「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存
JAVA架构日记
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2020-09-28 13:00
为什么多级缓存
缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的
redis 作为常用中间件,虽然我们一般业务系统(毕竟业务量有限)不会遇到如下图 在随着 data-size 的增大和数据结构的复杂的造成性能下降,但网络 IO 消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分。尤其在 微服务架构中,一次调用往往会涉及多次调用 例如pig oauth2.0 的 client 认证[1]
![](https://filescdn.proginn.com/68e515580fbcc6f128ca0301394079e7/795e5e000de80951b4dda4adabb2dc5f.webp)
Caffeine 来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性能高出不少详细对比[2]。
![](https://filescdn.proginn.com/477a9793dd7bb88f341210fa6c8f44ff/cac46c7ed3e9b4c897cafdefb59d9fc1.webp)
综合所述:我们需要构建 L1 Caffeine JVM 级别缓存 , L2 Redis 缓存。
设计难点
目前大部分应用缓存都是基于 Spring Cache 实现,基于注解(annotation)的缓存(cache)技术,存在的问题如下:
Spring Cache 仅支持 单一的缓存来源,即:只能选择 Redis 实现或者 Caffeine 实现,并不能同时使用。 数据一致性:各层缓存之间的数据一致性问题,如应用层缓存和分布式缓存之前的数据一致性问题。 缓存过期:Spring Cache 不支持主动的过期策略
业务流程
![](https://filescdn.proginn.com/9bfd93b485cb86901195a303a6eb4769/b0f35ee035afded74280e2946f43b52d.webp)
如何使用
引入依赖
<dependency>
<groupId>com.pig4cloud.plugingroupId>
<artifactId>multilevel-cache-spring-boot-starterartifactId>
<version>0.0.1version>
dependency>
开启缓存支持
@EnableCaching
public class App {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(App.class, args);
}
}
目标接口声明 Spring Cache 注解
@Cacheable(value = "get",key = "#key")
@GetMapping("/get")
public String get(String key){
return "success";
}
性能比较
为保证性能 redis 在 127.0.0.1 环路安装
OS: macOS Mojave CPU: 2.3 GHz Intel Core i5 RAM: 8 GB 2133 MHz LPDDR3 JVM: corretto_11.jdk
Benchmark | Mode | Cnt | Score | Units |
---|---|---|---|---|
多级实现 | thrpt | 2 | 2716.074 | ops/s |
默认 redis | thrpt | 2 | 1373.476 | ops/s |
代码原理
自定义 CacheManager 多级缓存实现
public class RedisCaffeineCacheManager implements CacheManager {
@Override
public Cache getCache(String name) {
Cache cache = cacheMap.get(name);
if (cache != null) {
return cache;
}
cache = new RedisCaffeineCache(name, stringKeyRedisTemplate, caffeineCache(), cacheConfigProperties);
Cache oldCache = cacheMap.putIfAbsent(name, cache);
log.debug("create cache instance, the cache name is : {}", name);
return oldCache == null ? cache : oldCache;
}
}
多级读取、过期策略实现
public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
protected Object lookup(Object key) {
Object cacheKey = getKey(key);
// 1. 先调用 caffeine 查询是否存在指定的值
Object value = caffeineCache.getIfPresent(key);
if (value != null) {
log.debug("get cache from caffeine, the key is : {}", cacheKey);
return value;
}
// 2. 调用 redis 查询在指定的值
value = stringKeyRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (value != null) {
log.debug("get cache from redis and put in caffeine, the key is : {}", cacheKey);
caffeineCache.put(key, value);
}
return value;
}
}
过期策略,所有更新操作都基于 redis pub/sub 消息机制更新
public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
@Override
public void put(Object key, Object value) {
push(new CacheMessage(this.name, key));
}
@Override
public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) {
push(new CacheMessage(this.name, key));
}
@Override
public void evict(Object key) {
push(new CacheMessage(this.name, key));
}
@Override
public void clear() {
push(new CacheMessage(this.name, null));
}
private void push(CacheMessage message) {
stringKeyRedisTemplate.convertAndSend(topic, message);
}
}
MessageListener 删除指定 Caffeine 的指定值
public class CacheMessageListener implements MessageListener {
private final RedisTemplate
源码地址
https://github.com/pig-mesh/multilevel-cache-spring-boot-starter
参考资料
pig oauth2.0 的 client 认证: https://gitee.com/log4j/pig
[2]详细对比: https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Benchmarks
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