最近负责教育类产品的架构工作，两位研发同学倡议：“团队封装的 Redis 客户端可否适配Spring Cache，这样加缓存就会不便多了”。

于是边查阅文档边实战，播种颇丰，写这篇文章，想和大家分享笔者学习的过程，一起品尝 Spring Cache 设计之美。

1 硬编码

在学习 Spring Cache 之前，笔者常常会硬编码的形式应用缓存。

举个例子，为了晋升用户信息的查问效率，咱们对用户信息应用了缓存，示例代码如下：

  @Autowire
  private UserMapper userMapper;
  @Autowire
  private StringCommand stringCommand;
  // 查问用户
  public User getUserById(Long userId) {
   String cacheKey = "userId_" + userId;
   User user=stringCommand.get(cacheKey);
   if(user != null) {return user;}
   user = userMapper.getUserById(userId);
   if(user != null) {stringCommand.set(cacheKey，user);
    return user;
   }
   // 批改用户
   public void updateUser(User user){userMapper.updateUser(user);
    String cacheKey = "userId_" + userId.getId();
    stringCommand.set(cacheKey , user);
   }
   // 删除用户
   public void deleteUserById(Long userId){userMapper.deleteUserById(userId);
     String cacheKey = "userId_" + userId.getId();
     stringCommand.del(cacheKey);
   }
  }

置信很多同学都写过相似格调的代码，这种格调合乎面向过程的编程思维，非常容易了解。但它也有一些毛病：

1. 代码不够优雅。业务逻辑有四个典型动作：存储 ， 读取 ， 批改 ， 删除 。每次操作都须要定义缓存 Key，调用缓存命令的 API，产生较多的 反复代码；

2. 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。

   侵入性次要体现如下两点：

   • 开发联调阶段，须要去掉缓存，只能正文或者长期删除缓存操作代码，也容易出错；
   • 某些场景下，须要更换缓存组件，每个缓存组件有本人的 API，更换老本颇高。

2 缓存形象

首先须要明确一点：Spring Cache 不是一个具体的缓存实现计划，而是一个对 <font color=”red”> 缓存应用的形象 </font>(Cache Abstraction)。

2.1 Spring AOP

Spring AOP 是基于代理模式（proxy-based）。

通常状况下，定义一个对象，调用它的办法的时候，办法是间接被调用的。

 Pojo pojo = new SimplePojo();
 pojo.foo();

将代码做一些调整，pojo 对象的援用批改成代理类。

ProxyFactory factory = new ProxyFactory(new SimplePojo());
factory.addInterface(Pojo.class);
factory.addAdvice(new RetryAdvice());

Pojo pojo = (Pojo) factory.getProxy(); 
//this is a method call on the proxy!
pojo.foo();

调用 pojo 的 foo()办法的时候，实际上是动静生成的代理类调用 foo 办法。

代理类在办法调用前能够获取办法的参数，当调用办法完结后，能够获取调用该办法的返回值，通过这种形式就能够实现缓存的逻辑。

2.2 缓存申明

缓存申明，也就是标识须要缓存的办法以及 缓存策略。

Spring Cache 提供了五个注解。

• @Cacheable：依据办法的申请参数对其后果进行缓存，下次同样的参数来执行该办法时能够间接从缓存中获取后果，而不须要再次执行该办法；
• @CachePut：依据办法的申请参数对其后果进行缓存，它每次都会触发实在办法的调用；
• @CacheEvict：依据肯定的条件删除缓存；
• @Caching：组合多个缓存注解；
• @CacheConfig：类级别共享缓存相干的公共配置。

咱们重点解说：@Cacheable，@CachePut，@CacheEvict 三个外围注解。

2.2.1 @Cacheable 注解

@Cacheble 注解示意这个办法有了缓存的性能。

@Cacheable(value="user_cache",key="#userId", unless="#result == null")
public User getUserById(Long userId) {User user = userMapper.getUserById(userId);
  return user;
}

下面的代码片段里，getUserById办法和缓存user_cache 关联起来，若办法返回的 User 对象不为空，则缓存起来。第二次雷同参数 userId 调用该办法的时候，间接从缓存中获取数据，并返回。

▍ 缓存 key 的生成

咱们都晓得，缓存的实质是 key-value 存储模式，每一次办法的调用都须要生成相应的 Key, 能力操作缓存。

通常状况下，@Cacheable 有一个属性 key 能够间接定义缓存 key，开发者能够应用 SpEL 语言定义 key 值。

若没有指定属性 key，缓存形象提供了 KeyGenerator来生成 key，默认的生成器代码见下图：

它的算法也很容易了解：

• 如果没有参数，则间接返回SimpleKey.EMPTY；
• 如果只有一个参数，则间接返回该参数；
• 若有多个参数，则返回蕴含多个参数的 SimpleKey 对象。

