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SpringBootCaffeine+Redisson配置二级缓存实践

问题说明 在高性能服务架构的设计中,缓存扮演的角色有多关键?相信每一位后端开发者都深有体会。通常,我们会把热点数据丢进Redis或MemCache这类远程缓存里,只有缓存没命中时,才会去查询数据库。这套经典玩法,既能大幅提升访问速度,又能有效给数据库“减负”。 不过,技术架构总是在演进。在某些对性能

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    问题说明

    在高性能服务架构的设计中,缓存扮演的角色有多关键?相信每一位后端开发者都深有体会。通常,我们会把热点数据丢进Redis或MemCache这类远程缓存里,只有缓存没命中时,才会去查询数据库。这套经典玩法,既能大幅提升访问速度,又能有效给数据库“减负”。

    不过,技术架构总是在演进。在某些对性能极其敏感的场景下,光靠远程缓存可能已经不够“快”了。于是,本地缓存(比如Gua va Cache或Caffeine)被引入进来,与远程缓存形成合力,共同将服务的响应性能推向新的高度。这就催生了一种典型的二级缓存架构:本地缓存作为反应最快的一级缓存,远程缓存作为容量更大、更可靠的二级缓存。

    SpringBootCaffeine+Redisson配置二级缓存实践

    准备

    要搭建这套体系,首先得把基础组件整合进来。这里以SpringBoot项目为例,需要集成Redisson作为远程缓存,并重写其CacheName的解析逻辑以支持多参数。同时,引入Caffeine作为本地缓存的核心依赖。

    
    
        com.github.ben-manes.caffeine
        caffeine
    

    配置文件

    引入本地缓存的核心目的,是为了应对高并发场景下对Redis的频繁查询冲击。来看一个具体的配置:我们设定了expireAfterWrite策略,即最后一次写入或访问后,经过30秒固定时间过期。这意味着,假设一个页面被频繁刷新,在30秒内,无论刷新多少次,请求都会命中本地缓存。而且,即便在第29秒重新获取了数据,这个30秒的过期计时也会重新开始计算。

    通过@EnableCaching注解来开启Spring的缓存功能,这个注解可以加在配置类上,也可以直接放在应用启动类上。

    package com.example.redisson.config;
    
    import com.example.redisson.manager.PlusSpringCacheManager;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration;
    import org.springframework.cache.CacheManager;
    import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    
    import ja va.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * 缓存配置
     *
     * @author Lion Li
     */
    @Configuration
    @EnableCaching
    public class CacheConfig {
    
        /**
         * caffeine 本地缓存处理器
         */
        @Bean
        public Cache caffeine() {
            return Caffeine.newBuilder()
                // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
                .expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS)
                // 初始的缓存空间大小
                .initialCapacity(100)
                // 缓存的最大条数
                .maximumSize(1000)
                .build();
        }
    
        /**
         * 自定义缓存管理器 整合spring-cache
         */
        @Bean
        public CacheManager cacheManager() {
            return new PlusSpringCacheManager();
        }
    
    }
    

    装饰器

    实现二级缓存的关键,在于如何优雅地让两者协同工作。这里采用装饰器模式对原有的Cache进行包装,有几个细节需要特别注意:

    • Redisson的put方法会自动加上cacheNames前缀。
    • 而Caffeine本身并不使用cacheNames,它的get
    • 为了解决不同cacheNames下可能存在的key冲突问题,代码中增加了getUniqueKey方法,其核心逻辑是将cacheNames(通过getName()获得)与原始key拼接,形成一个全局唯一的键。

    简单来说,一个CacheName就对应一个被装饰的Cache对象。

    package org.dromara.common.redis.manager;
    
    import cn.hutool.core.lang.Console;
    import org.dromara.common.core.utils.SpringUtils;
    import org.springframework.cache.Cache;
    
    import ja va.util.concurrent.Callable;
    
    /**
     * Cache 装饰器模式(用于扩展 Caffeine 一级缓存)
     *
     * @author Lion Li
     */
    public class CaffeineCacheDecorator implements Cache {
    
        private static final com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache
                CAFFEINE = SpringUtils.getBean("caffeine");
    
        private final Cache cache;
    
        public CaffeineCacheDecorator(Cache cache) {
            this.cache = cache;
        }
    
        @Override
        public String getName() {
            return cache.getName();
        }
    
        @Override
        public Object getNativeCache() {
            return cache.getNativeCache();
        }
    
        public String getUniqueKey(Object key) {
            return cache.getName() + ":" + key;
        }
    
        @Override
        public ValueWrapper get(Object key) {
            Object o = CAFFEINE.get(getUniqueKey(key), k -> cache.get(key));
            Console.log("redisson caffeine -> key: " + getUniqueKey(key) + ",value:" + o);
            return (ValueWrapper) o;
        }
    
