Jetcache开启FASTJSON2序列化

news2024/12/26 0:13:29

为什么要用Jetcache

JetCache是一个基于Java的缓存系统封装，它提供统一的API和注解来简化缓存的使用。JetCache比SpringCache更强大的注解，可以原生的支持TTL、两级缓存、分布式自动刷新，还提供了Cache接口用于手工缓存操作。

以前使用红薯大佬的j2cache，用起来挺舒服。但是由于j2cache很久没更新了，jedis驱动也比较旧，且不支持TTL。故而转为使用jetcache。

Jetcache现状

目前使用的版本是最新版2.7.4，按照官方的说法，最新版本已经不支持json序列化。但是由于某些数据监控和测试的需要，需要开启json以便在redis客户端能够很方便的观察数据。

有文章说未支持一级缓存的同步。从当前的版本看来，已经是实现了本地缓存的同步了，如果是redis作为二级的话，默认会使用LettuceBroadcastManager进行监听和推送。

需要配置地方

jetcache:
  remote:
    default:
      type: redis.lettuce
      keyConvertor: fastjson2 #other choose：fastjson/jackson
      broadcastChannel: ccframe
      valueEncoder: fastjson2 #other choose：kryo/kryo5/java
      valueDecoder: fastjson2 #other choose：kryo/kryo5/java

只要配置好broadcastChannel即可，然后在生成cache时，指定syncLocal来监听变化：

	@PostConstruct
	public void initCache(){
		QuickConfig qc = QuickConfig.newBuilder(entityClass.getSimpleName() + "Cache")
				.expire(Duration.ofMinutes(30))
				.cacheType(CacheType.BOTH) // two level cache
				.syncLocal(true) // invalidate local cache in all jvm process after update
				.build();
		cache = cacheManager.getOrCreateCache(qc);
	}

此处配置了一个30分钟时长的缓存，发生变更时会广播。

扩展点

回到正题，讲一下如何进行扩展。github上有人扩展了jetcache-plus添加了jackson，需要的可以看看。这里只讲讲如何把jetcache自带的fastjson2给开启起来：

STEP1

按照官方的例子，继承DefaultEncoderParser添加一个新的EncoderParser

package org.ccframe.commons.helper;

import com.alicp.jetcache.CacheConfigException;
import com.alicp.jetcache.anno.SerialPolicy;
import com.alicp.jetcache.anno.support.DefaultEncoderParser;
import com.alicp.jetcache.support.*;
import io.github.qy8502.jetcacheplus.JacksonValueDecoder;
import io.github.qy8502.jetcacheplus.JacksonValueEncoder;
import org.apache.lucene.search.highlight.DefaultEncoder;

import java.net.URI;
import java.util.function.Function;

public class JsonEncoderParser extends DefaultEncoderParser {


    public static final String SERIAL_POLICY_FASTJSON2 = "FASTJSON2";

    @Override
    public Function<Object, byte[]> parseEncoder(String valueEncoder) {

        if (SERIAL_POLICY_FASTJSON2.equalsIgnoreCase(valueEncoder)) {
            return new Fastjson2ValueEncoder(true);
        } else {
            return super.parseEncoder(valueEncoder);
        }
    }

    @Override
    public Function<byte[], Object> parseDecoder(String valueDecoder) {

        if (SERIAL_POLICY_FASTJSON2.equalsIgnoreCase(valueDecoder)) {
            Fastjson2ValueDecoder fastjson2ValueDecoder = new Fastjson2ValueDecoder(true);
            DecoderMap decoderMap = DecoderMap.defaultInstance();
            decoderMap.register(SerialPolicy.IDENTITY_NUMBER_FASTJSON2, Fastjson2ValueDecoder.INSTANCE);
            fastjson2ValueDecoder.setDecoderMap(decoderMap);
            return fastjson2ValueDecoder;
        } else {
            return super.parseDecoder(valueDecoder);
        }
    }

}

至于为什么要用decoderMap.register，因为跟踪代码发现NPE了，翻了下源码参考下，做了个按ID缓存的cache，添加后正常了

STEP2

jetcache设计了一个扩展点，在生成ConfigProvider时，可以指定EncoderParser的bean

/**
 * Created on 2022/08/03.
 */
package com.alicp.jetcache.anno.support;

import com.alicp.jetcache.SimpleCacheManager;
import com.alicp.jetcache.support.StatInfo;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

import java.util.function.Consumer;

/**
 * used in non-spring-boot projects.
 *
 * @author <a href="mailto:areyouok@gmail.com">huangli</a>
 */
public class JetCacheBaseBeans {

    protected SpringConfigProvider createConfigProvider() {
        return new SpringConfigProvider();
    }

    @Bean(destroyMethod = "shutdown")
    public SpringConfigProvider springConfigProvider(
            @Autowired ApplicationContext applicationContext,
            @Autowired GlobalCacheConfig globalCacheConfig,
            @Autowired(required = false) EncoderParser encoderParser,
            @Autowired(required = false) KeyConvertorParser keyConvertorParser,
            @Autowired(required = false) Consumer<StatInfo> metricsCallback) {
        SpringConfigProvider cp = createConfigProvider();
        cp.setApplicationContext(applicationContext);
        cp.setGlobalCacheConfig(globalCacheConfig);

        if (encoderParser != null) {
            cp.setEncoderParser(encoderParser);
        }

        if (keyConvertorParser != null) {
            cp.setKeyConvertorParser(keyConvertorParser);
        }

        if (metricsCallback != null) {
            cp.setMetricsCallback(metricsCallback);
        }
        cp.init();
        return cp;
    }

    @Bean(name = "jcCacheManager",destroyMethod = "close")
    public SimpleCacheManager cacheManager(@Autowired ConfigProvider configProvider) {
        SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
        cacheManager.setCacheBuilderTemplate(configProvider.getCacheBuilderTemplate());
        return cacheManager;
    }
}

同理keyConvertorParser和metricsCallback也可以类似指定。

因此，只需在connfig类里添加一行代码即完成扩展

@EnableCreateCacheAnnotation            //缓存基本数据据类型的注解
@Configuration
public class RedisConfig{

	@Bean
	public EncoderParser encoderParser(){
		return new JsonEncoderParser();	// 支持json序列化
	}


}

看下redis，已经是json格式了