我们在使用springboot的时候，总是需要去访问数据库，如果过于频繁的访问，会给数据库造成很大的压力。这期间添加缓存，就是为了减轻了springboot访问数据库时的压力。下面，为大家讲讲springboot中是如何自定义两级缓存。
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。
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;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
public class MultiCacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
//设置缓存过期时间(秒)
Map<String, Long> expires = new HashMap<>();
expires.put("ExpOpState",0L);
expires.put("ImpOpState",0L);
rcm.setExpires(expires);
rcm.setDefaultExpiration(600);
return rcm;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
StringRedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
template.setValueSerializer(redisSerializer);
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;
Cache cache = cacheManager.getCache(name);
if(cache != null) {
//如果key为空，直接根据缓存名删除
if(StringUtils.isEmpty(key)) {
cacheManager.removeCache(name);
} else {
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
"org.springframework.boot:spring-boot-starter-redis:1.4.2.RELEASE",
'net.sf.ehcache:ehcache:2.10.4',
"org.json:json:20160810"以上就是springboot中如何使用自定义两级缓存的详细内容，更多关于springboot 使用缓存的资料，推荐大家阅读Springboot的相关教程。
