一、聊聊什么是硬编码使用缓存?

在学习Spring Cache之前,笔者经常会硬编码的方式使用缓存。

我们来举个实际中的例子,为了提升用户信息的查询效率,我们对用户信息使用了缓存,示例代码如下:

    @Autowire
private UserMapper userMapper; @Autowire
private RedisCache redisCache; //查询用户
public User getUserById(Long userId) {
//定义缓存key
String cacheKey = "userId_" + userId;
//先查询redis缓存
User user = redisCache.get(cacheKey);
//如果缓存中有就直接返回,不再查询数据库
if (user != null) {
return user;
}
//没有再查询数据库
user = userMapper.getUserById(userId); //数据存入缓存,这样下次查询就能到缓存中获取
if (user != null) {
stringCommand.set(cacheKey, user);
} return user;
}

相信很多同学都写过类似风格的代码,这种风格符合面向过程的编程思维,非常容易理解。但它也有一些缺点:

代码不够优雅。业务逻辑有四个典型动作:存储,读取,修改,删除。每次操作都需要定义缓存Key ,调用缓存命令的API,产生较多的重复代码;

缓存操作和业务逻辑之间的代码耦合度高,对业务逻辑有较强的侵入性。侵入性主要体现如下两点:

  • 开发联调阶段,需要去掉缓存,只能注释或者临时删除缓存操作代码,也容易出错

  • 某些场景下,需要更换缓存组件,每个缓存组件有自己的API,更换成本颇高

如果说是下面这样的,是不是就优雅多了。

@Mapper
public interface UserMapper { /**
* 根据用户id获取用户信息
*
* 如果缓存中有直接返回缓存数据,如果没有那么就去数据库查询,查询完再插入缓存中,这里缓存的key前缀为cache_user_id_,+传入的用户ID
*/
@Cacheable(key = "'cache_user_id_' + #userId")
User getUserById(Long userId);
}

再看实现类

    @Autowire
private UserMapper userMapper; //查询用户
public User getUserById(Long userId) {
return userMapper.getUserById(userId);
}

这么一看是不是完全和缓存分离开来,如果开发联调阶段,需要去掉缓存那么直接注释掉注解就好了,是不是非常完美。

而且这一整套实现都不要自己手动写,Spring Cache就已经帮我定义好相关注解和接口,我们可以轻易实现上面的功能。

二、Spring Cache简介

Spring Cache是Spring-context包中提供的基于注解方式使用的缓存组件,定义了一些标准接口,通过实现这些接口,就可以通过在

方法上增加注解来实现缓存。这样就能够避免缓存代码与业务处理耦合在一起的问题。

Spring Cache核心的接口就两个:CacheCacheManager

1、Cache接口

该接口定义提供缓存的具体操作,比如缓存的放入、读取、清理:

package org.Springframework.cache;
import java.util.concurrent.Callable; public interface Cache { // cacheName,缓存的名字,默认实现中一般是CacheManager创建Cache的bean时传入cacheName
String getName(); //得到底层使用的缓存,如Ehcache
Object getNativeCache(); // 通过key获取缓存值,注意返回的是ValueWrapper,为了兼容存储空值的情况,将返回值包装了一层,通过get方法获取实际值
ValueWrapper get(Object key); // 通过key获取缓存值,返回的是实际值,即方法的返回值类型
<T> T get(Object key, Class<T> type); // 通过key获取缓存值,可以使用valueLoader.call()来调使用@Cacheable注解的方法。当@Cacheable注解的sync属性配置为true时使用此方法。
// 因此方法内需要保证回源到数据库的同步性。避免在缓存失效时大量请求回源到数据库
<T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader); // 将@Cacheable注解方法返回的数据放入缓存中
void put(Object key, Object value); // 当缓存中不存在key时才放入缓存。返回值是当key存在时原有的数据
ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value); // 删除缓存
void evict(Object key); // 清空缓存
void clear(); // 缓存返回值的包装
interface ValueWrapper { // 返回实际缓存的对象
Object get();
}
}

