基於Spring Cache如何實現Caffeine+Redis二級緩存-Redis-PHP中文網

    @Autowire
    private UserMapper userMapper;

    @Autowire
    private RedisCache redisCache;

    //查询用户
    public User getUserById(Long userId) {
        //定义缓存key
        String cacheKey = "userId_" + userId;
        //先查询redis缓存
        User user = redisCache.get(cacheKey);
        //如果缓存中有就直接返回，不再查询数据库
        if (user != null) {
            return user;
        }
        //没有再查询数据库
        user = userMapper.getUserById(userId);

        //数据存入缓存，这样下次查询就能到缓存中获取
        if (user != null) {
            stringCommand.set(cacheKey, user);
        }

        return user;
    }

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相信很多同學都寫過類似風格的程式碼，這種風格符合過程導向的程式設計思維，非常容易理解。但它也有一些缺點：

程式碼不夠優雅。業務邏輯有四個典型動作：存儲，讀取，修改，刪除。每次操作都需要定義快取Key ，呼叫快取指令的API，產生較多的重複程式碼；

快取操作和業務邏輯之間的程式碼耦合度高，對業務邏輯有較強的侵入性。侵入性主要體現如下兩點：

#開發聯調階段，需要去掉緩存，只能註解或暫時刪除快取操作程式碼，也容易出錯;
某些場景下，需要更換快取組件，每個快取組件都有自己的API，更換成本相當高。

如果說是下面這樣的，是不是就優雅多了。

@Mapper
public interface UserMapper  {
    
    /**
     * 根据用户id获取用户信息
     *
     * 如果缓存中有直接返回缓存数据，如果没有那么就去数据库查询，查询完再插入缓存中，这里缓存的key前缀为cache_user_id_，+传入的用户ID
     */
    @Cacheable(key = "&#39;cache_user_id_&#39; + #userId")
    User getUserById(Long userId);
}

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再看實作類別

    @Autowire
    private UserMapper userMapper;

    //查询用户
    public User getUserById(Long userId) {
        return userMapper.getUserById(userId);
    }

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這麼一看是不是完全和快取分開離開來，如果開發聯調階段，需要去掉快取那麼直接註解掉註解就好了，是不是非常完美。

而且這一整套實作都不要自己手動寫，Spring Cache就已經幫我定義好相關註解和接口，我們可以輕易實現上面的功能。

二、Spring Cache簡介

Spring Cache是Spring-context包中提供的基於註解方式使用的快取組件，定義了一些標準接口，透過實作這些接口，就可以透過在

方法上增加註解來實作快取。這樣就能夠避免快取程式碼與業務處理耦合在一起的問題。

Spring Cache核心的介面就兩個：Cache和CacheManager

1、Cache介面

該介面定義提供快取的特定操作，例如快取的放入、讀取、清理：

package org.Springframework.cache;
import java.util.concurrent.Callable;

public interface Cache {

	// cacheName，缓存的名字，默认实现中一般是CacheManager创建Cache的bean时传入cacheName
	String getName();

	//得到底层使用的缓存，如Ehcache
	Object getNativeCache();

	// 通过key获取缓存值，注意返回的是ValueWrapper，为了兼容存储空值的情况，将返回值包装了一层，通过get方法获取实际值
	ValueWrapper get(Object key);

	// 通过key获取缓存值，返回的是实际值，即方法的返回值类型
	<T> T get(Object key, Class<T> type);

	// 通过key获取缓存值，可以使用valueLoader.call()来调使用@Cacheable注解的方法。当@Cacheable注解的sync属性配置为true时使用此方法。
	// 因此方法内需要保证回源到数据库的同步性。避免在缓存失效时大量请求回源到数据库
	<T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader);

	// 将@Cacheable注解方法返回的数据放入缓存中
	void put(Object key, Object value);

	// 当缓存中不存在key时才放入缓存。返回值是当key存在时原有的数据
	ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value);

	// 删除缓存
	void evict(Object key);

	// 清空缓存
	void clear();

