缓存系统的用来代替直接访问数据库,用来提升系统性能,减小数据库负载。早期缓存跟系统在一个虚拟机里,这样内存访问,速度最快。 后来应用系统水平扩展,缓存作为一个独立系统存在,如redis,但是每次从缓存获取数据,都还是要通过网络访问才能获取,效率相对于早先从内存里获取,还是不够逆天快。如果一个应用,比如传统的企业应用,一次页面显示,要访问数次redis,那效果就不是特别好,性能不够快不说,还容易使得Reids负载过高,Redis的主机出现各种物理故障。因此,现在有人提出了一二级缓存。即一级缓存跟系统在一个虚拟机内,这样速度最快。二级缓存位于redis里,当一级缓存没有数据的时候,再从redis里获取,并同步到一级缓存里。这跟CPU的一级缓存,二级缓存是一个道理。当然也面对同样的问题。
缓存概念
Cache 通常有如下组件构成
- CacheManager,用来创建,管理,管理多个命名唯一的Cache。如可以有组织机构缓存,菜单项的缓存,菜单树的缓存等
- Cache类似Map那样的Key—Value存储结构,Value部分 通常包含了缓存的对象,通过Key来取得缓存对象
- 缓存项,存放在缓存里的对象,常常需要实现序列化接口,以支持分布式缓存。
- Cache存储方式,缓存组件的可以将对象放到内存,也可以是其他缓存服务器,Spring Boot 提供了一个基于ConcurrentMap的缓存,同时也集成了Redis,EhCache 2.x,JCache缓存服务器等
- 缓存策略,通常Cache 还可以有不同的缓存策略,如设置缓存最大的容量,缓存项的过期时间等
- 分布式缓存,缓存通常按照缓存数据类型存放在不同缓存服务器上,或者同一类型的缓存,按照某种算法,不同key的数据放在不同的缓存服务器上。
- Cache Hit,当从Cache中取得期望的缓存项,我们通常称之为缓存命中。如果没有命中我们称之为Cache Miss,意味着需要从数据来源处重新取出并放回Cache中
- Cache Miss:缓存丢失,根据Key没有从缓存中找到对应的缓存项
- Cache Evication:缓存清除操作。
- Hot Data,热点数据,缓存系统能调整算法或者内部存储方式,使得将最有可能频繁访问的数据能尽快访问到。
- On-Heap,Java分配对象都是在堆内存里,有最快的获取速度。由于虚拟机的垃圾回收管理,缓存放过多的对象会导致垃圾回收时间过长,从而有可能影响性能。
- Off-Heap,堆外内存,对象存放到在虚拟机分配的堆外内存,因此不受垃圾回收管理的管理,不影响系统系统,但堆外内存的对象要被使用,还要序列化成堆内对象。很多缓存工具会把不常用的对象放到堆外,把热点数据放到堆内。
Spring Boot 缓存
Spring Boot 本身提供了一个基于ConcurrentHashMap 的缓存机制,也集成了EhCache2.x,JCache(JSR-107,EhCache3.x,Hazelcast,Infinispan),还有Couchbase,Redies等。Spring Boot应用通过注解的方式使用统一的使用缓存,只需在方法上使用缓存注解即可,其缓存的具体实现依赖于你选择的目标缓存管理器。如下使用@Cacheable
1 [@Service](https://my.oschina.net/service) 2 public class MenuServiceImpl implements MenuService { 3 4 @Cacheable("menu") 5 public Menu getMenu(Long id) {...} 6 7 }
MenuService实例作为一个容器管理bean,Spring将会生成代理类,在实际调用MenuService.getMenu方法前,会调用缓存管理器,取得名"menu"的缓存,此时,缓存的key就是方法参数id,如果缓存命中,则返回此值,如果没有找到,则进入实际的MenuService.getMenu方法,在返回调用结果给调用者之前,还会将此查询结果缓存以备下次使用。
集成Spring cache
集成Spring Cache,只需要在pom中使用如下依赖
1<dependency> 2 <groupId>org.springframework.boot</groupId> 3 <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> 4</dependency>
如果你使用Spring自带的内存的缓存管理器,需要在appliaction.properties里配置属性
spring.cache.type=Simple
Simple只适合单机应用或者开发环境使用或者是一个小微系统,通常你的应用是分布式应用,Spring Boot 还支持集成更多的缓存服务器。
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simple: 基于ConcurrentHashMap实现的缓存,适合单机或者开发环境使用。
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none:关闭缓存,比如开发阶段先确保功能正确,可以先禁止使用缓存
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redis:使用redis作为缓存,你还需要在pom里增加redis依赖。本章缓存将重点介绍redis缓存以及扩展redis实现一二级缓存
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Generic,用户自定义缓存实现,用户需要实现一个org.springframework.cache.CacheManager的实现
