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springboot 两级缓存 springboot中使用自定义两级缓存的方法

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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<paraNameArr.length;i++){
        context.setVariable(paraNameArr[i], args[i]);
      }
      return parser.parseExpression(key).getValue(context,String.class);
    }

    //序列化
    private String serialize(Object obj) {

      String result = null;
      try {
        result = JsonUtil.serialize(obj);
      } catch(Exception e) {
        result = obj.toString();
      }
      return result;

    }

    //反序列化
    private Object deserialize(String str,Class clazz) {

      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);
        }
      } catch(Exception e) {
      }
      return result;

    }

    //反序列化,支持List<xxx>
    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<ContextRefreshedEvent> {
   
    @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<String,Object> 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<String, String> 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<String,String,String> 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<String,String,String> 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<String,String,String> 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<User>
    */
    public static <T> 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> T deserialize(String src, Class<T> 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

  1. "org.springframework.boot:spring-boot-starter-redis:1.4.2.RELEASE",
  2. 'net.sf.ehcache:ehcache:2.10.4',
  3. "org.json:json:20160810"

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