        @SuppressWarnings("unchecked")
        public  T get(Object key, Class type) {
            Object o = CAFFEINE.get(getUniqueKey(key), k -> cache.get(key, type));
            Console.log("redisson caffeine -> key: " + getUniqueKey(key) + ",value:" + o);
            return (T) o;
        }
    
        @Override
        public void put(Object key, Object value) {
            cache.put(key, value);
        }
    
        public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) {
            return cache.putIfAbsent(key, value);
        }
    
        @Override
        public void evict(Object key) {
            evictIfPresent(key);
        }
    
        public boolean evictIfPresent(Object key) {
            boolean b = cache.evictIfPresent(key);
            if (b) {
                CAFFEINE.invalidate(getUniqueKey(key));
            }
            return b;
        }
    
        @Override
        public void clear() {
            cache.clear();
        }
    
        public boolean invalidate() {
            return cache.invalidate();
        }
    
        @SuppressWarnings("unchecked")
        @Override
        public  T get(Object key, Callable valueLoader) {
            Object o = CAFFEINE.get(getUniqueKey(key), k -> cache.get(key, valueLoader));
            Console.log("redisson caffeine -> key: " + getUniqueKey(key) + ",value:" + o);
            return (T) o;
        }
    
    }
    
    

    修改自定义PlusSpringCacheManager,注入装饰器

    SpringBootCaffeine+Redisson配置二级缓存实践

    使用

    配置完成后,在业务代码中的使用方式就非常直观了。直接使用Spring标准的@Cacheable注解即可。

    @Cacheable(cacheNames = "demo:cache#60s#10m#20", key = "#key", condition = "#key != null")
    @GetMapping("/test1")
    public R test1(String key, String value) {
        System.out.println("test1-->调用方法体");
        return R.ok("操作成功", value);
    }
    

    这里有个关键点:@Cacheable注解在方法执行前就会触发get操作,因此能够顺利激活我们设计好的二级缓存链路。而@CachePut注解是执行方法后再放入缓存,因此其逻辑略有不同。

    SpringBootCaffeine+Redisson配置二级缓存实践

    从上面的调用流程示意图可以清晰看到,请求会先查询一级本地缓存,如果未命中,则继续查询二级远程缓存。这正好印证了查看源码得出的结论:数据获取遵循“先本地,后远程”的优先级顺序。

    SpringBootCaffeine+Redisson配置二级缓存实践

    缓存工具类

    为了更方便地操作缓存,通常会封装一个工具类。下面这个工具类提供了对缓存组的键、值进行增删改查的通用方法。

    package com.example.redisson.utils;
    
    import lombok.AccessLevel;
    import lombok.NoArgsConstructor;
    import org.redisson.api.RMap;
    import org.springframework.cache.Cache;
    import org.springframework.cache.CacheManager;
    
    import ja va.util.Set;
    
    /**
     * 缓存操作工具类 {@link }
     *
     * @author Michelle.Chung
     * @date 2022/8/13
     */
    @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)
    @SuppressWarnings(value = {"unchecked"})
    public class CacheUtils {
    
        private static final CacheManager CACHE_MANAGER = SpringUtils.getBean(CacheManager.class);
    
        /**
         * 获取缓存组内所有的KEY
         *
         * @param cacheNames 缓存组名称
         */
        public static Set keys(String cacheNames) {
            RMap rmap = (RMap) CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).getNativeCache();
            return rmap.keySet();
        }
    
        /**
         * 获取缓存值
         *
         * @param cacheNames 缓存组名称
         * @param key        缓存key
         */
        public static  T get(String cacheNames, Object key) {
            Cache.ValueWrapper wrapper = CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).get(key);
            return wrapper != null ? (T) wrapper.get() : null;
        }
    
        /**
         * 保存缓存值
         *
         * @param cacheNames 缓存组名称
         * @param key        缓存key
         * @param value      缓存值
         */
        public static void put(String cacheNames, Object key, Object value) {
            CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).put(key, value);
        }
    
        /**
         * 删除缓存值
         *
         * @param cacheNames 缓存组名称
         * @param key        缓存key
         */
        public static void evict(String cacheNames, Object key) {
            CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).evict(key);
        }
    
        /**
         * 清空缓存值
         *
         * @param cacheNames 缓存组名称
         */
        public static void clear(String cacheNames) {
            CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).clear();
        }
    
    }
    
    
    

    总结

    总的来说,通过装饰器模式整合Caffeine与Redisson,是实现SpringBoot项目二级缓存的一个清晰且有效的方案。它既保留了Spring Cache标准API的简洁性,又通过本地缓存极大提升了高频访问数据的读取性能。希望这套实践思路和具体代码,能为大家在构建高性能服务时提供一个可靠的参考。

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