2、CacheManager接口

主要提供Cache实现bean的创建,每个应用里可以通过cacheName来对Cache进行隔离,每个cacheName对应一个Cache实现。

package org.Springframework.cache;
import java.util.Collection; public interface CacheManager { // 通过cacheName创建Cache的实现bean,具体实现中需要存储已创建的Cache实现bean,避免重复创建,也避免内存缓存
//对象(如Caffeine)重新创建后原来缓存内容丢失的情况
Cache getCache(String name); // 返回所有的cacheName
Collection<String> getCacheNames();
}

3、常用注解说明

@Cacheable:主要应用到查询数据的方法上。

public @interface Cacheable {

    // cacheNames,CacheManager就是通过这个名称创建对应的Cache实现bean
@AliasFor("cacheNames")
String[] value() default {}; @AliasFor("value")
String[] cacheNames() default {}; // 缓存的key,支持SpEL表达式。默认是使用所有参数及其计算的hashCode包装后的对象(SimpleKey)
String key() default ""; // 缓存key生成器,默认实现是SimpleKeyGenerator
String keyGenerator() default ""; // 指定使用哪个CacheManager,如果只有一个可以不用指定
String cacheManager() default ""; // 缓存解析器
String cacheResolver() default ""; // 缓存的条件,支持SpEL表达式,当达到满足的条件时才缓存数据。在调用方法前后都会判断
String condition() default ""; // 满足条件时不更新缓存,支持SpEL表达式,只在调用方法后判断
String unless() default ""; // 回源到实际方法获取数据时,是否要保持同步,如果为false,调用的是Cache.get(key)方法;如果为true,调用的是Cache.get(key, Callable)方法
boolean sync() default false; }

@CacheEvict:清除缓存,主要应用到删除数据的方法上。相比Cacheable多了两个属性

public @interface CacheEvict {

  // ...相同属性说明请参考@Cacheable中的说明
// 是否要清除所有缓存的数据,为false时调用的是Cache.evict(key)方法;为true时调用的是Cache.clear()方法
boolean allEntries() default false; // 调用方法之前或之后清除缓存
boolean beforeInvocation() default false;
}

@CachePut:放入缓存,主要用到对数据有更新的方法上。属性说明参考@Cacheable

@Caching:用于在一个方法上配置多种注解

@EnableCaching:启用Spring cache缓存,作为总的开关,在SpringBoot的启动类或配置类上需要加上此注解才会生效

三、使用二级缓存需要思考的一些问题?

我们知道关系数据库(Mysql)数据最终存储在磁盘上,如果每次都从数据库里去读取,会因为磁盘本身的IO影响读取速度,所以就有了

像redis这种的内存缓存。

通过内存缓存确实能够很大程度的提高查询速度,但如果同一查询并发量非常的大,频繁的查询redis,也会有明显的网络IO上的消耗,

那我们针对这种查询非常频繁的数据(热点key),我们是不是可以考虑存到应用内缓存,如:caffeine。

当应用内缓存有符合条件的数据时,就可以直接使用,而不用通过网络到redis中去获取,这样就形成了两级缓存。

应用内缓存叫做一级缓存,远程缓存(如redis)叫做二级缓存

整个流程如下

流程看着是很清新,但其实二级缓存需要考虑的点还很多。

1.如何保证分布式节点一级缓存的一致性?

我们说一级缓存是应用内缓存,那么当你的项目部署在多个节点的时候,如何保证当你对某个key进行修改删除操作时,使其它节点

的一级缓存一致呢?

2.是否允许存储空值?

这个确实是需要考虑的点。因为如果某个查询缓存和数据库中都没有,那么就会导致频繁查询数据库,导致数据库Down,这也是我们

常说的缓存穿透。

但如果存储空值呢,因为可能会存储大量的空值,导致缓存变大,所以这个最好是可配置,按照业务来决定是否开启。

3.是否需要缓存预热?

也就是说,我们会觉得某些key一开始就会非常的热,也就是热点数据,那么我们是否可以一开始就先存储到缓存中,避免缓存击穿。

4.一级缓存存储数量上限的考虑?

既然一级缓存是应用内缓存,那你是否考虑一级缓存存储的数据给个限定最大值,避免存储太多的一级缓存导致OOM。

5.一级缓存过期策略的考虑?

我们说redis作为二级缓存,redis是淘汰策略来管理的。具体可参考redis的8种淘汰策略。那你的一级缓存策略呢?就好比你设置一级缓存

数量最大为5000个,那当第5001个进来的时候,你是怎么处理呢?是直接不保存,还是说自定义LRU或者LFU算法去淘汰之前的数据?

