Redis+Guava，性能炸裂！这组合真的太顶了....

我们开发中经常用到 Redis 作为缓存，将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能，降低 MySQL 等关系型数据库压力，甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化，Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。

但是高频数据流处理系统中，Redis 的压力也会很大，同时 I/O 开销才是耗时的主要原因，这时候为了降低 Redis 读写压力我们可以用到本地缓存，Guava 为我们提供了优秀的本地缓存 API，包含了过期策略等等，编码难度低，个人非常推荐。

设计示例

Redis 懒加载缓存

数据在新增到 MySQL 不进行缓存，在精确查找进行缓存，做到查询即缓存，不查询不缓存。

流程图如下：

// 伪代码示例 Xx代表你的的业务对象 如User Goods等等
public class XxLazyCache {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Xx> redisTemplate;

    @Autowired
    private XxService xxService;// 你的业务service

    /**
     * 查询 通过查询缓存是否存在驱动缓存加载 建议在前置业务保证id对应数据是绝对存在于数据库中的
     */
    public Xx getXx(int id) {
        // 1.查询缓存里面有没有数据
        Xx xxCache = getXxFromCache(id);
        if(xxCache != null) {
            return xxCache;// 卫语句使代码更有利于阅读
        }
        // 2.查询数据库获取数据 我们假定到业务这一步，传过来的id都在数据库中有对应数据
        Xx xx = xxService.getXxById(id);
        // 3.设置缓存、这一步相当于Redis缓存懒加载，下次再查询此id，则会走缓存
        setXxFromCache(xx);
        return xx;
        }
    }

    /**
     * 对xx数据进行修改或者删除操作 操作数据库成功后 删除缓存
     * 删除请求 - 删除数据库数据 删除缓存
     * 修改请求 - 更新数据库数据 删除缓存 下次在查询时候就会从数据库拉取新的数据到缓存中
     */
    public void deleteXxFromCache(long id) {
        String key = "Xx:" + xx.getId();
        redisTemplate.delete(key);
    }

    private void setXxFromCache(Xx xx) {
        String key = "Xx:" + xx.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, xx);
    }

    pr