关于java:SpringBoot-集成缓存性能之王-Caffeine

应用缓存的目标就是进步性能，明天码哥带大家实际使用 spring-boot-starter-cache 形象的缓存组件去集成本地缓存性能之王 Caffeine。

大家须要留神的是：in-memeory 缓存 只适宜在单体利用，不适宜与分布式环境。

分布式环境的状况下须要将缓存批改同步到每个节点，须要一个同步机制保障每个节点缓存数据最终统一。

Spring Cache 是什么

不应用 Spring Cache 形象的缓存接口，咱们须要依据不同的缓存框架去实现缓存，须要在对应的代码外面去对应缓存加载、删除、更新等。

比方查问咱们应用旁路缓存策略：先从缓存中查问数据，如果查不到则从数据库查问并写到缓存中。

伪代码如下：

public User getUser(long userId) {
    // 从缓存查问
    User user = cache.get(userId);
    if (user != null) {return user;}
    // 从数据库加载
    User dbUser = loadDataFromDB(userId);
    if (dbUser != null) {
        // 设置到缓存中
        cache.put(userId, dbUser)
    }
    return dbUser;
}

咱们须要写大量的这种繁琐代码，Spring Cache 则对缓存进行了形象，提供了如下几个注解实现了缓存治理：

• @Cacheable：触发缓存读取操作，用于查询方法上，如果缓存中找到则间接取出缓存并返回，否则执行指标办法并将后果缓存。
• @CachePut：触发缓存更新的办法上，与 Cacheable 相比，该注解的办法始终都会被执行，并且应用办法返回的后果去更新缓存，实用于 insert 和 update 行为的办法上。
• @CacheEvict：触发缓存生效，删除缓存项或者清空缓存，实用于 delete 办法上。

除此之外，形象的 CacheManager 既能集成基于本地内存的单体利用，也能集成 EhCache、Redis 等缓存服务器。

最不便的是通过一些简略配置和注解就能接入不同的缓存框架，无需批改任何代码。

集成 Caffeine

码哥带大家应用注解形式实现缓存操作的形式来集成，残缺的代码请拜访 github：https://github.com/MageByte-Z…，在 pom.xml 文件增加如下依赖：

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

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>

应用 JavaConfig 形式配置 CacheManager：

@Slf4j
@EnableCaching
@Configuration
public class CacheConfig {

    @Autowired
    @Qualifier("cacheExecutor")
    private Executor cacheExecutor;

    @Bean
    public Caffeine<Object, Object> caffeineCache() {return Caffeine.newBuilder()
                // 设置最初一次写入或拜访后通过固定工夫过期
                .expireAfterAccess(7, TimeUnit.DAYS)
                // 初始的缓存空间大小
                .initialCapacity(500)
                // 应用自定义线程池
                .executor(cacheExecutor)
                .removalListener(((key, value, cause) -> log.info("key:{} removed, removalCause:{}.", key, cause.name())))
                // 缓存的最大条数
                .maximumSize(1000);
    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager();
        caffeineCacheManager.setCaffeine(caffeineCache());
        // 不缓存空值
        caffeineCacheManager.setAllowNullValues(false);
        return caffeineCacheManager;
    }
}

筹备工作搞定，接下来就是如何应用了。

@Slf4j
@Service
public class AddressService {

    public static final String CACHE_NAME = "caffeine:address";

    private static final AtomicLong ID_CREATOR = new AtomicLong(0);

    private Map<Long, AddressDTO> addressMap;

    public AddressService() {addressMap = new ConcurrentHashMap<>();

        addressMap.put(ID_CREATOR.incrementAndGet(), AddressDTO.builder().customerId(ID_CREATOR.get()).address("地址 1").build());
        addressMap.put(ID_CREATOR.incrementAndGet(), AddressDTO.builder().customerId(ID_CREATOR.get()).address("地址 2").build());
        addressMap.put(ID_CREATOR.incrementAndGet(), AddressDTO.builder().customerId(ID_CREATOR.get()).address("地址 3").build());
    }

    @Cacheable(cacheNames = {CACHE_NAME}, key = "#customerId")
    public AddressDTO getAddress(long customerId) {log.info("customerId：{} 没有走缓存，开始从数据库查问", customerId);
        return addressMap.get(customerId);
    }

    @CachePut(cacheNames = {CACHE_NAME}, key = "#result.customerId")
    public AddressDTO create(String address) {long customerId = ID_CREATOR.incrementAndGet();
        AddressDTO addressDTO = AddressDTO.builder().customerId(customerId).address(address).build();

        addressMap.put(customerId, addressDTO);
        return addressDTO;
    }

    @CachePut(cacheNames = {CACHE_NAME}, key = "#result.customerId")
    public AddressDTO update(Long customerId, String address) {AddressDTO addressDTO = addressMap.get(customerId);
        if (addressDTO == null) {throw new RuntimeException("没有 customerId =" + customerId + "的地址");
        }

        addressDTO.setAddress(address);
        return addressDTO;
    }

    @CacheEvict(cacheNames = {CACHE_NAME}, key = "#customerId")
    public boolean delete(long customerId) {log.info("缓存 {} 被删除", customerId);
        return true;
    }
}

