caffeine_redis を使用して 2 次キャッシュをカスタマイズする方法
質問
提起された要件に基づいて、主に次の 2 つの質問があると思います。
ローカルキャッシュがあるため、データの整合性を確保する方法。あるノードのデータが変更されると、他のノードのデータはどのようにして無効になりますか?
データが正しくないため、再同期する必要があります。キャッシュを無効にするにはどうすればよいですか?
フローチャート
次のステップでは、製品および他の開発者と協力して、次のようなフローチャートを作成します。
Use a 構成テーブルには、キャッシュが必要かどうか、および通知時にキャッシュを無効にするためにキャッシュが有効になっているかどうかが記録されます。- プロジェクトの要件が一般的なため、メッセージが失われたとしても大きな影響はないため、最終的に無効なメッセージを他のノードに通知するために Redis のサブスクリプションとパブリッシュ機能を選択しました。ローカルキャッシュ。
- 開発
@Bean(name = JKDDCX)
@Primary
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
// 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
.expireAfterAccess(EXPIRE, TIME_UNIT)
//设置本地缓存写入后过期时间
.expireAfterWrite(EXPIRE, TIME_UNIT)
// 初始的缓存空间大小
.initialCapacity(500)
// 缓存的最大条数
.maximumSize(1000));// 使用人数 * 5 (每个人不同的入参 5 条)\
return cacheManager;
}
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@CaffeineCache注釈をカスタマイズし、使用可能なパラメータをすべて追加します。 @Bean(name = JKDDCX) @Primary public CacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期 .expireAfterAccess(EXPIRE, TIME_UNIT) //设置本地缓存写入后过期时间 .expireAfterWrite(EXPIRE, TIME_UNIT) // 初始的缓存空间大小 .initialCapacity(500) // 缓存的最大条数 .maximumSize(1000));// 使用人数 * 5 (每个人不同的入参 5 条)\ return cacheManager; }
@Target({ ElementType.METHOD ,ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface CaffeineCache {
public String moudleId() default "";
//用于在数据库中配置参数
public String methodId() default "";
public String cachaName() default "";
//动态切换实际的 CacheManager
public String cacheManager() default "";
}
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CacheMessageListenerキャッシュ リスナーは主に、マルチノード データの一貫性を確保する役割を果たします。ノード キャッシュが更新されると、他のノードはそれを適切に処理するように通知されます。 Redis のパブリッシュおよびサブスクライブ機能を使用し、MessageListener インターフェースを実装して主要なテクノロジーを実装します。 もちろん、以下のもう 1 つの詳細は、Redis#keys コマンドが一般的な運用環境では無効になっているため、対応するキーを別の方法でスキャンする必要があるということです。 @Target({ ElementType.METHOD ,ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface CaffeineCache { public String moudleId() default ""; //用于在数据库中配置参数 public String methodId() default ""; public String cachaName() default ""; //动态切换实际的 CacheManager public String cacheManager() default ""; }
public class CacheMessageListener implements MessageListener { @Override public void onMessage(Message message, byte[] pattern) { CacheMessage cacheMessage = (CacheMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(message.getBody()); logger.info("收到redis清除缓存消息, 开始清除本地缓存, the cacheName is {}, the key is {}", cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey()); // redisCaffeineCacheManager.clearLocal(cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey()); /** * 如果是一个类上使用了 注解 @CaffeineCache ,那么所有接口都会缓存。 * 下面的逻辑是:除了当前模块的接口访问的入参 key,其他的 redis 缓存都会被清除 * (比如此模块的表更新了,但是当前调用此接口只是缓存了当前这个入参的redis,其他的数据删除) */ String prefixKey = RedisConstant.WXYMG_DATA_CACHE + cacheMessage.getCacheName(); Set<String> keys = redisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> { Set<String> keysTmp = new HashSet<>(); Cursor<byte[]> cursor = connection.scan(new ScanOptions.ScanOptionsBuilder(). match(prefixKey + "*"). count(50).build()); while (cursor.hasNext()) { keysTmp.add(new String(cursor.next())); } return keysTmp; }); Iterator iterator = keys.iterator(); while (iterator.hasNext()) { if (iterator.next().toString().equals(cacheMessage.getKey())) { iterator.remove(); } } redisTemplate.delete(keys); cacheConfig.cacheManager().getCache(cacheMessage.getCacheName()).clear(); //cacheName 下的都删除 } }
redisTemplate.convertAndSend(CacheConfig.TOPIC, new CacheMessage(caffeineCache.cachaName(), redisKey));
public class CacheMessage implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -1L;
private String cacheName;
private Object key;
public CacheMessage(String cacheName, Object key) {
super();
this.cacheName = cacheName;
this.key = key;
}
}
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public class CacheMessage implements Serializable { private static final long serialVersionUID = -1L; private String cacheName; private Object key; public CacheMessage(String cacheName, Object key) { super(); this.cacheName = cacheName; this.key = key; } }
以上がcaffeine_redis を使用して 2 次キャッシュをカスタマイズする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

Redis指令を使用するには、次の手順が必要です。Redisクライアントを開きます。コマンド(動詞キー値)を入力します。必要なパラメーターを提供します(指示ごとに異なります)。 Enterを押してコマンドを実行します。 Redisは、操作の結果を示す応答を返します(通常はOKまたは-ERR)。

Redisを使用して操作をロックするには、setnxコマンドを介してロックを取得し、有効期限を設定するために有効期限コマンドを使用する必要があります。特定の手順は次のとおりです。(1)SETNXコマンドを使用して、キー価値ペアを設定しようとします。 (2)expireコマンドを使用して、ロックの有効期限を設定します。 (3)Delコマンドを使用して、ロックが不要になったときにロックを削除します。

Redisソースコードを理解する最良の方法は、段階的に進むことです。Redisの基本に精通してください。開始点として特定のモジュールまたは機能を選択します。モジュールまたは機能のエントリポイントから始めて、行ごとにコードを表示します。関数コールチェーンを介してコードを表示します。 Redisが使用する基礎となるデータ構造に精通してください。 Redisが使用するアルゴリズムを特定します。

Redisは、メッセージミドルウェアとして、生産消費モデルをサポートし、メッセージを持続し、信頼できる配信を確保できます。メッセージミドルウェアとしてRedisを使用すると、低遅延、信頼性の高いスケーラブルなメッセージングが可能になります。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。