当然 Spring Cache 也思考到须要自定义 Key 生成形式，须要咱们实现org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator 接口。

Object generate(Object target, Method method, Object... params);

而后指定 @Cacheable 的 keyGenerator 属性。

@Cacheable(value="user_cache", keyGenerator="myKeyGenerator", unless="#result == null")
public User getUserById(Long userId) 

▍ 缓存条件

有的时候，办法执行的后果是否须要缓存，依赖于办法的参数或者办法执行后的返回值。

注解里能够通过 condition 属性，通过 Spel 表达式返回的后果是 true 还是 false 判断是否须要缓存。

@Cacheable(cacheNames="book", condition="#name.length() < 32")
public Book findBook(String name)

下面的代码片段里，当参数的长度小于 32，办法执行的后果才会缓存。

除了 condition，unless属性也能够决定后果是否缓存，不过是在执行办法后。

@Cacheable(value="user_cache",key="#userId", unless="#result == null")
public User getUserById(Long userId) {

下面的代码片段里，当返回的后果为 null 则不缓存。

2.2.2 @CachePut 注解

@CachePut 注解作用于缓存须要被更新的场景，和 @Cacheable 十分类似，但被注解的办法每次都会被执行。

返回值是否会放入缓存，依赖于 condition 和 unless，默认状况下后果会存储到缓存。

@CachePut(value = "user_cache", key="#user.id", unless = "#result != null")
public User updateUser(User user) {userMapper.updateUser(user);
    return user;
}

当调用 updateUser 办法时，每次办法都会被执行，然而因为 unless 属性每次都是 true，所以并没有将后果缓存。当去掉 unless 属性，则后果会被缓存。

2.2.3 @CacheEvict 注解

@CacheEvict 注解的办法在调用时会从缓存中移除已存储的数据。

@CacheEvict(value = "user_cache", key = "#id")
public void deleteUserById(Long id) {userMapper.deleteUserById(id);
}

当调用 deleteUserById 办法实现后，缓存 key 等于参数 id 的缓存会被删除，而且办法的返回的类型是 Void，这和 @Cacheable 显著不同。

2.3 缓存配置

Spring Cache 是一个对 <font color=”red”> 缓存应用的形象 </font>，它提供了多种存储集成。

要应用它们，须要简略地申明一个适当的 CacheManager – 一个管制和治理Cache 的实体。

咱们以 Spring Cache 默认的缓存实现 Simple 例子，简略摸索下 CacheManager 的机制。

CacheManager 非常简单：

public interface CacheManager {
   @Nullable
   Cache getCache(String name);
   
   Collection<String> getCacheNames();}

在 CacheConfigurations 配置类中，能够看到不同集成类型有不同的缓存配置类。

通过 SpringBoot 的主动拆卸机制，创立 CacheManager 的实现类ConcurrentMapCacheManager。

而 ConcurrentMapCacheManager 的 getCache 办法，会创立ConcurrentCacheMap。

ConcurrentCacheMap实现了 org.springframework.cache.Cache 接口。

从 Spring Cache 的 Simple 的实现，缓存配置须要实现两个接口：

1 org.springframework.cache.CacheManager

2 org.springframework.cache.Cache

3 入门例子

首先咱们先创立一个工程 spring-cache-demo。

caffeine 和 redisson 别离是本地内存和分布式缓存 Redis 框架中的佼佼者，咱们别离演示如何集成它们。

3.1 集成 caffeine

3.1.1 maven 依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
  <artifactId>caffeine</artifactId>
  <version>2.7.0</version>
</dependency>

3.1.2 Caffeine 缓存配置

咱们先创立一个缓存配置类 MyCacheConfig。

@Configuration
@EnableCaching
public class MyCacheConfig {
  @Bean
  public Caffeine caffeineConfig() {
    return
      Caffeine.newBuilder()
      .maximumSize(10000).
      expireAfterWrite(60, TimeUnit.MINUTES);
  }
  @Bean
  public CacheManager cacheManager(Caffeine caffeine) {CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager();
    caffeineCacheManager.setCaffeine(caffeine);
    return caffeineCacheManager;
  }
}