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其他还有JCache,EhCache 2.x,Hazelcast等,为了保持本书的简单,将不在这里一一介绍。
最后,需要使用注解 @EnableCaching 打开缓存功能。
1@SpringBootApplication 2@EnableCaching 3public class Ch14Application { 4 public static void main(String[] args) { 5 SpringApplication.run(Ch14Application.class, args); 6 } 7}
实现Redis 俩级缓存
SpringBoot自带的Redis缓存非常容易使用,但由于通过网络访问了Redis,效率还是比传统的跟应用部署在一起的一级缓存略慢。本章中,扩展RedisCacheManager和RedisCache,在访问Redis之前,先访问一个ConcurrentHashMap实现的简单一级缓存,如果有缓存项,则返回给应用,如果没有,再从Redis里取,并将缓存对象放到一级缓存里
当缓存项发生变化的时候,注解@CachePut 和 @CacheEvict会触发RedisCache的put( Object key, Object value)和evict(Object key)操作,俩级缓存需要同时更新ConcurrentHashMap和Redis缓存,且需要通过Redis的Pub发出通知消息,其他Spring Boot应用通过Sub来接收消息,同步更新Spring Boot应用自身的一级缓存。
为了简单起见,一级缓并没有缓存过期策略,用户系统如果会有大量数据需要放到一级缓存,需要再次扩展这里的代码,比如使用LRUHashMap代替Map
实现 TowLevelCacheManager
首先,创建创建一个新的缓存管理器,命名为TowLevelCacheManager,继承了Spring Boot的RedisCacheManager,重载decorateCache方法。返回的是我们新创建的LocalAndRedisCache 缓存实现。
1class TowLevelCacheManager extends RedisCacheManager { 2 RedisTemplate redisTemplate; 3 public TowLevelCacheManager(RedisTemplate redisTemplate,RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) { 4 super(cacheWriter,defaultCacheConfiguration); 5 this.redisTemplate = redisTemplate; 6 } 7 //使用RedisAndLocalCache代替Spring Boot自带的RedisCache 8 @Override 9 protected Cache decorateCache(Cache cache) { 10 return new RedisAndLocalCache(this, (RedisCache) cache); 11 } 12 13 public void publishMessage(String cacheName) { 14 this.redisTemplate.convertAndSend(topicName, cacheName); 15 } 16 // 接受一个消息清空本地缓存 17 public void receiver(String name) { 18 RedisAndLocalCache cache = ((RedisAndLocalCache) this.getCache(name)); 19 if(cache!=null){ 20 cache.clearLocal(); 21 } 22 } 23 24}
在Spring Cache中,在缓存管理器创建好每个缓存后,都会调用decorateCache方法,这样缓存管理器子类有机会实现自己的扩展,在这段代码,返回了自定义的RedisAndLocalCache实现。 publishMessage方法提供个给Cache,用于当缓存更新的时候,使用Redis的消息机制通知其他分布式节点的一级别缓存。receiver方法对应于publishMessage方法,当收到消息后,会清空一节缓存。
创建RedisAndLocalCache
RedisAndLocalCache 是我们系统的核心,他实现了Cache接口,类,会实现如下操作。
- get操作,通过Key取对应的缓存项,在调用父类RedisCache之前,会先检测本地缓存是否存在,存在则不需要调用父类的get操作。如果不存在,调用父类的get操作后,将Redis返回的ValueWrapper放到本地缓存里待下次用。
- put,调用父类put操作更新Redis缓存,同时广播消息,缓存改变。我们将在下一章讲如何使用Redis的Pub/Subscribe 来同步缓存
- evict ,同put操作一样,调用父类处理,清空对应的缓存,同时广播消息
- putIfAbsent,同put操作一样,调用父类实现,同时广播消息
RedisAndLocalCache 的构造如下
