一 介绍

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在高并发的场景之下，Hystrix中提供了请求缓存的功能，可以方便地开启和使用请求缓存来优化系统，达到减轻高并发时请求线程的消耗、降低请求响应时间的效果。愿意了解源码的朋友直接求求交流分享技术：二一四七七七五六三三

二开启请求缓存功能

在实现HystrixCommand或HystrixObservableCommand时，通过重载getCacheKey()方法来开启请求缓存。

例如：

public class CommandUsingRequestCache extends HystrixCommand {
 
    private final int value;
 
    protected CommandUsingRequestCache(int value) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
        this.value = value;
    }
 
    @Override
    protected Boolean run() {
        return value == 0 || value % 2 == 0;
    }
 
    //通过getCacheKey方法中返回的请求缓存key值，就能让该请求命令具备缓存功能。此时当不同的外部请求
    //处理逻辑调用了同一个依赖服务时，Hystrix会根据getCacheKey方法返回的值区分是否是重复请求，
    //如果它们的cachekey相同时候，那么该依赖服务值会在第一个请求达到时被真实的调用一次，另外一个
    //请求则直接从请求缓存中返回结果，所以开启缓存有以下好处：
    //减少重复请求数，降低依赖服务的并发度
    //在同一用户请求的上下文中，相同依赖服务的返回数据始终保持一致。
    //请求缓存在run()和construct()执行之前生效，所以可以有效减少不必要的线程开销。
    @Override
    protected String getCacheKey() {
        return String.valueOf(value);
    }
}

三 清理失效缓存功能

使用请求缓存时，如果只是读操作，那么不需要考虑缓存内容是否正确的问题，但是如果请求命令中还有更新数据的操作，那么缓存中的数据就需要我们在进行写操作时进行及时处理，以防止读操作的请求命令获取到失效的数据。

在Hystrix中，可以通过HystrixRequestCache.clear（）方法来进行缓存的清理。

例如：

//当我们对GetterCommand命令实现了请求缓存之后，那么势必需要为SetterCommand命令实现清理缓存，以保证
//prefixStoredOnRemoteDataStore被更新之后，Hystrix请求缓存中相同的缓存的结果被移除，这样下一次根据id
//获取prefixStoredOnRemoteDataStore时，不会从缓存去获取数据
public class CommandUsingRequestCacheInvalidation {
 
    /* represents a remote data store */
    private static volatile String prefixStoredOnRemoteDataStore = "ValueBeforeSet_";
 
    //根据id获取数据
    public static class GetterCommand extends HystrixCommand {
 
        private static final HystrixCommandKey GETTER_KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetterCommand");
        private final int id;
 
        public GetterCommand(int id) {
            super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetSetGet"))
                    .andCommandKey(GETTER_KEY));
            this.id = id;
        }
 
        @Override
        protected String run() {
            return prefixStoredOnRemoteDataStore + id;
        }
 
        @Override
        protected String getCacheKey() {
            return String.valueOf(id);
        }
 
        //该方法从默认的Hystrix并发策略中根据GETTER_KEY获取命令的请求缓存对象HystrixRequestCache的实例
        //然后再调用该请求缓存对象的clear方法，对Key为id值的缓存内容进行清理。
        public static void flushCache(int id) {
            HystrixRequestCache.getInstance(GETTER_KEY,
                    HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear(String.valueOf(id));
        }
 
    }
    //用于更新prefixStoredOnRemoteDataStore的值
    public static class SetterCommand extends HystrixCommand {
 
        private final int id;
        private final String prefix;
 
        public SetterCommand(int id, String prefix) {
            super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetSetGet"));
            this.id = id;
            this.prefix = prefix;
        }
 
        @Override
        protected Void run() {
            // persist the value against the datastore
            prefixStoredOnRemoteDataStore = prefix;
            //在调用了写prefixStoredOnRemoteDataStore之后，增加了对GetterCommand
            //中静态方法flushCache的调用，以实现对时效缓存的清理工作。
            GetterCommand.flushCache(id);
            // no return value
            return null;
        }
    }
}

整体代码结构如下：

资料和源码来源

本文名称：javaB2B2CSpringcloud电子商务平台源码------Hystrix的缓存使用
文章起源：http://scyingshan.cn/article/gdsjjg.html