6.一级缓存过期了如何清除?

我们说redis作为二级缓存,我们有它的缓存过期策略(定时、定期、惰性),那你的一级缓存呢,过期如何清除呢?

这里4、5、6小点如果说用我们传统的Map显然实现是很费劲的,但现在有更好用的一级缓存库那就是Caffeine

四、Caffeine 简介

Caffeine,一个用于Java的高性能缓存库。

缓存和Map之间的一个根本区别是缓存会清理存储的项目

1、写入缓存策略

Caffeine有三种缓存写入策略:手动同步加载异步加载

2、缓存值的清理策略

Caffeine有三种缓存值的清理策略:基于大小基于时间基于引用

基于容量:当缓存大小超过配置的大小限制时会发生回收。

基于时间

  1. 写入后到期策略。
  2. 访问后过期策略。
  3. 到期时间由 Expiry 实现独自计算。

基于引用:启用基于缓存键值的垃圾回收。

  • Java种有四种引用:强引用,软引用,弱引用和虚引用,caffeine可以将值封装成弱引用或软引用。
  • 软引用:如果一个对象只具有软引用,则内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它;如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。
  • 弱引用:在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会

    回收它的内存。

3、统计

Caffeine提供了一种记录缓存使用统计信息的方法,可以实时监控缓存当前的状态,以评估缓存的健康程度以及缓存命中率等,方便后

续调整参数。

4、高效的缓存淘汰算法

缓存淘汰算法的作用是在有限的资源内,尽可能识别出哪些数据在短时间会被重复利用,从而提高缓存的命中率。常用的缓存淘汰算法有

LRU、LFU、FIFO等。

FIFO:先进先出。选择最先进入的数据优先淘汰。
LRU:最近最少使用。选择最近最少使用的数据优先淘汰。
LFU:最不经常使用。选择在一段时间内被使用次数最少的数据优先淘汰。

LRU(Least Recently Used)算法认为最近访问过的数据将来被访问的几率也更高。

LRU通常使用链表来实现,如果数据添加或者被访问到则把数据移动到链表的头部,链表的头部为热数据,链表的尾部如冷数据,当

数据满时,淘汰尾部的数据。

LFU(Least Frequently Used)算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问

的频率也更高”。根据LFU的思想,如果想要实现这个算法,需要额外的一套存储用来存每个元素的访问次数,会造成内存资源的浪费。

Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法:W-TinyLFU,其特点:高命中率、低内存占用。

5、其他说明

Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap。因为Caffeine面向JDK8,在jdk8中ConcurrentHashMap增加了红黑树,在hash冲突

严重时也能有良好的读性能。

五、基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)

前面说了,使用了redis缓存,也会存在一定程度的网络传输上的消耗,所以会考虑应用内缓存,但有点很重要的要记住:

应用内缓存可以理解成比redis缓存更珍惜的资源,所以,caffeine 不适用于数据量大,并且缓存命中率极低的业务场景,如用户维度的缓存。

当前项目针对应用都部署了多个节点,一级缓存是在应用内的缓存,所以当对数据更新和清除时,需要通知所有节点进行清理缓存的操作。

可以有多种方式来实现这种效果,比如:zookeeper、MQ等,但是既然用了redis缓存,redis本身是有支持订阅/发布功能的,所以就

不依赖其他组件了,直接使用redis的通道来通知其他节点进行清理缓存的操作。

当某个key进行更新删除操作时,通过发布订阅的方式通知其它节点进行删除该key本地的一级缓存就可以了。

具体具体项目代码这里就不再粘贴出来了,这样只粘贴如何引用这个starter包。

1、maven引入使用

   <dependency>
<groupId>com.jincou</groupId>
<artifactId>redis-caffeine-cache-starter</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>