1class RedisAndLocalCache implements Cache { 2 // 本地缓存提供 3 ConcurrentHashMap<Object, Object> local = new ConcurrentHashMap<Object, Object>(); 4 RedisCache redisCache; 5 TowLevelCacheManager cacheManager; 6 7 public RedisAndLocalCache(TowLevelCacheManager cacheManager, RedisCache redisCache) { 8 this.redisCache = redisCache; 9 this.cacheManager = cacheManager; 10 } 11 12 @Override 13 public String getName() { 14 return redisCache.getName(); 15 } 16 17 @Override 18 public Object getNativeCache() { 19 return redisCache.getNativeCache(); 20 } 21 22 //其他get put evict方法参考后面代码到吗片段说明 23}
如上代码所示,RedisAndLocalCache 实现了Cache接口,并使用了真正的RedisCache作为其实现方法。其关键的get和put方法如下
1@Override 2public ValueWrapper get(Object key) { 3 // 一级缓存先取 4 ValueWrapper wrapper = (ValueWrapper) local.get(key); 5 if (wrapper != null) { 6 return wrapper; 7 } else { 8 // 二级缓存取 9 wrapper = redisCache.get(key); 10 if (wrapper != null) { 11 local.put(key, wrapper); 12 } 13 return wrapper; 14 } 15} 16 17@Override 18public void put(Object key, Object value) { 19 System.out.println(value.getClass().getClassLoader()); 20 redisCache.put(key, value); 21 //通知其他节点缓存更新 22 clearOtherJVM(); 23} 24@Override 25public void evict(Object key) { 26 redisCache.evict(key); 27 //通知其他节点缓存更新 28 clearOtherJVM(); 29} 30protected void clearOtherJVM() { 31 cacheManager.publishMessage(redisCache.getName()); 32} 33// 提供给CacheManager清空一节缓存 34public void clearLocal() { 35 this.local.clear(); 36}
变量local代表了一个简单的缓存实现, 使用了ConcurrentHashMap。其get方法有如下逻辑实现
- 通过key从本地取出 ValueWrapper
- 如果ValueWrapper存在,则直接返回
- 如果ValueWrapper不存在,则调用父类RedisCache取得缓存项
- 如果缓存项为空,则说明暂时无此项,直接返回空,等@Cacheable 调用业务方法获取缓存项
put方法实现逻辑如下
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先调用redisCache,更新二级缓存
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调用clearOtherJVM方法,通知其他节点缓存更新
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其他节点(包括本节点)的TowLevelCacheManager收到消息后,会调用receiver方法从而实现一级缓存
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为了简单起见,一级缓存的同步更新 仅仅是清空一级缓存而并非采用同步更新缓存项。一级缓存将在下一次get方法调用时会再次从Reids里加载最新数据。
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一节缓存仅仅简单使用了Map实现,并未实现缓存的多种策略。因此,如果你的一级缓存如果需要各种缓存策略,还需要用一些第三方库或者自行实现,但大部分情况下TowLevelCacheManager都足够使用
缓存同步说明
当缓存发生改变的时候,需要通知分布式系统的TowLevelCacheManager的,清空一级缓存.这里使用Redis实现消息通知,关于Redis消息发布和订阅,参考Redis一章。
为了实现Redis的Pub/Sub 模式,我们需要在CacheConfig里添加一些代码,创建一个消息监听器
1//定义一个redis 的频道,默认叫cache,用于pub/sub 2@Value("${springext.cache.redis.topic:cache}") 3String topicName; 4@Bean 5RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory, 6 MessageListenerAdapter listenerAdapter) { 7 RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer(); 8 container.setConnectionFactory(connectionFactory); 9 container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic(topicName)); 10 return container; 11}
