
			return "hello hero";
		}else if(name.equals("Lyn")){
			return "hello Lyn";
		}else{
			return "hello War3";
		}
	}

}
 

服務提供者端的配置檔案也不要做什麼大改變，與普通的dubbo提供者配置檔案是一樣的spring-dubbo-provider-cache.xml

<?xml version="1.1" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  
       http://code.alibabatech.com/schema/dubbo  
       http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
       
    <dubbo:application owner="lyncc" name="bazinga-app" />
    <!--zookeeper註冊中心 -->
    <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="127.0.0.1:2181"/> 
    
    <dubbo:protocol name ="dubbo" port="20880" />
    <!-- 釋出這個服務 -->
    <dubbo:service  protocol="dubbo"  timeout="4000"  interface ="org.bazinga.service.CacheService" ref="cachaService"/>       
    <!-- 和本地bean一樣實現服務 -->
    <bean id="cachaService" class="org.bazinga.service.impl.CacheServiceImpl" />
    
</beans>

測試類DubboxProviderCacheService.java：

package org.bazinga.service.test;

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class DubboxProviderCacheService {

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(
				"spring-dubbo-provider-cache.xml");
		context.start();
		Thread.sleep(2000000l);
	}

}

服務提供者的配置與普通的dubbo配置是一致的，接下來就是服務消費者Demo的編寫，其實與上面的驗證或者非同步呼叫一樣，都很簡單，甚至更加簡單，只要在配置檔案中加入一個簡單的配置就可以輕鬆地完成快取的配置，我們在服務消費者端同package下引入的CacheService.java，然後就是配置檔案了spring-dubbo-consumer-cache.xml,其實比普通的配置檔案就多了一個標籤”cache=lru”:

<?xml version="1.1" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  
       http://code.alibabatech.com/schema/dubbo  
       http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
       
    <dubbo:application owner="lyncc" name="bazinga-consumer" />
    <!--zookeeper註冊中心 -->
    <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="127.0.0.1:2181"/> 
    <!-- 增加對快取的支援 -->
    <dubbo:reference id="cacheService" interface="org.bazinga.service.CacheService" cache="lru"/> 
    
</beans>

就是這麼簡單的配置就可以完成這樣快取的功能了，編寫測試類:

package org.bazinga.service.test;

import org.bazinga.service.CacheService;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class DubboConsumerCacheService {

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		
		ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(
				"spring-dubbo-consumer-cache.xml");
		context.start();
		
		CacheService cacheService = (CacheService)context.getBean("cacheService");
		
		for(int i = 0;i <100;i++){
			System.out.println(cacheService.getResultByName("Lyn"));
		}
		
	}

}

好了，到此為止，所有的配置檔案就已經完成了，我們進入測試環節，我們在CacheServiceImpl.java記錄了被呼叫的次數，服務消費者迴圈呼叫了100次，如果正常情況下，服務提供者的控制檯應該列印被呼叫了100次，引入快取之後，服務消費者快取了結果，所以呼叫的次數被大大減小

，我們先啟動DubboxProviderCacheService.java的main函式，然後再啟動DubboConsumerCacheService.java的main函式：

服務消費者的控制檯列印結果：

“Hello Lyn”這樣的欄位重複了100遍，我們再看看關鍵的服務提供端的控制檯列印訊息：

可以看到服務提供者只被消費了一次，這樣就說明快取生效了，雖然服務呼叫方呼叫了100次，但是真正請求傳送到服務提供者的只有一次，LRU快取演算法就是如此，把最近最少使用的快取物件給踢走，實現的策略就是把新的請求和對應的請求結果放在快取的頂部，當快取達到容量極限的時候，把底部物件剔除，所以經常被讀取的快取物件就會一直呆在快取池中。有兩種方法可以實現我，Array 或者是linked list

3.3.3 本章小結

  本章只是簡單的介紹了一下Dubbo對快取的支援，簡單的寫了一個基於LRU的Demo，幫助大家入門對本模組的理解，更加詳細的快取，在下面的章節會再具體介紹。