首先创立了一个 Caffeine 对象，该对象标识本地缓存的最大数量是 10000 条，每个缓存数据在写入 60 分钟后生效。

另外，MyCacheConfig 类上咱们增加了注解：@EnableCaching。

3.1.3 业务代码

依据 缓存申明 这一节，咱们很容易写出如下代码。

@Cacheable(value = "user_cache", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long id) {return userMapper.getUserById(id);
}
@CachePut(value = "user_cache", key = "#user.id", unless = "#result == null")
public User updateUser(User user) {userMapper.updateUser(user);
    return user;
}
@CacheEvict(value = "user_cache", key = "#id")
public void deleteUserById(Long id) {userMapper.deleteUserById(id);
}

这段代码与硬编码里的代码片段显著精简很多。

当咱们在 Controller 层调用 getUserById 办法时，调试的时候，配置 mybatis 日志级别为 DEBUG，不便监控办法是否会缓存。

第一次调用会查询数据库，打印相干日志：

Preparing: select * FROM user t where t.id = ? 
Parameters: 1(Long)
Total: 1

第二次调用查询方法的时候，数据库 SQL 日志就没有呈现了，也就阐明缓存失效了。

3.2 集成 redisson

3.2.1 maven 依赖

<dependency>
   <groupId>org.redisson</groupId>
   <artifactId>redisson</artifactId>
   <version>3.12.0</version>
</dependency>

3.2.2 redisson 缓存配置

@Bean(destroyMethod = "shutdown")
public RedissonClient redisson() {Config config = new Config();
  config.useSingleServer()
        .setAddress("redis://127.0.0.1:6201").setPassword("ts112GpO_ay");
  return Redisson.create(config);
}
@Bean
CacheManager cacheManager(RedissonClient redissonClient) {Map<String, CacheConfig> config = new HashMap<String, CacheConfig>();
 // create "user_cache" spring cache with ttl = 24 minutes and maxIdleTime = 12 minutes
  config.put("user_cache", 
             new CacheConfig(
             24 * 60 * 1000, 
             12 * 60 * 1000));
  return new RedissonSpringCacheManager(redissonClient, config);
}

能够看到，从 Caffeine 切换到 Redisson，只须要批改缓存配置类，定义CacheManager 对象即可。而业务代码并不需要改变。

Controller 层调用 getUserById 办法，用户 ID 为 1 的时候，能够从 Redis Desktop Manager 里看到：用户信息已被缓存，user_cache 缓存存储是 Hash 数据结构。

因为 redisson 默认的编解码是FstCodec，能够看到 key 的名称是：\xF6\x01。

在缓存配置代码里，能够批改编解码器。

public RedissonClient redisson() {Config config = new Config();
  config.useSingleServer()
        .setAddress("redis://127.0.0.1:6201").setPassword("ts112GpO_ay");
  config.setCodec(new JsonJacksonCodec());
  return Redisson.create(config);
}

再次调用 getUserById 办法，控制台就变成：

能够察看到：缓存 key 曾经变成了：[“java.lang.Long”,1]，扭转序列化后 key 和 value 已产生了变动。

3.3 从列表缓存再次了解缓存形象

列表缓存在业务中常常会遇到。通常有两种实现模式：

1. 整体列表缓存；
2. 依照每个条目缓存，通过 redis，memcached 的聚合查询方法批量获取列表，若缓存没有命中，则从数据库从新加载，并放入缓存里。

那么 Spring cache 整合 Redisson 如何缓存列表数据呢？

@Cacheable(value = "user_cache")
public List<User> getUserList(List<Long> idList) {return userMapper.getUserByIds(idList);
}

执行 getUserList 办法，参数 id 列表为：[1，3]。

执行实现之后，控制台里能够看到：<font color=”red”> 列表整体间接被缓存起来 </font>，用户列表缓存和用户条目缓存并 没有共享，他们是平行的关系。

这种状况下，缓存的颗粒度管制也没有那么粗疏。

相似这样的思考，很多开发者也向 Spring Framework 研发团队提过。

官网的答复也很明确：对于缓存形象来讲，它并不关怀办法返回的数据类型，如果是汇合，那么也就意味着须要把汇合数据在缓存中保存起来。

还有一位开发者，定义了一个 @CollectionCacheable注解，并做出了原型，扩大了 Spring Cache 的列表缓存性能。

 @Cacheable("myCache")
 public String findById(String id) {//access DB backend return item}
 @CollectionCacheable("myCache") 
 public Map<String, String> findByIds(Collection<String> ids) {//access DB backend,return map of id to item}

