spring緩存自定義resolver的方法
本文介紹spring中自定義緩存resolver,通過自定義resolver,可以在spring的cache注解中增加附加處理。
一、概述
cache-aside模式是常用的緩存使用模式。
使用流程如下圖:
當更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)后,對緩存做失效處理,后續(xù)就能讀取到數(shù)據(jù)庫中最新的數(shù)據(jù),使得緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)保持一致。
在spring中通過cache注解進行緩存的處理,一般會把緩存處理封裝到dao層,這樣業(yè)務(wù)層就不需要感知緩存操作的細節(jié),可以專注于業(yè)務(wù)邏輯的處理。
二、緩存的讀取和失效
dao層的操作通常使用springdatajpa,數(shù)據(jù)庫方法都是一個interface,通過在interface上增加對應的cache注解實現(xiàn)緩存處理。
讀取數(shù)據(jù):
@Cacheable(value = "testCache", key = "#p0", unless = "#result == null") Optional<DemoEntity> findById(Long id);
通過Cacheable注解,從數(shù)據(jù)庫中讀取到數(shù)據(jù)后,會同步寫到緩存中。
保存數(shù)據(jù):
@CacheEvict(value = "testCache", key = "#p0.id") DemoEntity save(DemoEntity entity);
通過CacheEvict注解,在將數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫后,對緩存進行失效。
如果我們想在緩存失效后,進行其它的操作,例如將失效緩存的key寫入kafka,用于其它系統(tǒng)同步刪除緩存,這時該怎樣處理?
三、自定義緩存resolver
spring提供了自定義緩存resolver的方式,通過自定義resolver,可以在緩存處理中增加附加操作。
@Configuration public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport { @Bean public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .computePrefixWith(cacheName -> cacheName.concat(":")); return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory) .cacheDefaults(cacheConfiguration) .build(); } @Bean public CacheResolver customCacheResolver(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { return new CustomCacheResolver(redisCacheManager(redisConnectionFactory)); } }
以上代碼是redis緩存的配置,其中 RedisCacheManager
部分是常規(guī)的cacheManager的配置, 而 customCacheResolver
部分是自定義resolver的配置,通過定義customCacheResolver這個bean,可以在cache注解中引用到這個自定義的resolver。
定義好customCacheResolver的bean
后,我們就可以在cache注解中引用,上面提到的數(shù)據(jù)保存方法改造后的代碼:
@CacheEvict(value = "testCache", cacheResolver = "customCacheResolver", key = "#p0.id") DemoEntity save(DemoEntity entity);
相比于之前的實現(xiàn),對CacheEvict增加指定cacheResolver。
四、自定義resolver的實現(xiàn)
上面我們介紹了如果配置和引用cacheResolver
,下面介紹自定義cacheResolver
的實現(xiàn)。
public class CustomCacheResolver extends SimpleCacheResolver { public CustomCacheResolver(CacheManager cacheManager) { super(cacheManager); } @Override @NonNull public Collection<? extends Cache> resolveCaches(CacheOperationInvocationContext<?> context) { ParameterNameDiscoverer paramNameDiscoverer = new DefaultParameterNameDiscoverer(); EvaluationContext evaluationContext = new MethodBasedEvaluationContext(context.getOperation(), context.getMethod(), context.getArgs(), paramNameDiscoverer); Expression exp = (new SpelExpressionParser()).parseExpression(((CacheEvictOperation) context.getOperation()).getKey()); Collection<? extends Cache> caches = super.resolveCaches(context); context.getOperation().getCacheNames().forEach(cacheName -> { String key = cacheName + ':' + exp.getValue(evaluationContext, String.class); log.info("cache key={}", key); }); return caches; } }
上面的代碼定義了CustomCacheResolver
這個自定義resolver類,繼承SimpleCacheResolver
。SimpleCacheResolver
類是spring在cache注解中默認使用的resolver。
我們通過擴展SimpleCacheResolver這個類,來增加附加操作。其中resolveCaches
就是解析緩存操作的部分。
在這部分代碼中,我們需要的是獲取到 @CacheEvict(value = "testCache", cacheResolver = "customCacheResolver", key = "#p0.id")
注解中失效的緩存的key的值。
通過 context.getOperation()).getKey()
從參數(shù)context中可以讀取到key的定義,即 #p0.id
,這個定義是一個spel表達式,與普通的spel表達式不同, p0這個變量是jpa方法中的一個特有變量,表示方法中的第一個參數(shù),同樣p1表示方法中的第二個參數(shù)。通過普通的spel處理無法解析這個spel表達式。
spring提供了 MethodBasedEvaluationContext
類用于解析這種特殊的spel表達式。
通過一下四行代碼,我們就能夠獲取到具體的key的值:
ParameterNameDiscoverer paramNameDiscoverer = new DefaultParameterNameDiscoverer(); EvaluationContext evaluationContext = new MethodBasedEvaluationContext(context.getOperation(), context.getMethod(), context.getArgs(), paramNameDiscoverer); Expression exp = (new SpelExpressionParser()).parseExpression(((CacheEvictOperation) context.getOperation()).getKey()); String key = cacheName + ':' + exp.getValue(evaluationContext, String.class);
獲取到了key的值,我們就可以對這個key做很多操作,可以把這個key寫入kafka,通知其它系統(tǒng)同步清理key。
五、總結(jié)
我們通常把緩存操作封裝到dao層以簡化程序的整體邏輯,當使用springdatajpa作為dao層的實現(xiàn)時,具體的dao方法都是interface,對于在interface上添加的cache注解,沒有辦法增加額外的其它操作。
當需要對緩存操作做額外處理時,可以通過自定義resolver的方式實現(xiàn),在cache注解中使用我們自定義的resolver。
這樣既沒有破環(huán)程序的整理邏輯,又擴展了對緩存的操作,是一種比較好的實現(xiàn)方式。
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