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在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。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。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。
随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，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。
在先不考虑并发等复杂问题的情况下，两级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：
那么，使用两级缓存相比单纯使用远程缓存，具有什么优势呢？
- 本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
- 使用本地缓存能够减少和
Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时
但是在设计中，还是要考虑一些问题的，例如数据一致性问题。首先，两级缓存与数据库的数据要保持一致，一旦数据发生了修改，在修改数据库的同时，本地缓存、远程缓存应该同步更新。
另外，如果是分布式环境下，一级缓存之间也会存在一致性问题，当一个节点下的本地缓存修改后，需要通知其他节点也刷新本地缓存中的数据，否则会出现读取到过期数据的情况，这一问题可以通过类似于Redis中的发布/订阅功能解决。
此外，缓存的过期时间、过期策略以及多线程访问的问题也都需要考虑进去，不过我们今天暂时先不考虑这些问题，先看一下如何简单高效的在代码中实现两级缓存的管理。
准备工作在简单梳理了一下要面对的问题后，下面开始两级缓存的代码实战，我们整合号称最强本地缓存的Caffeine作为一级缓存、性能之王的Redis作为二级缓存。首先建一个springboot项目，引入缓存要用到的相关的依赖：
<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
在下面的例子中，我们将使用RedisTemplate来对redis进行读写操作，RedisTemplate使用前需要配置一下ConnectionFactory和序列化方式，这一过程比较简单就不贴出代码了，有需要本文全部示例代码的可以在文末获取。
下面我们在单机环境下，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版本我们可以通过手动操作Caffeine中的Cache对象来缓存数据，它是一个类似Map的数据结构，以key作为索引，value存储数据。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();
}
}
简单解释一下Cache相关的几个参数的意义：
initialCapacity：初始缓存空大小maximumSize：缓存的最大数量，设置这个值可以避免出现内存溢出expireAfterWrite：指定缓存的过期时间，是最后一次写操作后的一个时间，这里
此外，缓存的过期策略也可以通过expireAfterAccess或refreshAfterWrite指定。
在创建完成Cache后，我们就可以在业务代码中注入并使用它了。在没有使用任何缓存前，一个只有简单的Service层代码是下面这样的，只有crud操作：
@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;
}
在Cache的get方法中，会先从缓存中进行查找，如果找到缓存的值那么直接返回。如果没有找到则执行后面的方法，并把结果加入到缓存中。
因此上面的逻辑就是先查找Caffeine中的缓存，没有的话查找Redis，Redis再不命中则查询数据库，写入Redis缓存的操作需要手动写入，而Caffeine的写入由get方法自己完成。
在上面的例子中，设置Caffeine的过期时间为60秒，而Redis的过期时间为120秒，下面进行测试，首先看第一次接口调用时，进行了数据库的查询：
而在之后60秒内访问接口时，都没有打印打任何sql或自定义的日志内容，说明接口没有查询Redis或数据库，直接从Caffeine中读取了缓存。
等到距离第一次调用接口进行缓存的60秒后，再次调用接口：
可以看到这时从Redis中读取了数据，因为这时Caffeine中的缓存已经过期了，但是Redis中的缓存没有过期仍然可用。
下面再来看一下修改操作，代码在原先的基础上添加了手动修改Redis和Caffeine缓存的逻辑：
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：
简单的演示到此为止，可以看到上面这种使用缓存的方式，虽然看起来没什么大问题，但是对代码的入侵性比较强。在业务处理的过程中要由我们频繁的操作两级缓存，会给开发人员带来很大负担。那么，有什么方法能够简化这一过程呢？我们看看下一个版本。
V2.0版本在spring项目中，提供了CacheManager接口和一些注解，允许让我们通过注解的方式来操作缓存。先来看一下常用几个注解说明：
@Cacheable：根据键从缓存中取值，如果缓存存在，那么获取缓存成功之后，直接返回这个缓存的结果。如果缓存不存在，那么执行方法，并将结果放入缓存中。@CachePut：不管之前的键对应的缓存是否存在，都执行方法，并将结果强制放入缓存@CacheEvict：执行完方法后，会移除掉缓存中的数据。
如果要使用上面这几个注解管理缓存的话，我们就不需要配置V1版本中的那个类型为Cache的Bean了，而是需要配置spring中的CacheManager的相关参数，具体参数的配置和之前一样：
@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;
}
}
然后在启动类上再添加上@EnableCaching注解，就可以在项目中基于注解来使用Caffeine的缓存支持了。下面，再次对Service层代码进行改造。
首先，还是改造查询方法，在方法上添加@Cacheable注解：
@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;
}
@Cacheable注解的属性多达9个，好在我们日常使用时只需要配置两个常用的就可以了。其中value和cacheNames互为别名关系，表示当前方法的结果会被缓存在哪个Cache上，应用中通过cacheName来对Cache进行隔离，每个cacheName对应一个Cache实现。value和cacheNames可以是一个数组，绑定多个Cache。
而另一个重要属性key，用来指定缓存方法的返回结果时对应的key，这个属性支持使用SpringEL表达式。通常情况下，我们可以使用下面几种方式作为key：
#参数名
#参数对象.属性名
#p参数对应下标
在上面的代码中，我们看到添加了@Cacheable注解后，在代码中只需要保留原有的业务处理逻辑和操作Redis部分的代码即可，Caffeine部分的缓存就交给spring处理了。
下面，我们再来改造一下更新方法，同样，使用@CachePut注解后移除掉手动更新Cache的操作：
@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;
}
注意，这里和V1版本的代码有一点区别，在之前的更新操作方法中，是没有返回值的void类型，但是这里需要修改返回值的类型，否则会缓存一个空对象到缓存中对应的key上。当下次执行查询操作时，会直接返回空对象给调用方，而不会执行方法中查询数据库或Redis的操作。
最后，删除方法的改造就很简单了，使用@CacheEvict注解，方法中只需要删除Redis中的缓存即可：
@CacheEvict(cacheNames = "order",key = "#id")
public void deleteOrder(Long id) {
log.info("delete order");
orderMapper.deleteById(id);
redisTemplate.delete(CacheConstant.ORDER + id);
}
可以看到，借助spring中的CacheManager和Cache相关的注解，对V1版本的代码经过改进后，可以把全手动操作两级缓存的强入侵代码方式，改进为本地缓存交给spring管理，Redis缓存手动修改的半入侵方式。那么，还能进一步改造，使之成为对业务代码完全无入侵的方式吗？
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;
}
}
切面中主要做了下面几件工作：
- 通过方法的参数，解析注解中
key的springEl表达式，组装真正缓存的key - 根据操作缓存的类型，分别处理存取、只存、删除缓存操作
- 删除和强制更新缓存的操作，都需要执行原方法，并进行相应的缓存删除或更新操作
- 存取操作前，先检查缓存中是否有数据，如果有则直接返回，没有则执行原方法，并将结果存入缓存
修改Service层代码，代码中只保留原有业务代码，再添加上我们自定义的注解就可以了：
@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。
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。至于在项目中是否需要使用二级缓存，需要考虑自身业务情况，如果Redis这种远程缓存已经能够满足你的业务需求，那么就没有必要再使用本地缓存了。毕竟实际使用起来远没有那么简单，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。
本文的全部代码示例已传到了Hydra的Github上，公众号
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那么，这次的分享就到这里，我是Hydra，下期见。
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