官网也未驳回，因为 缓存形象并不想引入太多的复杂性。

写到这里，置信大家对缓存形象有了更进一步的了解。当咱们想实现更简单的缓存性能时，须要对 Spring Cache 做肯定水平的扩大。

4 自定义二级缓存

4.1 利用场景

笔者已经在原来的我的项目，高并发场景下屡次应用多级缓存。多级缓存是一个十分乏味的性能点，值得咱们去扩大。

多级缓存有如下劣势：

1. 离用户越近，速度越快；
2. 缩小分布式缓存查问频率，升高序列化和反序列化的 CPU 耗费；
3. 大幅度缩小网络 IO 以及带宽耗费。

过程内缓存做为一级缓存，分布式缓存做为二级缓存，首先从一级缓存中查问，若能查问到数据则间接返回，否则从二级缓存中查问，若二级缓存中能够查问到数据，则回填到一级缓存中，并返回数据。若二级缓存也查问不到，则从数据源中查问，将后果别离回填到一级缓存，二级缓存中。

Spring Cache 并没有二级缓存的实现，咱们能够实现一个繁难的二级缓存 DEMO，加深对技术的了解。

4.2 设计思路

咱们设计了四个类，用了大略两个小时开发实现

1. MultiLevelCacheManager：多级缓存管理器；
2. MultiLevelChannel：封装 Caffeine 和 RedissonClient；
3. MultiLevelCache：实现 org.springframework.cache.Cache 接口；
4. MultiLevelCacheConfig：配置缓存过期工夫等；

MultiLevelCacheManager 是最外围的类，须要实现 getCache 和getCacheNames两个接口。

创立多级缓存，第一级缓存是：Caffeine , 第二级缓存是：Redisson。

二级缓存，为了疾速实现 DEMO，咱们应用 Redisson 对 Spring Cache 的扩大类RedissonCache。它的底层是RMap，底层存储是 Hash。

咱们重点看下缓存的「查问」和「存储」的办法：

@Override
public ValueWrapper get(Object key) {Object result = getRawResult(key);
    return toValueWrapper(result);
}

public Object getRawResult(Object key) {logger.info("从一级缓存查问 key:" + key);
    Object result = localCache.getIfPresent(key);
    if (result != null) {return result;}
    logger.info("从二级缓存查问 key:" + key);
    result = redissonCache.getNativeCache().get(key);
    if (result != null) {localCache.put(key, result);
    }
    return result;
}

「查问」数据的流程：

1. 先从本地缓存中查问数据，若能查问到，间接返回；
2. 本地缓存查问不到数据，查问分布式缓存，若能够查问进去，回填到本地缓存，并返回；
3. 若分布式缓存查问不到数据，则默认会执行被注解的办法。

上面来看下「存储」的代码：

public void put(Object key, Object value) {logger.info("写入一级缓存 key:" + key);
    localCache.put(key, value);
    logger.info("写入二级缓存 key:" + key);
    redissonCache.put(key, value);
}

最初配置缓存管理器，原有的业务代码不变。

执行下 getUserById 办法，查问用户编号为 1 的用户信息。

- 从一级缓存查问 key:1
- 从二级缓存查问 key:1
- ==> Preparing: select * FROM user t where t.id = ? 
- ==> Parameters: 1(Long)
- <== Total: 1
- 写入一级缓存 key:1
- 写入二级缓存 key:1

第二次执行雷同的动作，从日志可用看到从优先会从本地内存中查问出后果。

- 从一级缓存查问 key:1

期待 30s，再执行一次，因为本地缓存会生效，所以执行的时候会查问二级缓存

- 从一级缓存查问 key:1
- 从二级缓存查问 key:1

一个繁难的二级缓存就组装完了。

5 什么场景抉择 Spring Cache

在做技术选型的时候，须要针对场景抉择不同的技术。

笔者认为 Spring Cache 的性能很弱小，设计也十分优雅。特地适宜缓存管制没有那么粗疏的场景。比方门户首页，偏动态展现页面，榜单等等。这些场景的特点是对数据实时性没有那么严格的要求，只须要将数据源缓存下来，过期之后主动刷新即可。这些场景，Spring Cache 就是神器，能大幅度晋升研发效率。

但在缓存颗粒度的管制上，还是须要做性能扩大，重点实现如下三点：

1. 多级缓存；
2. 列表缓存；
3. 缓存变更监听器；

笔者也在思考这几点的过程，研读了 j2cache , jetcache 相干源码，受益匪浅。后续的文章会重点分享下笔者的心得。

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