2、application.yml

添加二级缓存相关配置

# 二级缓存配置
# 注:caffeine 不适用于数据量大,并且缓存命中率极低的业务场景,如用户维度的缓存。请慎重选择。
l2cache:
config:
# 是否存储空值,默认true,防止缓存穿透
allowNullValues: true
# 组合缓存配置
composite:
# 是否全部启用一级缓存,默认false
l1AllOpen: false
# 是否手动启用一级缓存,默认false
l1Manual: true
# 手动配置走一级缓存的缓存key集合,针对单个key维度
l1ManualKeySet:
- userCache:user01
- userCache:user02
- userCache:user03
# 手动配置走一级缓存的缓存名字集合,针对cacheName维度
l1ManualCacheNameSet:
- userCache
- goodsCache
# 一级缓存
caffeine:
# 是否自动刷新过期缓存 true 是 false 否
autoRefreshExpireCache: false
# 缓存刷新调度线程池的大小
refreshPoolSize: 2
# 缓存刷新的频率(秒)
refreshPeriod: 10
# 写入后过期时间(秒)
expireAfterWrite: 180
# 访问后过期时间(秒)
expireAfterAccess: 180
# 初始化大小
initialCapacity: 1000
# 最大缓存对象个数,超过此数量时之前放入的缓存将失效
maximumSize: 3000 # 二级缓存
redis:
# 全局过期时间,单位毫秒,默认不过期
defaultExpiration: 300000
# 每个cacheName的过期时间,单位毫秒,优先级比defaultExpiration高
expires: {userCache: 300000,goodsCache: 50000}
# 缓存更新时通知其他节点的topic名称 默认 cache:redis:caffeine:topic
topic: cache:redis:caffeine:topic

3、启动类上增加@EnableCaching

/**
* 启动类
*/
@EnableCaching
@SpringBootApplication
public class CacheApplication { public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
} }

4、在需要缓存的方法上增加@Cacheable注解

/**
* 测试
*/
@Service
public class CaffeineCacheService { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CaffeineCacheService.class); /**
* 用于模拟db
*/
private static Map<String, UserDTO> userMap = new HashMap<>(); {
userMap.put("user01", new UserDTO("1", "张三"));
userMap.put("user02", new UserDTO("2", "李四"));
userMap.put("user03", new UserDTO("3", "王五"));
userMap.put("user04", new UserDTO("4", "赵六"));
} /**
* 获取或加载缓存项
*/
@Cacheable(key = "'cache_user_id_' + #userId", value = "userCache")
public UserDTO queryUser(String userId) {
UserDTO userDTO = userMap.get(userId);
try {
Thread.sleep(1000);// 模拟加载数据的耗时
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
logger.info("加载数据:{}", userDTO);
return userDTO;
} /**
* 获取或加载缓存项
* <p>
* 注:因底层是基于caffeine来实现一级缓存,所以利用的caffeine本身的同步机制来实现
* sync=true 则表示并发场景下同步加载缓存项,
* sync=true,是通过get(Object key, Callable<T> valueLoader)来获取或加载缓存项,此时valueLoader(加载缓存项的具体逻辑)会被缓存起来,所以CaffeineCache在定时刷新过期缓存时,缓存项过期则会重新加载。
* sync=false,是通过get(Object key)来获取缓存项,由于没有valueLoader(加载缓存项的具体逻辑),所以CaffeineCache在定时刷新过期缓存时,缓存项过期则会被淘汰。
* <p>
*/
@Cacheable(value = "userCache", key = "#userId", sync = true)
public List<UserDTO> queryUserSyncList(String userId) {
UserDTO userDTO = userMap.get(userId);
List<UserDTO> list = new ArrayList();
list.add(userDTO);
logger.info("加载数据:{}", list);
return list;
} /**
* 更新缓存
*/
@CachePut(value = "userCache", key = "#userId")
public UserDTO putUser(String userId, UserDTO userDTO) {
return userDTO;
} /**
* 淘汰缓存
*/
@CacheEvict(value = "userCache", key = "#userId")
public String evictUserSync(String userId) {
return userId;
}
}

项目源码: https://github.com/yudiandemingzi/springboot-redis-caffeine-cache

推荐相关二级缓存相关项目

1.阿里巴巴jetcache: https://github.com/alibaba/jetcache

2.J2Cache: https://gitee.com/ld/J2Cache

3.l2cache: https://github.com/ck-jesse/l2cache(感谢)

这几个现在业界比较常用的二级缓存项目,功能更加强大,而且性能更高效,使用也非常方便只要引入jar包,添加配置注解就可以。

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