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這篇文章給大家介紹使用Spring Cache如何實現多級緩存，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
為什么多級緩存
緩存的引入是現在大部分系統所必須考慮的
redis 作為常用中間件，雖然我們一般業務系統（畢竟業務量有限）不會遇到如下圖 在隨著 data-size 的增大和數據結構的復雜的造成性能下降，但網絡 IO 消耗會成為整個調用鏈路中不可忽視的部分。尤其在 微服務架構中，一次調用往往會涉及多次調用 例如pig oauth3.0 的 client 認證
Caffeine 來自未來的本地內存緩存,性能比如常見的內存緩存實現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,基于注解（annotation）的緩存（cache）技術,存在的問題如下：
業務流程
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 環路安裝
| Benchmark | Mode | Cnt | Score | Units |
|---|---|---|---|---|
| 多級實現 | 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
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
public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
protected Object lookup(Object key) {
Object cacheKey = getKey(key);
// 1. 先調用 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());
}
}關于使用Spring Cache如何實現多級緩存就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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