caffeine_redis自定義二級緩存
背景
最近產(chǎn)品下發(fā)一個需求:考慮在程序中加緩存,剛開始以為只是 Redis 緩存,后面才直到是本地緩存(Caffeine) + Redis。
在 SpringBoot2.x 后默認的緩存就是 Caffeine,所以本地緩存也選擇了 Caffeine。
ps:我們的數(shù)據(jù)不是從程序中插入或者更新,是每天會有數(shù)據(jù)專門同步。
問題
基于提出的需求,我認為主要有以下兩個問題:
- 因為有本地緩存,如何保證數(shù)據(jù)一致性。當一個節(jié)點數(shù)據(jù)改變,其他節(jié)點的數(shù)據(jù)如何失效?
- 數(shù)據(jù)不對,需要重新同步,緩存如何失效?
流程圖
接下來就是配合產(chǎn)品和其他開發(fā)人員畫出流程圖,如下:
- 使用一張配置表,記錄是否需要緩存,是否開啟緩存,來達到通知時候緩存失效的情況。
- 因為項目要求一般,即使消息丟失,也不會存在太大的影響,所以最終選擇了 redis 里面的訂閱、發(fā)布功能,實現(xiàn)通知其他節(jié)點失效本地緩存。
開發(fā)
上面問題清楚了,流程圖也清楚了。那就準備開始寫 bug 了。整體思路是自定義注解實現(xiàn)切面,盡量降低對業(yè)務(wù)代碼的耦合度。
CacheConfig
主要是結(jié)合業(yè)務(wù)定義一個 CacheManager,代碼里面的解釋都有。因為這個是直接占用程序內(nèi)存的,所有得特別注意最大可緩存條數(shù),別把內(nèi)存肝爆了。當然也不能太小了,因為還要考慮命中率的問題。所以這就得結(jié)合實際得業(yè)務(wù)來確定最終的大小。
@Bean(name = JKDDCX)
@Primary
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
// 設(shè)置最后一次寫入或訪問后經(jīng)過固定時間過期
.expireAfterAccess(EXPIRE, TIME_UNIT)
//設(shè)置本地緩存寫入后過期時間
.expireAfterWrite(EXPIRE, TIME_UNIT)
// 初始的緩存空間大小
.initialCapacity(500)
// 緩存的最大條數(shù)
.maximumSize(1000));// 使用人數(shù) * 5 (每個人不同的入?yún)?5 條)\
return cacheManager;
}@CaffeineCache
自定義注解,把可以用到的參數(shù)都能加上。
@Target({ ElementType.METHOD ,ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface CaffeineCache {
public String moudleId() default "";
//用于在數(shù)據(jù)庫中配置參數(shù)
public String methodId() default "";
public String cachaName() default "";
//動態(tài)切換實際的 CacheManager
public String cacheManager() default "";
}CacheMessageListener
緩存監(jiān)聽器,主要是保證多節(jié)點數(shù)據(jù)一致性的問題。當一個節(jié)點緩存更新,通知其他的節(jié)點相應(yīng)處理。主要技術(shù)是 Redis 的發(fā)布、訂閱功能,實現(xiàn) MessageListener 接口。
當然下面還有個細節(jié)就是一般生產(chǎn)環(huán)境是禁用 Redis#keys 命令的,所以得換個方式掃描對應(yīng)的 key。
public class CacheMessageListener implements MessageListener {
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
CacheMessage cacheMessage = (CacheMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(message.getBody());
logger.info("收到redis清除緩存消息, 開始清除本地緩存, the cacheName is {}, the key is {}", cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
// redisCaffeineCacheManager.clearLocal(cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
/**
* 如果是一個類上使用了 注解 @CaffeineCache ,那么所有接口都會緩存。
* 下面的邏輯是:除了當前模塊的接口訪問的入?yún)?key,其他的 redis 緩存都會被清除
* (比如此模塊的表更新了,但是當前調(diào)用此接口只是緩存了當前這個入?yún)⒌膔edis,其他的數(shù)據(jù)刪除)
*/
String prefixKey = RedisConstant.WXYMG_DATA_CACHE + cacheMessage.getCacheName();
Set<String> keys = redisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> {
Set<String> keysTmp = new HashSet<>();
Cursor<byte[]> cursor = connection.scan(new ScanOptions.ScanOptionsBuilder().
match(prefixKey + "*").
count(50).build());
while (cursor.hasNext()) {
keysTmp.add(new String(cursor.next()));
}
return keysTmp;
});
Iterator iterator = keys.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
if (iterator.next().toString().equals(cacheMessage.getKey())) {
iterator.remove();
}
}
redisTemplate.delete(keys);
cacheConfig.cacheManager().getCache(cacheMessage.getCacheName()).clear(); //cacheName 下的都刪除
}
}CaffeineCacheAspect
然后就是切面的邏輯處理,里面的內(nèi)容和 流程圖 一模一樣,只是使用代碼實現(xiàn)了需求。
其中:下面的代碼是 Redis 發(fā)布消息。
redisTemplate.convertAndSend(CacheConfig.TOPIC, new CacheMessage(caffeineCache.cachaName(), redisKey));
CacheMessage
這是在 Redis 發(fā)布消息的時候一個消息體,也是自定義的,可以加更多的參數(shù)屬性
public class CacheMessage implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -1L;
private String cacheName;
private Object key;
public CacheMessage(String cacheName, Object key) {
super();
this.cacheName = cacheName;
this.key = key;
}
}總結(jié)
- Redis 天然適合分布式緩存,但是本地緩存還得考慮數(shù)據(jù)一致性的問題,這里使用的是 Redis 的發(fā)布、訂閱功能
- Caffeine 的簡單學(xué)習了解使用
- 結(jié)合自定義注解,使用低耦合的二級緩存
到此這篇關(guān)于caffeine_redis自定義二級緩存的文章就介紹到這了,更多相關(guān)caffeine_redis二級緩存內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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