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SpringBoot 2,用200行代码完成一个一二级分布式缓存

SpringBoot 2,用200行代码完成一个一二级分布式缓存

作者: 金桔文案 | 来源:发表于2017-12-22 12:14 被阅读285次

    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

    [@Service](https://my.oschina.net/service)
        public class MenuServiceImpl implements MenuService {
            
            @Cacheable("menu")
            public Menu getMenu(Long id) {...}
                
        }
    

    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

    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
    </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。

    simple: 基于ConcurrentHashMap实现的缓存,适合单机或者开发环境使用。

    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

    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

    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

    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。

    @SpringBootApplication
    @EnableCaching
    public class Ch14Application {
      public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Ch14Application.class, args);
      }
    }
    

    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。

    class TowLevelCacheManager extends RedisCacheManager {
        RedisTemplate redisTemplate;
        public TowLevelCacheManager(RedisTemplate redisTemplate,RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) {
            super(cacheWriter,defaultCacheConfiguration);
            this.redisTemplate = redisTemplate;
        }
        //使用RedisAndLocalCache代替Spring Boot自带的RedisCache
        @Override
        protected Cache decorateCache(Cache cache) {
            return new RedisAndLocalCache(this, (RedisCache) cache);
        }
    
      public void publishMessage(String cacheName) {
        this.redisTemplate.convertAndSend(topicName, cacheName);
      }
      // 接受一个消息清空本地缓存
      public void receiver(String name) {
        RedisAndLocalCache cache = ((RedisAndLocalCache) this.getCache(name));
        if(cache!=null){
          cache.clearLocal();
        }
      }
    
    }
    

    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

    class RedisAndLocalCache implements Cache {
      // 本地缓存提供
      ConcurrentHashMap<Object, Object> local = new ConcurrentHashMap<Object, Object>();
      RedisCache redisCache;
      TowLevelCacheManager cacheManager;
    
      public RedisAndLocalCache(TowLevelCacheManager cacheManager, RedisCache redisCache) {
        this.redisCache = redisCache;
        this.cacheManager = cacheManager;
      }
    
      @Override
      public String getName() {
        return redisCache.getName();
      }
    
      @Override
      public Object getNativeCache() {
        return redisCache.getNativeCache();
      }
    
      //其他get put evict方法参考后面代码到吗片段说明
    }
    

    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

    @Override
    public ValueWrapper get(Object key) {
      // 一级缓存先取
      ValueWrapper wrapper = (ValueWrapper) local.get(key);
      if (wrapper != null) {
        return wrapper;
      } else {
        // 二级缓存取
        wrapper = redisCache.get(key);
        if (wrapper != null) {
          local.put(key, wrapper);
        }
        return wrapper;
      }
    }
    
    @Override
    public void put(Object key, Object value) {
      System.out.println(value.getClass().getClassLoader());
      redisCache.put(key, value);
      //通知其他节点缓存更新
      clearOtherJVM();
    }
    @Override
    public void evict(Object key) {
      redisCache.evict(key);
      //通知其他节点缓存更新
      clearOtherJVM();
    }
    protected void clearOtherJVM() {
        cacheManager.publishMessage(redisCache.getName());
    }
    // 提供给CacheManager清空一节缓存
    public void clearLocal() {
      this.local.clear();
    }
    

    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

    先调用redisCache,更新二级缓存

    调用clearOtherJVM方法,通知其他节点缓存更新

    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

    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。

    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

    //定义一个redis 的频道,默认叫cache,用于pub/sub
    @Value("${springext.cache.redis.topic:cache}")
    String topicName;
    @Bean
    RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory,
                                            MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
      RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
      container.setConnectionFactory(connectionFactory);
      container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic(topicName));
      return container;
    }
    

    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

    @Bean
    MessageListenerAdapter listenerAdapter(final TowLevelCacheManager cacheManager) {
      return new MessageListenerAdapter(new MessageListener() {
        public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
          byte[] bs = message.getChannel();
          try {
            //Sub 一个消息,通知缓存管理器,这里的type就是Cache的名字
            String type = new String(bs, "UTF-8");
            cacheManager.receiver(type);
          } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
            // 不可能出错,忽略
          }
        }
      });
    }
    

    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

    @Configuration
    public class CacheConfig {
      @Bean
      public TowLevelCacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        //RedisCache需要一个RedisCacheWriter来实现读写Redis
        RedisCacheWriter writer = RedisCacheWriter.lockingRedisCacheWriter(redisTemplate.getConnectionFactory());
        /*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*/
        SerializationPair pair = SerializationPair.fromSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer(this.getClass().getClassLoader()));
        /*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(*/
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(pair);
        /*创建CacheManager,并返回给Spring 容器*/
        TowLevelCacheManager cacheManager = new TowLevelCacheManager(redisTemplate,writer,config);
        return cacheManager;
      }
    }
    

    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

    文章是来源:https://my.oschina.net/xiandafu/blog/1593396
    更多技术内容参考:http://www.roncoo.com/article/index?tn=SpringBoot

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