如上所示,需要配置文件配置 springext.cache.redis.topic,指定一个频道的名字,如果没有配置,默认的频道名称是cache。
配置一个监听器很简单,只需要实现MessageListenerAdapter,并注册到RedisMessageListenerContainer即可。
MessageListenerAdapter 需要实现onMessage方法,我们只需要获取消息内容,这里是指要清空的缓存名字,然后交给MyRedisCacheManager 来处理即可
1@Bean 2MessageListenerAdapter listenerAdapter(final TowLevelCacheManager cacheManager) { 3 return new MessageListenerAdapter(new MessageListener() { 4 public void onMessage(Message message, byte[] pattern) { 5 byte[] bs = message.getChannel(); 6 try { 7 //Sub 一个消息,通知缓存管理器,这里的type就是Cache的名字 8 String type = new String(bs, "UTF-8"); 9 cacheManager.receiver(type); 10 } catch (UnsupportedEncodingException e) { 11 e.printStackTrace(); 12 // 不可能出错,忽略 13 } 14 } 15 }); 16}
将代码组合在一起
前三节分别实现了缓存管理器,缓存,还有缓存之间的同步,现在需要将缓存管理器配置为应用的缓存管理器,通过搭配@Configuration和@Bean实现
1@Configuration 2public class CacheConfig { 3 @Bean 4 public TowLevelCacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) { 5 //RedisCache需要一个RedisCacheWriter来实现读写Redis 6 RedisCacheWriter writer = RedisCacheWriter.lockingRedisCacheWriter(redisTemplate.getConnectionFactory()); 7 /*SerializationPair用于Java和Redis之间的序列化和反序列化,我们这里使用自带的JdkSerializationRedisSerializer,并在反序列化过程中,使用当前的ClassLoader*/ 8 SerializationPair pair = SerializationPair.fromSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer(this.getClass().getClassLoader())); 9 /*构造一个RedisCache的配置,比如是否使用前缀,比如Key和Value的序列化机制(*/ 10 RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(pair); 11 /*创建CacheManager,并返回给Spring 容器*/ 12 TowLevelCacheManager cacheManager = new TowLevelCacheManager(redisTemplate,writer,config); 13 return cacheManager; 14 } 15}
构造一个TowLevelCacheManager较为复杂,这是因为构造RedisCacheManager复杂导致的,构造RedisCacheManager需要如下俩个参数
- RedisCacheWriter,一个实现Redis操作的接口,SpringBoot提供了NoLock和Lock俩种实现,在缓存写操作的时候,前者有较高性能,而后者实现了Redis锁。
- RedisCacheConfiguration 用于设置缓存特性,比如缓存项目的TTL(存活时间),缓存Key的前缀等,默认情况是TTL为0,不使用前缀。你可以为缓存管理器设置默认的配置,也可以为每一个缓存设置一个配置。 最为重要的配置是SerializationPair,用于Java和Redis的序列化和反序列化操作,这里我们使用我们这里使用自带的JdkSerializationRedisSerializer作为序列化机制,这个类在Reids一章有详细介绍。
如上代码实现了一二级缓存,行数不到200行代码。相对于自带的RedisCache来说,缓存效率更高。相对于专业的一二级缓存服务器来说,如Ehcache+Terracotta组合,更加轻量级
最后,本博客节选了我的书 <Spring Boot 2精髓:从构建小系统到架构分布式大系统>, 此例子可以直接从gitee上下载 https://gitee.com/xiandafu/Spring-Boot-2.0-Samples 欢迎反馈