springboot中使用自定义两级缓存的方法

这篇文章主要介绍了springboot中使用自定义两级缓存的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

工作中用到了springboot的缓存，使用起来挺方便的，直接引入redis或者ehcache这些缓存依赖包和相关缓存的starter依赖包，然后在启动类中加入@EnableCaching注解，然后在需要的地方就可以使用@Cacheable和@CacheEvict使用和删除缓存了。这个使用很简单，相信用过springboot缓存的都会玩，这里就不再多说了。美中不足的是，springboot使用了插件式的集成方式，虽然用起来很方便，但是当你集成ehcache的时候就是用ehcache，集成redis的时候就是用redis。如果想两者一起用，ehcache作为本地一级缓存，redis作为集成式的二级缓存，使用默认的方式据我所知是没法实现的(如果有高人可以实现，麻烦指点下我)。毕竟很多服务需要多点部署，如果单独选择ehcache可以很好地实现本地缓存，但是如果在多机之间共享缓存又需要比较费时的折腾，如果选用集中式的redis缓存，因为每次取数据都要走网络，总感觉性能不会太好。本话题主要就是讨论如何在springboot的基础上，无缝集成ehcache和redis作为一二级缓存，并且实现缓存同步。

为了不要侵入springboot原本使用缓存的方式，这里自己定义了两个缓存相关的注解，如下

 @Target({ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface Cacheable { String value() default ""; String key() default ""; //泛型的Class类型 Class type() default Exception.class; } @Target({ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface CacheEvict { String value() default ""; String key() default ""; }

如上两个注解和spring中缓存的注解基本一致，只是去掉了一些不常用的属性。说到这里，不知道有没有朋友注意过，当你在springboot中单独使用redis缓存的时候，Cacheable和CacheEvict注解的value属性，实际上在redis中变成了一个zset类型的值的key，而且这个zset里面还是空的，比如@Cacheable(value="cache1",key="key1"),正常情况下redis中应该是出现cache1 -> map(key1,value1)这种形式，其中cache1作为缓存名称,map作为缓存的值，key作为map里的键，可以有效的隔离不同的缓存名称下的缓存。但是实际上redis里确是cache1 -> 空(zset)和key1 -> value1,两个独立的键值对，试验得知不同的缓存名称下的缓存完全是共用的，如果有感兴趣的朋友可以去试验下，也就是说这个value属性实际上是个摆设，键的唯一性只由key属性保证。我只能认为这是spring的缓存实现的bug，或者是特意这么设计的，(如果有知道啥原因的欢迎指点)。

回到正题，有了注解还需要有个注解处理类，这里我使用aop的切面来进行拦截处理，原生的实现其实也大同小异。切面处理类如下:

 import com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.CacheEvict; import com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.Cacheable; import com.xuanwu.apaas.core.utils.JsonUtil; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut; import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONObject; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.core.LocalVariableTableParameterNameDiscoverer; import org.springframework.expression.ExpressionParser; import org.springframework.expression.spel.standard.SpelExpressionParser; import org.springframework.expression.spel.support.StandardEvaluationContext; import org.springframework.stereotype.Component; import java.lang.reflect.Method; /** * 多级缓存切面 * @author rongdi */ @Aspect @Component public class MultiCacheAspect { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MultiCacheAspect.class); @Autowired private CacheFactory cacheFactory; //这里通过一个容器初始化监听器，根据外部配置的@EnableCaching注解控制缓存开关 private boolean cacheEnable; @Pointcut("@annotation(com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.Cacheable)") public void cacheableAspect() { } @Pointcut("@annotation(com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.CacheEvict)") public void cacheEvict() { } @Around("cacheableAspect()") public Object cache(ProceedingJoinPoint joinPoint) { //得到被切面修饰的方法的参数列表 Object[] args = joinPoint.getArgs(); // result是方法的最终返回结果 Object result = null; //如果没有开启缓存，直接调用处理方法返回 if(!cacheEnable){ try { result = joinPoint.proceed(args); } catch (Throwable e) { logger.error("",e); } return result; } // 得到被代理方法的返回值类型 Class returnType = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getReturnType(); // 得到被代理的方法 Method method = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod(); // 得到被代理的方法上的注解 Cacheable ca = method.getAnnotation(Cacheable.class); //获得经过el解析后的key值 String key = parseKey(ca.key(),method,args); Class elementClass = ca.type(); //从注解中获取缓存名称 String name = ca.value(); try { //先从ehcache中取数据 String cacheValue = cacheFactory.ehGet(name,key); if(StringUtils.isEmpty(cacheValue)) { //如果ehcache中没数据，从redis中取数据 cacheValue = cacheFactory.redisGet(name,key); if(StringUtils.isEmpty(cacheValue)) { //如果redis中没有数据 // 调用业务方法得到结果 result = joinPoint.proceed(args); //将结果序列化后放入redis cacheFactory.redisPut(name,key,serialize(result)); } else { //如果redis中可以取到数据 //将缓存中获取到的数据反序列化后返回 if(elementClass == Exception.class) { result = deserialize(cacheValue, returnType); } else { result = deserialize(cacheValue, returnType,elementClass); } } //将结果序列化后放入ehcache cacheFactory.ehPut(name,key,serialize(result)); } else { //将缓存中获取到的数据反序列化后返回 if(elementClass == Exception.class) { result = deserialize(cacheValue, returnType); } else { result = deserialize(cacheValue, returnType,elementClass); } } } catch (Throwable throwable) { logger.error("",throwable); } return result; } /** * 在方法调用前清除缓存，然后调用业务方法 * @param joinPoint * @return * @throws Throwable * */ @Around("cacheEvict()") public Object evictCache(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable { // 得到被代理的方法 Method method = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod(); //得到被切面修饰的方法的参数列表 Object[] args = joinPoint.getArgs(); // 得到被代理的方法上的注解 CacheEvict ce = method.getAnnotation(CacheEvict.class); //获得经过el解析后的key值 String key = parseKey(ce.key(),method,args); //从注解中获取缓存名称 String name = ce.value(); // 清除对应缓存 cacheFactory.cacheDel(name,key); return joinPoint.proceed(args); } /** * 获取缓存的key * key 定义在注解上，支持SPEL表达式 * @return */ private String parseKey(String key,Method method,Object [] args){ if(StringUtils.isEmpty(key)) return null; //获取被拦截方法参数名列表(使用Spring支持类库) LocalVariableTableParameterNameDiscoverer u = new LocalVariableTableParameterNameDiscoverer(); String[] paraNameArr = u.getParameterNames(method); //使用SPEL进行key的解析 ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser(); //SPEL上下文 StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext(); //把方法参数放入SPEL上下文中 for(int i=0;i private Object deserialize(String str,Class clazz,Class elementClass) { Object result = null; try { if(clazz == JSONObject.class) { result = new JSONObject(str); } else if(clazz == JSONArray.class) { result = new JSONArray(str); } else { result = JsonUtil.deserialize(str,clazz,elementClass); } } catch(Exception e) { } return result; } public void setCacheEnable(boolean cacheEnable) { this.cacheEnable = cacheEnable; } }

上面这个界面使用了一个cacheEnable变量控制是否使用缓存，为了实现无缝的接入springboot，必然需要受到原生@EnableCaching注解的控制，这里我使用一个spring容器加载完成的监听器，然后在监听器里找到是否有被@EnableCaching注解修饰的类，如果有就从spring容器拿到MultiCacheAspect对象，然后将cacheEnable设置成true。这样就可以实现无缝接入springboot，不知道朋友们还有没有更加优雅的方法呢？欢迎交流！监听器类如下

 import com.xuanwu.apaas.core.multicache.CacheFactory; import com.xuanwu.apaas.core.multicache.MultiCacheAspect; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.ApplicationListener; import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.Map; /** * 用于spring加载完成后，找到项目中是否有开启缓存的注解@EnableCaching * @author rongdi */ @Component public class ContextRefreshedListener implements ApplicationListener { @Override public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) { // 判断根容器为Spring容器，防止出现调用两次的情况（mvc加载也会触发一次） if(event.getApplicationContext().getParent()==null){ //得到所有被@EnableCaching注解修饰的类 Map beans = event.getApplicationContext().getBeansWithAnnotation(EnableCaching.class); if(beans != null && !beans.isEmpty()) { MultiCacheAspect multiCache = (MultiCacheAspect)event.getApplicationContext().getBean("multiCacheAspect"); multiCache.setCacheEnable(true); } } } }