应用 CacheName 隔离不同业务场景的缓存，每个 Cache 外部持有一个 map 构造存储数据，key 可用应用 Spring 的 Spel 表达式。

单元测试走起：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = CaffeineApplication.class)
@Slf4j
public class CaffeineApplicationTests {

    @Autowired
    private AddressService addressService;

    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    @Test
    public void testCache() {
        // 插入缓存 和数据库
        AddressDTO newInsert = addressService.create("南山小道");
        // 要走缓存
        AddressDTO address = addressService.getAddress(newInsert.getCustomerId());
        long customerId = 2;

        // 第一次未命中缓存，打印 customerId：{} 没有走缓存，开始从数据库查问
        AddressDTO address2 = addressService.getAddress(customerId);
        // 命中缓存
        AddressDTO cacheAddress2 = addressService.getAddress(customerId);

        // 更新数据库和缓存
        addressService.update(customerId, "地址 2 被批改");

        // 更新后查问，仍然命中缓存
        AddressDTO hitCache2 = addressService.getAddress(customerId);
        Assert.assertEquals(hitCache2.getAddress(), "地址 2 被批改");

        // 删除缓存
        addressService.delete(customerId);

        // 未命中缓存, 从数据库读取
        AddressDTO hit = addressService.getAddress(customerId);
        System.out.println(hit.getCustomerId());
    }

}

大家发现没，只须要在对应的办法上加上注解，就能欢快的应用缓存了。须要留神的是，设置的 cacheNames 肯定要对应，每个业务场景应用对应的 cacheNames。

另外 key 能够应用 spel 表达式，大家重点能够关注 @CachePut(cacheNames = {CACHE_NAME}, key = "#result.customerId")，result 示意接口返回后果，Spring 提供了几个元数据间接应用。

外围原理

Java Caching 定义了 5 个外围接口，别离是 CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry。

外围类图：

• Cache：形象了缓存的操作，比方，get()、put()；
• CacheManager：治理 Cache，能够了解成 Cache 的汇合治理，之所以有多个 Cache，是因为能够依据不同场景应用不同的缓存生效工夫和数量限度。
• CacheInterceptor、CacheAspectSupport、AbstractCacheInvoker：CacheInterceptor 是一个 AOP 办法拦截器，在办法前后做额定的逻辑，比方查问操作，先查缓存，找不到数据再执行办法，并把办法的后果写入缓存等，它继承了 CacheAspectSupport（缓存操作的主体逻辑）、AbstractCacheInvoker（封装了对 Cache 的读写）。
• CacheOperation、AnnotationCacheOperationSource、SpringCacheAnnotationParser：CacheOperation 定义了缓存操作的缓存名字、缓存 key、缓存条件 condition、CacheManager 等，AnnotationCacheOperationSource 是一个获取缓存注解对应 CacheOperation 的类，而 SpringCacheAnnotationParser 是解析注解的类，解析后会封装成 CacheOperation 汇合供 AnnotationCacheOperationSource 查找。

CacheAspectSupport：缓存切面反对类，是 CacheInterceptor 的父类，封装了所有的缓存操作的主体逻辑。

次要流程如下：

1. 通过 CacheOperationSource，获取所有的 CacheOperation 列表
2. 如果有 @CacheEvict 注解、并且标记为在调用前执行，则做删除 / 清空缓存的操作
3. 如果有 @Cacheable 注解，查问缓存
4. 如果缓存未命中（查问后果为 null），则新增到 cachePutRequests，后续执行原始办法后会写入缓存
5. 缓存命中时，应用缓存值作为后果；缓存未命中、或有 @CachePut 注解时，须要调用原始办法，应用原始办法的返回值作为后果
6. 如果有 @CachePut 注解，则新增到 cachePutRequests
7. 如果缓存未命中，则把查问后果值写入缓存；如果有 @CachePut 注解，也把办法执行后果写入缓存
8. 如果有 @CacheEvict 注解、并且标记为在调用后执行，则做删除 / 清空缓存的操作

明天就到这了，分享一些工作小技巧给大家，前面码哥会分享如何接入 Redis，并且带大家实现一个基于 Sping Boot 实现一个 Caffeine 作为一级缓存、Redis 作为二级缓存的分布式二级缓存框架。

咱们下期见，大家能够在评论区叫我靓仔么？不叫也行，点赞分享也是激励。

参考资料

[1]https://segmentfault.com/a/11…

[2]https://docs.spring.io/spring…