背景
在公司项目中，基本都有一个公共服务：数据字典服务；一般的情况下，应用程序都是通过数据字典服务提供的接口来获取最新数据字典，这样的实现方式存在以下的几个问题：
- 通常情况下，都需要把网络认为是不可靠的，这种实现方式无法达到高可用（99.99%）的标准
- 通过接口获取最新数据字典，会导致接口高并发，那么就需要更多的服务器来支撑，浪费资源
- 通过接口访问，会存在网络传输上的消耗
基于此，我们可以考虑把数据字典做一个redis缓存，但就算是使用了redis缓存，也会存在一定程度的网络传输上的消耗，在实际应用中，数据字典是变更频率非常低的数据，可以直接缓存在应用内部，减少对redis的访问，提高响应速度。
一、总体设计
1.1 基础模型
上图是基础模型：
- 用户在数据字典管理平台进行新增、修改字典
- 数据字典管理平台通知数据字典客户端有字典更新
- 数据字典从数据字典管理平台拉取最新的字典、更新本地配置
二、服务端设计
2.1 字典发布后的实时推送设计
在字典服务管理平台中，一个重要的功能就是字典修改后实时推送到客户端。下面我们简要看一下这块是怎么设计实现的。
2.1.1 发送消息的实现方式
我们使用的是Redis Messaging (Pub/Sub), 当然你还可以通过MQ，ZK等方式来实现。
三、客户端设计
为什么选择Caffeine
Caffeine是基于JAVA 1.8 Version的高性能缓存库。Caffeine提供的内存缓存使用参考Google guava的API。Caffeine是基于Google Guava Cache设计经验上改进的成果. Caffeine效率明显的高于其他缓存
参考文档
微服务架构~携程Apollo配置中心架构剖析添加VX：AAAMAXIAOXIN获取学习笔记和学习资料哦