	// 缓存返回值的包装
	interface ValueWrapper {

	// 返回实际缓存的对象
		Object get();
	}
}

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2、CacheManager介面

主要提供Cache實作bean的創建，每個應用程式可以透過cacheName來對Cache進行隔離，每個cacheName對應一個Cache實作。

package org.Springframework.cache;
import java.util.Collection;

public interface CacheManager {

	// 通过cacheName创建Cache的实现bean，具体实现中需要存储已创建的Cache实现bean，避免重复创建，也避免内存缓存
        //对象（如Caffeine）重新创建后原来缓存内容丢失的情况
	Cache getCache(String name);

	// 返回所有的cacheName
	Collection<String> getCacheNames();
}

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3、常用註解說明

@Cacheable：主要應用在查詢資料的方法。

public @interface Cacheable {

    // cacheNames，CacheManager就是通过这个名称创建对应的Cache实现bean
	@AliasFor("cacheNames")
	String[] value() default {};

	@AliasFor("value")
	String[] cacheNames() default {};

    // 缓存的key，支持SpEL表达式。默认是使用所有参数及其计算的hashCode包装后的对象（SimpleKey）
	String key() default "";

	// 缓存key生成器，默认实现是SimpleKeyGenerator
	String keyGenerator() default "";

	// 指定使用哪个CacheManager,如果只有一个可以不用指定
	String cacheManager() default "";

	// 缓存解析器
	String cacheResolver() default "";

	// 缓存的条件，支持SpEL表达式，当达到满足的条件时才缓存数据。在调用方法前后都会判断
	String condition() default "";
        
    // 满足条件时不更新缓存，支持SpEL表达式，只在调用方法后判断
	String unless() default "";

	// 回源到实际方法获取数据时，是否要保持同步，如果为false，调用的是Cache.get(key)方法；如果为true，调用的是Cache.get(key, Callable)方法
	boolean sync() default false;

}

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@CacheEvict：清除緩存，主要應用到刪除資料的方法。相較於Cacheable多了兩個屬性

public @interface CacheEvict {

  // ...相同属性说明请参考@Cacheable中的说明
	// 是否要清除所有缓存的数据，为false时调用的是Cache.evict(key)方法；为true时调用的是Cache.clear()方法
	boolean allEntries() default false;

	// 调用方法之前或之后清除缓存
	boolean beforeInvocation() default false;
}

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@CachePut：放入緩存，主要用到對資料有更新的方法。屬性說明參考@Cacheable