实现了无缝接入，还需要考虑多点部署的时候，多点的ehcache怎么和redis缓存保持一致的问题。在正常应用中，一般redis适合长时间的集中式缓存，ehcache适合短时间的本地缓存，假设现在有A，B和C服务器，A和B部署了业务服务，C部署了redis服务。当请求进来，前端入口不管是用LVS或者nginx等负载软件，请求都会转发到某一个具体服务器，假设转发到了A服务器，修改了某个内容，而这个内容在redis和ehcache中都有，这时候，A服务器的ehcache缓存，和C服务器的redis不管控制缓存失效也好，删除也好，都比较容易，但是这时候B服务器的ehcache怎么控制失效或者删除呢？一般比较常用的方式就是使用发布订阅模式，当需要删除缓存的时候在一个固定的通道发布一个消息，然后每个业务服务器订阅这个通道，收到消息后删除或者过期本地的ehcache缓存(最好是使用过期，但是redis目前只支持对key的过期操作，没办法操作key下的map里的成员的过期，如果非要强求用过期，可以自己加时间戳自己实现，不过用删除出问题的几率也很小，毕竟加缓存的都是读多写少的应用，这里为了方便都是直接删除缓存)。总结起来流程就是更新某条数据，先删除redis中对应的缓存，然后发布一个缓存失效的消息在redis的某个通道中，本地的业务服务去订阅这个通道的消息，当业务服务收到这个消息后去删除本地对应的ehcache缓存，redis的各种配置如下

 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.xuanwu.apaas.core.multicache.subscriber.MessageSubscriber; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.listener.PatternTopic; import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer; import org.springframework.data.redis.listener.adapter.MessageListenerAdapter; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; @Configuration public class RedisConfig { @Bean public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) { RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate); //设置缓存过期时间(秒) rcm.setDefaultExpiration(600); return rcm; } @Bean public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; } /** * redis消息监听器容器 * 可以添加多个监听不同话题的redis监听器，只需要把消息监听器和相应的消息订阅处理器绑定，该消息监听器 * 通过反射技术调用消息订阅处理器的相关方法进行一些业务处理 * @param connectionFactory * @param listenerAdapter * @return */ @Bean public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory, MessageListenerAdapter listenerAdapter) { RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer(); container.setConnectionFactory(connectionFactory); //订阅了一个叫redis.uncache的通道 container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic("redis.uncache")); //这个container 可以添加多个 messageListener return container; } /** * 消息监听器适配器，绑定消息处理器，利用反射技术调用消息处理器的业务方法 * @param receiver * @return */ @Bean MessageListenerAdapter listenerAdapter(MessageSubscriber receiver) { //这个地方 是给messageListenerAdapter 传入一个消息接受的处理器，利用反射的方法调用“handle” return new MessageListenerAdapter(receiver, "handle"); } }

消息发布类如下:

 import com.xuanwu.apaas.core.multicache.CacheFactory; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MessageSubscriber { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageSubscriber.class); @Autowired private CacheFactory cacheFactory; /** * 接收到redis订阅的消息后，将ehcache的缓存失效 * @param message 格式为name_key */ public void handle(String message){ logger.debug("redis.ehcache:"+message); if(StringUtils.isEmpty(message)) { return; } String[] strs = message.split("#"); String name = strs[0]; String key = null; if(strs.length == 2) { key = strs[1]; } cacheFactory.ehDel(name,key); } }

