Guava库中的RateLimiter和Cache是两个不同的组件，分别用于控制访问频率和实现缓存功能。RateLimiter用于流量控制，确保系统在处理请求时不会超过指定的速率，而Cache则用于存储数据以加快访问速度。
由于RateLimiter本身并不直接支持实现缓存功能，因此你无法直接使用RateLimiter来实现实例级的本地缓存。但是，你可以结合Guava的Cache和RateLimiter来实现一个既具有缓存功能又受流量控制的系统。
以下是一个使用Guava的Cache和RateLimiter来实现实例级本地缓存的示例：
import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class CachedService { // 创建一个缓存实例，设置缓存的最大容量为100，并且设置写入后5分钟过期 private Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .build(); // 创建一个RateLimiter实例，设置每秒允许2个请求 private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0); // 模拟从某个数据源获取数据的方法 private String fetchDataFromSource(String key) { // 这里可以是数据库查询、HTTP请求等 return "Data for " + key; } // 获取数据的方法，首先尝试从缓存中获取，如果缓存中没有则通过RateLimiter控制后从数据源获取 public String getData(String key) { // 尝试从缓存中获取数据 String cachedData = cache.getIfPresent(key); if (cachedData != null) { System.out.println("Cache hit for key: " + key); return cachedData; } // 如果缓存中没有数据，则通过RateLimiter获取许可 rateLimiter.acquire(); // 这会阻塞当前线程直到获取到许可 // 尝试再次从缓存中获取数据（以防在获取许可期间有其他线程已经更新了缓存） cachedData = cache.getIfPresent(key); if (cachedData != null) { return cachedData; } // 如果仍然没有数据，则从数据源获取 System.out.println("Fetching data from source for key: " + key); String newData = fetchDataFromSource(key); // 将新数据放入缓存中 cache.put(key, newData); return newData; } public static void main(String[] args) { CachedService service = new CachedService(); // 模拟多个线程同时访问数据 for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(() -> { String key = "exampleKey"; String data = service.getData(key); System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " got data: " + data); }).start(); } }
}在这个示例中，CachedService类有一个Cache实例用于存储数据，并且有一个RateLimiter实例用于控制对数据源的访问频率。getData方法首先尝试从缓存中获取数据，如果缓存中没有数据，则通过RateLimiter获取许可，然后再次检查缓存（因为可能在获取许可期间有其他线程已经更新了缓存），如果仍然没有数据，则从数据源获取并更新缓存。
请注意，这个示例中的RateLimiter是全局的，意味着它会限制所有对getData方法的调用。如果你想要对每个不同的键或每个不同的实例有独立的流量控制，你需要为每个键或实例创建单独的RateLimiter实例。然而，这通常不是推荐的做法，因为它可能会增加复杂性和资源消耗。相反，你应该根据业务需求和系统架构来选择合适的流量控制策略。