@Caching：用於在一個方法上配置多種註解

@EnableCaching：啟用Spring cache緩存，作為總的開關，在SpringBoot的啟動類別或配置類別上需要加上此註解才會生效

三、使用二級快取需要思考的一些問題？

我們知道關聯式資料庫(Mysql)資料最終儲存在磁碟上，如果每次都從資料庫去讀取，會因為磁碟本身的IO影響讀取速度，所以就有了

像redis這種的記憶體快取。

透過記憶體快取確實能夠很大程度的提高查詢速度，但如果同一查詢並發量非常的大，頻繁的查詢redis，也會有明顯的網路IO上的消耗，

那我們針對這種查詢非常頻繁的資料(熱點key)，我們是不是可以考慮存到應用程式內緩存，如：caffeine。

當應用程式內快取有符合條件的資料時，就可以直接使用，而不用透過網路到redis中去獲取，這樣就形成了兩級快取。

應用程式內快取叫做一級緩存，遠端快取（如redis）叫做二級快取。

整個流程如下

基於Spring Cache如何實現Caffeine+Redis二級緩存

流程看著是很清新，但其實二級快取需要考慮的點還很多。

1.如何保證分散式節點一級快取的一致性？

我們說一級快取是應用程式內緩存，那麼當你的專案部署在多個節點的時候，如何保證當你對某個key進行修改刪除操作時，使其它節點

的一級快取一致呢？

2.是否允許儲存空值？

這個確實是需要考慮的點。因為如果某個查詢快取和資料庫中都沒有，那麼就會導致頻繁查詢資料庫，導致資料庫Down,這也是我們

#的快取穿透。

但如果儲存空值呢，因為可能會儲存大量的空值，導致快取變大，所以這個最好是可配置，按照業務來決定是否開啟。

3.是否需要快取預熱？

也就是说，我们会觉得某些key一开始就会非常的热，也就是热点数据，那么我们是否可以一开始就先存储到缓存中，避免缓存击穿。

4.一级缓存存储数量上限的考虑？

既然一级缓存是应用内缓存，那你是否考虑一级缓存存储的数据给个限定最大值，避免存储太多的一级缓存导致OOM。

5.一级缓存过期策略的考虑？

我们说redis作为二级缓存，redis是淘汰策略来管理的。具体可参考redis的8种淘汰策略。那你的一级缓存策略呢？就好比你设置一级缓存

数量最大为5000个,那当第5001个进来的时候，你是怎么处理呢？是直接不保存，还是说自定义LRU或者LFU算法去淘汰之前的数据？

6.一级缓存过期了如何清除？

我们说redis作为二级缓存，我们有它的缓存过期策略(定时、定期、惰性)，那你的一级缓存呢，过期如何清除呢？

这里4、5、6小点如果说用我们传统的Map显然实现是很费劲的，但现在有更好用的一级缓存库那就是Caffeine。

四、Caffeine 简介

Caffeine，一个用于Java的高性能缓存库。

缓存和Map之间的一个根本区别是缓存会清理存储的项目。

1、写入缓存策略

Caffeine有三种缓存写入策略：手动、同步加载和异步加载。

2、缓存值的清理策略

Caffeine有三种缓存值的清理策略：基于大小、基于时间和基于引用。

基于容量：当缓存大小超过配置的大小限制时会发生回收。

基于时间：

写入后到期策略。
访问后过期策略。
到期时间由 Expiry 实现独自计算。

基于引用：启用基于缓存键值的垃圾回收。

Caffeine可以将值封装为弱引用或软引用，并且Java中还有强引用和虚引用这两种引用类型。
软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。
弱引用：在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会
回收它的内存。

3、统计

Caffeine提供了一种记录缓存使用统计信息的方法，可以实时监控缓存当前的状态，以评估缓存的健康程度以及缓存命中率等，方便后

续调整参数。

4、高效的缓存淘汰算法

缓存淘汰算法的目的是利用有限的资源，尽量预测哪些数据将会在短期内被频繁使用，以此来提高缓存的命中率。常用的缓存淘汰算法有

LRU、LFU、FIFO等。

FIFO：先进先出。选择最先进入的数据优先淘汰。
LRU：最近最少使用。选择最近最少使用的数据优先淘汰。
LFU：最不经常使用。选择在一段时间内被使用次数最少的数据优先淘汰。

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LRU（Least Recently Used）算法认为最近访问过的数据将来被访问的几率也更高。

LRU通常使用链表来实现，如果数据添加或者被访问到则把数据移动到链表的头部，链表的头部为热数据，链表的尾部如冷数据，当

数据满时，淘汰尾部的数据。

LFU（Least Frequently Used）算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问

的频率也更高”。根据LFU的思想，如果想要实现这个算法，需要额外的一套存储用来存每个元素的访问次数，会造成内存资源的浪费。

Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法：W-TinyLFU，其特点：高命中率、低内存占用。

5、其他说明

底层数据存储使用了ConcurrentHashMap。因为Caffeine面向JDK8，在jdk8中ConcurrentHashMap增加了红黑树，在hash冲突

严重时也能有良好的读性能。

五、基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)

前面说了，使用了redis缓存，也会存在一定程度的网络传输上的消耗，所以会考虑应用内缓存，但有点很重要的要记住:

应用内缓存可以理解成比redis缓存更珍惜的资源，所以，caffeine 不适用于数据量大，并且缓存命中率极低的业务场景，如用户维度的缓存。

当前项目针对应用都部署了多个节点，一级缓存是在应用内的缓存，所以当对数据更新和清除时，需要通知所有节点进行清理缓存的操作。

可以有多种方式来实现这种效果，比如：zookeeper、MQ等，但是既然用了redis缓存，redis本身是有支持订阅/发布功能的，所以就

不依赖其他组件了，直接使用redis的通道来通知其他节点进行清理缓存的操作。

只需通过发布订阅机制通知其他节点删除该key在本地一级缓存中的条目，即可在key更新或删除操作后实现同步。

具体具体项目代码这里就不再粘贴出来了，这样只粘贴如何引用这个starter包。

1、maven引入使用

   <dependency>
            <groupId>com.jincou</groupId>
            <artifactId>redis-caffeine-cache-starter</artifactId>
            <version>1.0.0</version>
   </dependency>