具体操作缓存的类如下:

 import com.xuanwu.apaas.core.multicache.publisher.MessagePublisher; import net.sf.ehcache.Cache; import net.sf.ehcache.CacheManager; import net.sf.ehcache.Element; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException; import org.springframework.data.redis.core.HashOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.InputStream; /** * 多级缓存切面 * @author rongdi */ @Component public class CacheFactory { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheFactory.class); @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private MessagePublisher messagePublisher; private CacheManager cacheManager; public CacheFactory() { InputStream is = this.getClass().getResourceAsStream("/ehcache.xml"); if(is != null) { cacheManager = CacheManager.create(is); } } public void cacheDel(String name,String key) { //删除redis对应的缓存 redisDel(name,key); //删除本地的ehcache缓存,可以不需要，订阅器那里会删除 //  ehDel(name,key); if(cacheManager != null) { //发布一个消息，告诉订阅的服务该缓存失效 messagePublisher.publish(name, key); } } public String ehGet(String name,String key) { if(cacheManager == null) return null; Cache cache=cacheManager.getCache(name); if(cache == null) return null; cache.acquireReadLockOnKey(key); try { Element ele = cache.get(key); if(ele == null) return null; return (String)ele.getObjectValue(); } finally { cache.releaseReadLockOnKey(key); } } public String redisGet(String name,String key) { HashOperations oper = redisTemplate.opsForHash(); try { return oper.get(name, key); } catch(RedisConnectionFailureException e) { //连接失败，不抛错，直接不用redis缓存了 logger.error("connect redis error ",e); return null; } } public void ehPut(String name,String key,String value) { if(cacheManager == null) return; if(!cacheManager.cacheExists(name)) { cacheManager.addCache(name); } Cache cache=cacheManager.getCache(name); //获得key上的写锁，不同key互相不影响，类似于synchronized(key.intern()){} cache.acquireWriteLockOnKey(key); try { cache.put(new Element(key, value)); } finally { //释放写锁 cache.releaseWriteLockOnKey(key); } } public void redisPut(String name,String key,String value) { HashOperations oper = redisTemplate.opsForHash(); try { oper.put(name, key, value); } catch (RedisConnectionFailureException e) { //连接失败，不抛错，直接不用redis缓存了 logger.error("connect redis error ",e); } } public void ehDel(String name,String key) { if(cacheManager == null) return; if(cacheManager.cacheExists(name)) { //如果key为空，直接根据缓存名删除 if(StringUtils.isEmpty(key)) { cacheManager.removeCache(name); } else { Cache cache=cacheManager.getCache(name); cache.remove(key); } } } public void redisDel(String name,String key) { HashOperations oper = redisTemplate.opsForHash(); try { //如果key为空，直接根据缓存名删除 if(StringUtils.isEmpty(key)) { redisTemplate.delete(name); } else { oper.delete(name,key); } } catch (RedisConnectionFailureException e) { //连接失败，不抛错，直接不用redis缓存了 logger.error("connect redis error ",e); } } }

工具类如下

 import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference; import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature; import com.fasterxml.jackson.databind.JavaType; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONObject; import java.util.*; public class JsonUtil { private static ObjectMapper mapper; static { mapper = new ObjectMapper(); mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); } /** * 将对象序列化成json * * @param obj 待序列化的对象 * @return * @throws Exception */ public static String serialize(Object obj) throws Exception { if (obj == null) { throw new IllegalArgumentException("obj should not be null"); } return mapper.writeValueAsString(obj); } /** 带泛型的反序列化，比如一个JSONArray反序列化成List */ public static  T deserialize(String jsonStr, Class collectionClass, Class... elementClasses) throws Exception { JavaType javaType = mapper.getTypeFactory().constructParametrizedType( collectionClass, collectionClass, elementClasses); return mapper.readValue(jsonStr, javaType); } /** * 将json字符串反序列化成对象 * @param src 待反序列化的json字符串 * @param t  反序列化成为的对象的class类型 * @return * @throws Exception */ public static  T deserialize(String src, Class t) throws Exception { if (src == null) { throw new IllegalArgumentException("src should not be null"); } if("{}".equals(src.trim())) { return null; } return mapper.readValue(src, t); } }

具体使用缓存，和之前一样只需要关注@Cacheable和@CacheEvict注解，同样也支持spring的el表达式。而且这里的value属性表示的缓存名称也没有上面说的那个问题，完全可以用value隔离不同的缓存，例子如下

 @Cacheable(value = "bo",key="#session.productVersionCode+''+#session.tenantCode+''+#objectcode") @CacheEvict(value = "bo",key="#session.productVersionCode+''+#session.tenantCode+''+#objectcode")

附上主要的依赖包