为什么要用本地缓存
可以加快资源访问速度，减少第三方IO延迟，也避免了网络调用的开销，将数据存储在本地jvm内存中
可以减少外部系统的压力，可以将频繁访问、且更新场景较少的数据缓存起来，降低对远程服务或者数据库的请求次数，降低外部系统负载，提供系统整体的稳定性
缺点:
但是同时也得注意限制本地缓存的数据量，避免影响正常业务流程，防止系统OOM，不适合存储大量或者大数据结构的场景
数据不能持久化，重启系统将会导致本地缓存数据丢失，最好搭配持久化数据库进行访问，比如持久化到mysql, 用Redis做一级缓存，用本地缓存做二级缓存
数据一致性问题，当应用部署在集群环境，无法保证数据一致性，且各个节点之间的数据无法自动同步，如果需要解决这一问题，需要设计复杂的缓存同步机制
常用的本地缓存
Guava Cache
Google Guava库提供的Cache实现，可以实现缓存失效（基于时间或访问次数）、自动加载数据，、缓存统计等
EHCache
Ehcache是一个广泛使用的Java分布式缓存解决方案，虽然主要用于本地缓存，但也支持集群和分布式缓存。Ehcache 提供了丰富的配置选项，可以设定缓存项的生命周期、最大条目数以及其他复杂的缓存策略，并且与Hibernate等框架集成良好。
HashMap
最简单粗暴的本地缓存实现，无需引入额外的依赖，但不提供缓存回收、过期策略等问题
本地缓存缺点
本地缓存最大的缺点就在于数据不一致，每个服务节点都有自己的缓存副本，但是可以实现最终一致性，对于实时性要求不高的情况下，不建议使用，还是乖乖的使用redis这些分布式缓存，
但是优点也是异常的明显，几乎没有网络延迟，磁盘读取等，性能极高
实际使用中会搭配持久化数据库以及redis来使用，可以很大的提高性能，对于实时性要求不是很高的情况下，本文采用redis的订阅发布模式，发送广播消息来实现清除和更新缓存数据，基本上实现本地缓存更新的方案
Guava Cache简单使用
申明缓存以及根据key获取缓存
Redis Pub/Sub
命令介绍
https://redis.io/commands/?group=pubsub
SUBSCRIBE
SUBSCRIBE channel [channel...]
客户端订阅指定的频道
PUBLISH
PUBLISH channel message
指定频道发送消息，在Redis集群中，可以发布到任何一个节点，Redis会确保需要转发的消息，因此客户端可以连接到任一节点来订阅任意频道
UNSCRIBE
UNSUBSCRIBE [channel [channel ...]]
取消订阅消息，可以指定取消定于的channel，如果参数没有，则取消之前订阅的全部频道
这里我们新建channel名为mongo
执行publish命令可以看到消息已经过来了
值得注意的是，redis 订阅发布模式无法查看当前channel的订阅者列表，但是可以通过以下命令查看订阅频道的列表
PUBSUB CHANNELS [pattern]
PUBSUB NUMSUB [channel [channel ...]]
可以查看当前频道的订阅者数量，
spring项目中使用
回归到更新本地缓存问题，如果是通过其他方式，线上服务如果是集群的话，每次请求访问肯定会负载到其中某一个节点，无法保证所有节点的缓存更新，
如果是spring项目的话，可以在项目启动的时候进行订阅频道，项目销毁的时候进行取消订阅，因为是不同的节点订阅，所以可以保证每个节点都会订阅成功
可以利用spring的几个扩展点，比如实现InitializingBean，好在已经有了现成的轮子，RedisMessageListenerContainer
@Configuration
public class RedisMessageConfig {
@Bean
public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer(RedisConnectionFactory factory) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(factory);
// 1.订阅监听
container.addMessageListener(new MessageListenerAdapter(new RedisMessageListener()), new ChannelTopic("mongo"));
return container;
}
private class RedisMessageListener extends MessageListenerAdapter {
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
logger.info("redis消息接收成功：" + message.toString());
}
}
}
我们只需要注入RedisMessageListenerContainer即可，在RedisMessageListener执行清除本地缓存的操作
在MessageListenerAdapter中执行清除缓存的操作
新启动几个节点进行测试一下，可以在idea config 中设置添加 Add VM options 中添加 -Dserver.port=8081,或者在Program arguments中添加 --server.port=8081进行配置
这里启动两个节点进行测试
两个节点基本上无延迟，可以在一定程序上保证不同节点缓存的一致性
标签：订阅,频道,缓存,Cache,Redis,本地,Guava,节点,channel From： https://www.cnblogs.com/LiuFqiang/p/18090226扩展延伸
1、使用Redis的订阅发布模式仅仅为其中一种思路，因为不同jvm暂时无法通信，所以智能借助第三方中间件，也可以使用不同类型的消息队列，比如RabbitMQ，RocketMQ，进行广播消费，可以达到相同的效果
2、可以借助订阅发布模式，定义一个频道，通过不同的消息内容来区分需要订阅的场景，一个项目只存在这一个频道，可以将订阅发布的用处达到最大化，比如通过订阅频道刷新别的数据