Springboot简单设计两级缓存

news2024/11/18 17:37:48

两级缓存相比单纯使用远程缓存，具有什么优势呢？
本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
使用本地缓存能够减少和Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时
但是在设计中，还是要考虑一些问题的，例如数据一致性问题。首先，两级缓存与数据库的数据要保持一致，一旦数据发生了修改，在修改数据库的同时，本地缓存、远程缓存应该同步更新。
如果是分布式环境下，一级缓存之间也会存在一致性问题，当一个节点下的本地缓存修改后，需要通知其他节点也刷新本地缓存中的数据，否则会出现读取到过期数据的情况，这一问题可以通过类似于Redis中的发布/订阅功能解决。
此外，缓存的过期时间、过期策略以及多线程访问的问题也都需要考虑进去，不过我们今天暂时先不考虑这些问题，简单的在代码中实现两级缓存的管理。

图片中一级缓存找的图是Ehcache，但实际项目中我使用的是caffeine做一级缓存，redis做二级缓存原理都是一样，先引入相关依赖

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
			<artifactId>caffeine</artifactId>
			<version>2.9.2</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.commons</groupId>
			<artifactId>commons-pool2</artifactId>
			<version>2.8.1</version>
		</dependency>

在yml中配置redis的相关信息

  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password:
    timeout: 5000
#    lettuce:
#      pool:
#        max-active: 8
#        max-wait: -1ms
#        max-idle: 8
#        min-idle: 0

注释的lettuce都是默认值，实际要调整放开注释自行调整即可

枚举类型枚举

public enum CacheType {

    /**
     * 存取
     */
    FULL,

    /**
     * 只存
     */
    PUT,

    /**
     * 删除
     */
    DEL
}

定义一个注解，用于添加在需要操作缓存的方法上，使用cacheName + key作为缓存的真正key，timeOut为可以设置的二级缓存Redis的过期时间，type是一个枚举类型的变量，表示操作缓存的类型

import com.yx.light.element.jpa.enums.CacheType;

import java.lang.annotation.*;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface L2Cache {

    /**
     * 缓存名字
     * @return
     */
    String cacheName();

    /**
     * 缓存key
     * @return
     */
    String key() default ""; //支持springEl表达式

    /**
     * redis缓存超时时间
     * @return
     */
    long timeOut() default 120;

    /**
     * 缓存类型
     * @return
     */
    CacheType type() default CacheType.FULL;
}

RedisTemplate配置类

import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

    /**
     * 配置自定义redisTemplate
     *
     * @return
     */
    @Bean
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //设置值（value）的序列化采用Jackson2JsonRedisSerializer。
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        //设置键（key）的序列化采用StringRedisSerializer。
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

Caffeine配置类

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Configuration
public class CaffeineConfig {

    @Bean
    public Cache<String, Object> caffeineCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(128)//初始大小
                .maximumSize(1024)//最大数量
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)//过期时间
                .build();
    }
}

El转换辅助工具类

import org.springframework.expression.EvaluationContext;
import org.springframework.expression.Expression;
import org.springframework.expression.ExpressionParser;
import org.springframework.expression.common.TemplateParserContext;
import org.springframework.expression.spel.standard.SpelExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.support.StandardEvaluationContext;

import java.util.TreeMap;

public class ElParserUtil {

    private ElParserUtil() {
    }

    public static String parse(String elString, TreeMap<String, Object> map) {
        elString = String.format("#{%s}", elString);
        //创建表达式解析器
        ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
        //通过evaluationContext.setVariable可以在上下文中设定变量。
        EvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
        map.entrySet().forEach(entry ->
                context.setVariable(entry.getKey(), entry.getValue())
        );

        //解析表达式
        Expression expression = parser.parseExpression(elString, new TemplateParserContext());
        //使用Expression.getValue()获取表达式的值，这里传入了Evaluation上下文
        String value = expression.getValue(context, String.class);
        return value;
    }
}

两级缓存切面，在切面中操作Cache来读写Caffeine的缓存，操作RedisTemplate读写Redis缓存。

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.yx.light.element.jpa.annotations.L2Cache;
import com.yx.light.element.jpa.enums.CacheType;
import com.yx.light.element.jpa.utils.ElParserUtil;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Objects;
import java.util.TreeMap;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j
@Component
@Aspect
@AllArgsConstructor
public class L2CacheAspect {

    private final Cache cache;
    private final RedisTemplate redisTemplate;

    @Pointcut("@annotation(com.yx.light.element.jpa.annotations.L2Cache)")
    public void cacheAspect() {
    }

    @Around("cacheAspect()")
    public Object doAround(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();

        //拼接解析springEl表达式的map
        String[] paramNames = signature.getParameterNames();
        Object[] args = point.getArgs();
        TreeMap<String, Object> treeMap = new TreeMap<>();
        for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) {
            treeMap.put(paramNames[i], args[i]);
        }

        L2Cache annotation = method.getAnnotation(L2Cache.class);
        String elResult = null;
        if (treeMap.size() == 0) {
            elResult = StringUtils.isEmpty(annotation.key()) ? method.getName() : annotation.key();
        } else {
            elResult = ElParserUtil.parse(annotation.key(), treeMap);
        }
        String realKey = annotation.cacheName() + ":" + elResult;

        //强制更新
        if (annotation.type() == CacheType.PUT) {
            Object object = point.proceed();
            if (Objects.isNull(object)) {
                log.info("方法执行完毕无返回值，无需更新缓存");
                return object;
            }
            redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object, annotation.timeOut(), TimeUnit.SECONDS);
            cache.put(realKey, object);
            return object;
        } else if (annotation.type() == CacheType.DEL) {
            redisTemplate.delete(realKey);
            cache.invalidate(realKey);
            return point.proceed();
        }

        //读写，查询Caffeine
        Object caffeineCache = cache.getIfPresent(realKey);
        if (Objects.nonNull(caffeineCache)) {
            log.info("从caffeine中获取数据");
            return caffeineCache;
        }

        //查询Redis
        Object redisCache = redisTemplate.opsForValue().get(realKey);
        if (Objects.nonNull(redisCache)) {
            log.info("从redis中获取数据");
            cache.put(realKey, redisCache);
            return redisCache;
        }

        log.info("从数据库中获取数据");
        Object object = point.proceed();
        if (Objects.nonNull(object)) {
            //写入Redis
            redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object, annotation.timeOut(), TimeUnit.SECONDS);
            //写入Caffeine
            cache.put(realKey, object);
        }
        return object;
    }
}

改造service实现类的几个方法简单测试一下

    @Override
    @L2Cache(cacheName = "GroupHeader", type = CacheType.FULL)
    public List<GroupHeader> findAllGroupHeader() {
        return groupHeaderRepository.findAll();
    }
	
    @Override
    @L2Cache(cacheName = "GroupHeader", key = "#groupHeader.groupCode", type = CacheType.PUT)
    public void editGroupHeader(GroupHeader groupHeader) {
        groupHeaderRepository.save(groupHeader);
    }

    @Override
    @L2Cache(cacheName = "GroupHeader", key = "#ids", type = CacheType.DEL)
    public void deleteGroupHeader(String ids) {
        String[] split = ids.split(",");
        for (String id : split) {
            groupHeaderRepository.deleteById(Long.parseLong(id));
        }
    }

连续调用两次查询接口看日志打印效果和redis客户端的查询

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