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后端_本地缓存：零抖动的极速缓冲层

news 2025/9/29 9:33:13

为什么要“本地缓存”？

把“不会变”或“缓慢变”的热数据拉到 JVM，性能直接提升 1~2 个数量级，同时 零网络、零序列化、零 GC 压力。

2. 架构全景图

┌-----------------┐        ┌-----------------┐
│  Admin 后台改数据 │ ----► │  写操作触发刷新   -> XXXProducer.send()
└-----------------┘        └-----------------┘│                           │▼ Redis Pub/Sub 广播        ▼
┌-----------------┐        ┌-----------------┐
│  JVM-1 本地缓存  │◄-------┤  XXXRefreshConsumer
└-----------------┘        └-----------------┘▲│----┐│        各实例并行刷新▼----┘
┌-----------------┐
│  JVM-n 本地缓存  │
└-----------------┘

关键约定

只缓存“读多写少”数据（角色、部门、字典）
缓存对象 不可变，杜绝并发修改隐患
刷新动作幂等（全量 Map 替换，无并发锁）

3. 编码三步曲

3.1 定义接口：把“刷新”暴露出去

// 目的：Consumer 与 Service 解耦，方便单元测试 Mock。
public interface XxxService {/*** 全量刷新本地缓存，幂等*/void initLocalCache();
}

3.2 启动时一次性预热

@Service
public class XxxServiceImpl implements XxxService {//  Map 替换是原子操作/**  volatile 保证可见性，刷新即“指向替换”  */private volatile Map<Long, XXXDto> xxxCache = Collections.emptyMap();@PostConstruct  // ← 项目启动完成即执行public void initLocalCache() {List<XXXDto> list = roleMapper.selectList();   // ① 读库xxxCache = list.stream().collect(Collectors.toMap(XXXDto::getId, Function.identity()));log.info("[initLocalCache] 角色缓存预热完成，size={}", xxxCache.size());}/** 对外查询接口，O(1) */public RoleDO getXxxFromCache(Long xxxId) {return xxxCache.get(xxxId);   // 直接内存命中}
}

3.3 Redis 广播刷新（多实例一致）

为什么需要使用 Redis Pub/Sub 来实时刷新缓存？考虑到高可用，线上会部署多个 JVM 实例，需要通过 Redis 广播到所有实例，实现本地缓存的刷新。

① 消息实体

// AbstractRedisChannelMessage 自行实现或者参考网上开源源码
@Data
public class XxxRefreshMessage extends AbstractRedisChannelMessage {// 空即可，只做信号
}

② 生产者（写操作后发送）

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class XxxProducer {private final RedisMQTemplate redisMQTemplate;public void sendRoleRefreshMessage() {redisMQTemplate.send(new XxxRefreshMessage());}
}

在 Service 的 save/update/delete 方法最后一行调用即可。

③ 消费者（所有实例同时刷新）

@Component
@Slf4j
public class XxxRefreshConsumer extends AbstractRedisChannelMessageListener<XxxRefreshMessage> {private final XxxService xxxService;@Overridepublic void onMessage(XxxRefreshMessage msg) {log.info("<<Redis<< 收到Xx刷新信号");xxxService.initLocalCache();   // 全量重新加载}
}

4. 高级增强（按需取用）

能力	实现思路	收益
局部刷新	消息体带上 `changedXxxIds`，只替换指定条目	大表场景减少 GC
延迟刷新	发送端使用 `RedissonDelayedQueue` 聚合 3 s 内的变更	削峰填谷
灰度刷新	在消息附加 `grayFlag`，结合 `SpringProfile` 判断	预发环境先验证