如何擴展Spring Cache實現(xiàn)支持多級緩存

更新時間：2020年11月19日 11:29:22 投稿：yaominghui

這篇文章主要介紹了如何擴展Spring Cache實現(xiàn)支持多級緩存,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

為什么多級緩存

緩存的引入是現(xiàn)在大部分系統(tǒng)所必須考慮的

redis 作為常用中間件，雖然我們一般業(yè)務系統(tǒng)（畢竟業(yè)務量有限）不會遇到如下圖在隨著 data-size 的增大和數(shù)據(jù)結構的復雜的造成性能下降，但網(wǎng)絡 IO 消耗會成為整個調(diào)用鏈路中不可忽視的部分。尤其在微服務架構中，一次調(diào)用往往會涉及多次調(diào)用例如pig oauth2.0 的 client 認證

Caffeine 來自未來的本地內(nèi)存緩存,性能比如常見的內(nèi)存緩存實現(xiàn)性能高出不少詳細對比。

綜合所述：我們需要構建 L1 Caffeine JVM 級別緩存， L2 Redis 緩存。

設計難點

目前大部分應用緩存都是基于 Spring Cache 實現(xiàn),基于注解（annotation）的緩存（cache）技術,存在的問題如下：

Spring Cache 僅支持單一的緩存來源，即：只能選擇 Redis 實現(xiàn)或者 Caffeine 實現(xiàn)，并不能同時使用。
數(shù)據(jù)一致性：各層緩存之間的數(shù)據(jù)一致性問題，如應用層緩存和分布式緩存之前的數(shù)據(jù)一致性問題。
緩存過期：Spring Cache 不支持主動的過期策略

業(yè)務流程

如何使用

引入依賴

<dependency>
  <groupId>com.pig4cloud.plugin</groupId>
  <artifactId>multilevel-cache-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>0.0.1</version>
</dependency>

開啟緩存支持

@EnableCaching
public class App {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(App.class, args);
	}
}

目標接口聲明 Spring Cache 注解

@Cacheable(value = "get",key = "#key")
@GetMapping("/get")
public String get(String key){
  return "success";
}

性能比較

為保證性能 redis 在 127.0.0.1 環(huán)路安裝

OS: macOS Mojave
CPU: 2.3 GHz Intel Core i5
RAM: 8 GB 2133 MHz LPDDR3
JVM: corretto_11.jdk

Benchmark	Mode	Cnt	Score	Units
多級實現(xiàn)	thrpt	2	2716.074	ops/s
默認 redis	thrpt	2	1373.476	ops/s

代碼原理

自定義 CacheManager 多級緩存實現(xiàn)

public class RedisCaffeineCacheManager implements CacheManager {

	@Override
	public Cache getCache(String name) {
		Cache cache = cacheMap.get(name);
		if (cache != null) {
			return cache;
		}
		cache = new RedisCaffeineCache(name, stringKeyRedisTemplate, caffeineCache(), cacheConfigProperties);
		Cache oldCache = cacheMap.putIfAbsent(name, cache);
		log.debug("create cache instance, the cache name is : {}", name);
		return oldCache == null ? cache : oldCache;
	}
}

多級讀取、過期策略實現(xiàn)

public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
	protected Object lookup(Object key) {
		Object cacheKey = getKey(key);

  // 1. 先調(diào)用 caffeine 查詢是否存在指定的值
		Object value = caffeineCache.getIfPresent(key);
		if (value != null) {
			log.debug("get cache from caffeine, the key is : {}", cacheKey);
			return value;
		}

  // 2. 調(diào)用 redis 查詢在指定的值
		value = stringKeyRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);

		if (value != null) {
			log.debug("get cache from redis and put in caffeine, the key is : {}", cacheKey);
			caffeineCache.put(key, value);
		}
		return value;
	}
}

過期策略，所有更新操作都基于 redis pub/sub 消息機制更新

public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
	@Override
	public void put(Object key, Object value) {
		push(new CacheMessage(this.name, key));
	}

	@Override
	public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) {
				push(new CacheMessage(this.name, key));
	}

	@Override
	public void evict(Object key) {
		push(new CacheMessage(this.name, key));
	}

	@Override
	public void clear() {
		push(new CacheMessage(this.name, null));
	}

	private void push(CacheMessage message) {
		stringKeyRedisTemplate.convertAndSend(topic, message);
	}
}

MessageListener 刪除指定 Caffeine 的指定值

public class CacheMessageListener implements MessageListener {

	private final RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;

	private final RedisCaffeineCacheManager redisCaffeineCacheManager;

	@Override
	public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
		CacheMessage cacheMessage = (CacheMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(message.getBody());
				cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
		redisCaffeineCacheManager.clearLocal(cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
	}
}

https://github.com/pig-mesh/multilevel-cache-spring-boot-starter

https://gitee.com/log4j/pig

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章: