在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。
在一些场景下可能还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。
于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两级缓存架构。
二级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：
优点与问题
准备工作
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.8.1</version>
</dependency>在application.yml中配置Redis的连接信息：
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
database: 0
timeout: 10000ms
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-wait: -1ms
max-idle: 8
min-idle: 0我们使用RedisTemplate来对redis进行读写操作。
下面在单机环境下，将按照对业务侵入性的不同程度，分三个版本来实现两级缓存的使用。
V1.0版本
在使用Cache前，需要先配置一下相关参数：
@Configuration
public class CaffeineConfig {
@Bean
public Cache<String,Object> caffeineCache(){
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(128)//初始大小
.maximumSize(1024)//最大数量
.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)//过期时间
.build();
}
}
@Service
@AllArgsConstructor
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
private final OrderMapper orderMapper;
@Override
public Order getOrderById(Long id) {
Order order = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>()
.eq(Order::getId, id));
return order;
}
@Override
public void updateOrder(Order order) {
orderMapper.updateById(order);
}
@Override
public void deleteOrder(Long id) {
orderMapper.deleteById(id);
}
}接下来，对上面的OrderService进行改造，在执行正常业务外再加上操作两级缓存的代码，先看改造后的查询操作：
public Order getOrderById(Long id) {
String key = CacheConstant.ORDER + id;
Order order = (Order) cache.get(key,
k -> {
//先查询 Redis
Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(k);
if (Objects.nonNull(obj)) {
log.info("get data from redis");
return obj;
}
// Redis没有则查询 DB
log.info("get data from database");
Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>()
.eq(Order::getId, id));
redisTemplate.opsForValue().set(k, myOrder, 120, TimeUnit.SECONDS);
return myOrder;
});
return order;
}
public void updateOrder(Order order) {
log.info("update order data");
String key=CacheConstant.ORDER + order.getId();
orderMapper.updateById(order);
//修改 Redis
redisTemplate.opsForValue().set(key,order,120, TimeUnit.SECONDS);
// 修改本地缓存
cache.put(key,order);
}看一下下面图中接口的调用、以及缓存的刷新过程。可以看到在更新数据后，同步刷新了缓存中的内容，再之后的访问接口时不查询数据库，也可以拿到正确的结果：
最后再来看一下删除操作，在删除数据的同时，手动移除Reids和Caffeine中的缓存：
public void deleteOrder(Long id) {
log.info("delete order");
orderMapper.deleteById(id);
String key= CacheConstant.ORDER + id;
redisTemplate.delete(key);
cache.invalidate(key);
}我们在删除某个缓存后，再次调用之前的查询接口时，又会出现重新查询数据库的情况：
V2.0版本
@Configuration
public class CacheManagerConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager(){
CaffeineCacheManager cacheManager=new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(128)
.maximumSize(1024)
.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS));
return cacheManager;
}
}
@Cacheable(value = "order",key = "#id")
//@Cacheable(cacheNames = "order",key = "#p0")
public Order getOrderById(Long id) {
String key= CacheConstant.ORDER + id;
//先查询 Redis
Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (Objects.nonNull(obj)){
log.info("get data from redis");
return (Order) obj;
}
// Redis没有则查询 DB
log.info("get data from database");
Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>()
.eq(Order::getId, id));
redisTemplate.opsForValue().set(key,myOrder,120, TimeUnit.SECONDS);
return myOrder;
}
#参数名
#参数对象.属性名
#p参数对应下标
@CachePut(cacheNames = "order",key = "#order.id")
public Order updateOrder(Order order) {
log.info("update order data");
orderMapper.updateById(order);
//修改 Redis
redisTemplate.opsForValue().set(CacheConstant.ORDER + order.getId(),
order, 120, TimeUnit.SECONDS);
return order;
}
@CacheEvict(cacheNames = "order",key = "#id")
public void deleteOrder(Long id) {
log.info("delete order");
orderMapper.deleteById(id);
redisTemplate.delete(CacheConstant.ORDER + id);
}
V3.0版本
模仿spring通过注解管理缓存的方式，我们也可以选择自定义注解，然后在切面中处理缓存，从而将对业务代码的入侵降到最低。
首先定义一个注解，用于添加在需要操作缓存的方法上：
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DoubleCache {
String cacheName();
String key(); //支持springEl表达式
long l2TimeOut() default 120;
CacheType type() default CacheType.FULL;
}我们使用cacheName + key作为缓存的真正key（仅存在一个Cache中，不做CacheName隔离），l2TimeOut为可以设置的二级缓存Redis的过期时间，type是一个枚举类型的变量，表示操作缓存的类型，枚举类型定义如下：
public enum CacheType {
FULL, //存取
PUT, //只存
DELETE //删除
}因为要使key支持springEl表达式，所以需要写一个方法，使用表达式解析器解析参数：
public static String parse(String elString, TreeMap<String,Object> map){
elString=String.format("#{%s}",elString);
//创建表达式解析器
ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
//通过evaluationContext.setVariable可以在上下文中设定变量。
EvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
map.entrySet().forEach(entry->
context.setVariable(entry.getKey(),entry.getValue())
);
//解析表达式
Expression expression = parser.parseExpression(elString, new TemplateParserContext());
//使用Expression.getValue()获取表达式的值，这里传入了Evaluation上下文
String value = expression.getValue(context, String.class);
return value;
}参数中的elString对应的就是注解中key的值，map是将原方法的参数封装后的结果。简单进行一下测试：
public void test() {
String elString="#order.money";
String elString2="#user";
String elString3="#p0";
TreeMap<String,Object> map=new TreeMap<>();
Order order = new Order();
order.setId(111L);
order.setMoney(123D);
map.put("order",order);
map.put("user","Hydra");
String val = parse(elString, map);
String val2 = parse(elString2, map);
String val3 = parse(elString3, map);
System.out.println(val);
System.out.println(val2);
System.out.println(val3);
}执行结果如下，可以看到支持按照参数名称、参数对象的属性名称读取，但是不支持按照参数下标读取，暂时留个小坑以后再处理。
123.0
Hydra
null至于Cache相关参数的配置，我们沿用V1版本中的配置即可。准备工作做完了，下面我们定义切面，在切面中操作Cache来读写Caffeine的缓存，操作RedisTemplate读写Redis缓存。
@Slf4j @Component @Aspect
@AllArgsConstructor
public class CacheAspect {
private final Cache cache;
private final RedisTemplate redisTemplate;
@Pointcut("@annotation(com.cn.dc.annotation.DoubleCache)")
public void cacheAspect() {
}
@Around("cacheAspect()")
public Object doAround(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
//拼接解析springEl表达式的map
String[] paramNames = signature.getParameterNames();
Object[] args = point.getArgs();
TreeMap<String, Object> treeMap = new TreeMap<>();
for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) {
treeMap.put(paramNames[i],args[i]);
}
DoubleCache annotation = method.getAnnotation(DoubleCache.class);
String elResult = ElParser.parse(annotation.key(), treeMap);
String realKey = annotation.cacheName() + CacheConstant.COLON + elResult;
//强制更新
if (annotation.type()== CacheType.PUT){
Object object = point.proceed();
redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object,annotation.l2TimeOut(), TimeUnit.SECONDS);
cache.put(realKey, object);
return object;
}
//删除
else if (annotation.type()== CacheType.DELETE){
redisTemplate.delete(realKey);
cache.invalidate(realKey);
return point.proceed();
}
//读写，查询Caffeine
Object caffeineCache = cache.getIfPresent(realKey);
if (Objects.nonNull(caffeineCache)) {
log.info("get data from caffeine");
return caffeineCache;
}
//查询Redis
Object redisCache = redisTemplate.opsForValue().get(realKey);
if (Objects.nonNull(redisCache)) {
log.info("get data from redis");
cache.put(realKey, redisCache);
return redisCache;
}
log.info("get data from database");
Object object = point.proceed();
if (Objects.nonNull(object)){
//写入Redis
redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object,annotation.l2TimeOut(), TimeUnit.SECONDS);
//写入Caffeine
cache.put(realKey, object);
}
return object;
}
}
@DoubleCache(cacheName = "order", key = "#id",
type = CacheType.FULL)
public Order getOrderById(Long id) {
Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>()
.eq(Order::getId, id));
return myOrder;
}
@DoubleCache(cacheName = "order",key = "#order.id",
type = CacheType.PUT)
public Order updateOrder(Order order) {
orderMapper.updateById(order);
return order;
}
@DoubleCache(cacheName = "order",key = "#id",
type = CacheType.DELETE)
public void deleteOrder(Long id) {
orderMapper.deleteById(id);
}到这里，基于切面操作缓存的改造就完成了，Service的代码也瞬间清爽了很多，让我们可以继续专注于业务逻辑处理，而不用费心去操作两级缓存了。
总结
本文按照对业务入侵的递减程度，依次介绍了三种管理两级缓存的方法。
本文中只是介绍了最基础的使用，实际中的并发问题、事务的回滚问题都需要考虑，还需要思考什么数据适合放在一级缓存、什么数据适合放在二级缓存等等的其他问题。
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