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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。