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2、application.yml

添加二级缓存相关配置

# 二级缓存配置
# 注：caffeine 不适用于数据量大，并且缓存命中率极低的业务场景，如用户维度的缓存。请慎重选择。
l2cache:
  config:
    # 是否存储空值，默认true，防止缓存穿透
    allowNullValues: true
    # 组合缓存配置
    composite:
      # 是否全部启用一级缓存，默认false
      l1AllOpen: false
      # 是否手动启用一级缓存，默认false
      l1Manual: true
      # 手动配置走一级缓存的缓存key集合，针对单个key维度
      l1ManualKeySet:
      - userCache:user01
      - userCache:user02
      - userCache:user03
      # 手动配置走一级缓存的缓存名字集合，针对cacheName维度
      l1ManualCacheNameSet:
      - userCache
      - goodsCache
    # 一级缓存
    caffeine:
      # 是否自动刷新过期缓存 true 是 false 否
      autoRefreshExpireCache: false
      # 缓存刷新调度线程池的大小
      refreshPoolSize: 2
      # 缓存刷新的频率(秒)
      refreshPeriod: 10
      # 写入后过期时间(秒)
      expireAfterWrite: 180
      # 访问后过期时间(秒)
      expireAfterAccess: 180
      # 初始化大小
      initialCapacity: 1000
      # 最大缓存对象个数，超过此数量时之前放入的缓存将失效
      maximumSize: 3000

    # 二级缓存
    redis:
      # 全局过期时间，单位毫秒，默认不过期
      defaultExpiration: 300000
      # 每个cacheName的过期时间，单位毫秒，优先级比defaultExpiration高
      expires: {userCache: 300000,goodsCache: 50000}
      # 缓存更新时通知其他节点的topic名称 默认 cache:redis:caffeine:topic
      topic: cache:redis:caffeine:topic

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3、启动类上增加@EnableCaching

/**
 *  启动类
 */
@EnableCaching
@SpringBootApplication
public class CacheApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
	}

}

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4、在需要缓存的方法上增加@Cacheable注解

/**
 *  测试
 */
@Service
public class CaffeineCacheService {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CaffeineCacheService.class);

    /**
     * 用于模拟db
     */
    private static Map<String, UserDTO> userMap = new HashMap<>();

    {
        userMap.put("user01", new UserDTO("1", "张三"));
        userMap.put("user02", new UserDTO("2", "李四"));
        userMap.put("user03", new UserDTO("3", "王五"));
        userMap.put("user04", new UserDTO("4", "赵六"));
    }

    /**
     * 获取或加载缓存项
     */
    @Cacheable(key = "&#39;cache_user_id_&#39; + #userId", value = "userCache")
    public UserDTO queryUser(String userId) {
        UserDTO userDTO = userMap.get(userId);
        try {
            Thread.sleep(1000);// 模拟加载数据的耗时
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("加载数据:{}", userDTO);
        return userDTO;
    }


    /**
     * 获取或加载缓存项
     * <p>
     * 注：因底层是基于caffeine来实现一级缓存，所以利用的caffeine本身的同步机制来实现
     * sync=true 则表示并发场景下同步加载缓存项，
     * sync=true，是通过get(Object key, Callable<T> valueLoader)来获取或加载缓存项，此时valueLoader（加载缓存项的具体逻辑）会被缓存起来，所以CaffeineCache在定时刷新过期缓存时，缓存项过期则会重新加载。
     * sync=false，是通过get(Object key)来获取缓存项，由于没有valueLoader（加载缓存项的具体逻辑），所以CaffeineCache在定时刷新过期缓存时，缓存项过期则会被淘汰。
     * <p>
     */
    @Cacheable(value = "userCache", key = "#userId", sync = true)
    public List<UserDTO> queryUserSyncList(String userId) {
        UserDTO userDTO = userMap.get(userId);
        List<UserDTO> list = new ArrayList();
        list.add(userDTO);
        logger.info("加载数据:{}", list);
        return list;
    }

    /**
     * 更新缓存
     */
    @CachePut(value = "userCache", key = "#userId")
    public UserDTO putUser(String userId, UserDTO userDTO) {
        return userDTO;
    }

    /**
     * 淘汰缓存
     */
    @CacheEvict(value = "userCache", key = "#userId")
    public String evictUserSync(String userId) {
        return userId;
    }
}

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