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這篇文章主要介紹springboot中如何自定義兩級緩存，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
我們在使用springboot的時候，總是需要去訪問數據庫，如果過于頻繁的訪問，會給數據庫造成很大的壓力。這期間添加緩存，就是為了減輕了springboot訪問數據庫時的壓力。
工作中用到了springboot的緩存，使用起來挺方便的，直接引入redis或者ehcache這些緩存依賴包和相關緩存的starter依賴包，然后在啟動類中加入@EnableCaching注解，然后在需要的地方就可以使用@Cacheable和@CacheEvict使用和刪除緩存了。這個使用很簡單，相信用過springboot緩存的都會玩，這里就不再多說了。美中不足的是，springboot使用了插件式的集成方式，雖然用起來很方便，但是當你集成ehcache的時候就是用ehcache，集成redis的時候就是用redis。如果想兩者一起用，ehcache作為本地一級緩存，redis作為集成式的二級緩存，使用默認的方式據我所知是沒法實現的(如果有高人可以實現，麻煩指點下我)。畢竟很多服務需要多點部署，如果單獨選擇ehcache可以很好地實現本地緩存，但是如果在多機之間共享緩存又需要比較費時的折騰，如果選用集中式的redis緩存，因為每次取數據都要走網絡，總感覺性能不會太好。
為了不要侵入springboot原本使用緩存的方式，這里自己定義了兩個緩存相關的注解，如下
@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Cacheable {
String value() default "";
String key() default "";
//泛型的Class類型
Class<?> type() default Exception.class;
}
@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface CacheEvict {
String value() default "";
String key() default "";
}如上兩個注解和spring中緩存的注解基本一致，只是去掉了一些不常用的屬性。說到這里，不知道有沒有朋友注意過，當你在springboot中單獨使用redis緩存的時候，Cacheable和CacheEvict注解的value屬性，實際上在redis中變成了一個zset類型的值的key，而且這個zset里面還是空的，比如@Cacheable(value="cache1",key="key1"),正常情況下redis中應該是出現cache1 -> map(key1,value1)這種形式，其中cache1作為緩存名稱,map作為緩存的值，key作為map里的鍵，可以有效的隔離不同的緩存名稱下的緩存。但是實際上redis里確是cache1 -> 空(zset)和key1 -> value1,兩個獨立的鍵值對，試驗得知不同的緩存名稱下的緩存完全是共用的，如果有感興趣的朋友可以去試驗下，也就是說這個value屬性實際上是個擺設，鍵的唯一性只由key屬性保證。我只能認為這是spring的緩存實現的bug，或者是特意這么設計的，(如果有知道啥原因的歡迎指點)。
回到正題，有了注解還需要有個注解處理類，這里我使用aop的切面來進行攔截處理，原生的實現其實也大同小異。切面處理類如下:
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.CacheEvict;
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.Cacheable;
import com.xuanwu.apaas.core.utils.JsonUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.LocalVariableTableParameterNameDiscoverer;
import org.springframework.expression.ExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.standard.SpelExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.support.StandardEvaluationContext;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.lang.reflect.Method;
/**
* 多級緩存切面
* @author rongdi
*/
@Aspect
@Component
public class MultiCacheAspect {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MultiCacheAspect.class);
@Autowired
private CacheFactory cacheFactory;
//這里通過一個容器初始化監聽器，根據外部配置的@EnableCaching注解控制緩存開關
private boolean cacheEnable;
@Pointcut("@annotation(com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.Cacheable)")
public void cacheableAspect() {
}
@Pointcut("@annotation(com.xuanwu.apaas.core.multicache.annotation.CacheEvict)")
public void cacheEvict() {
}
@Around("cacheableAspect()")
public Object cache(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
//得到被切面修飾的方法的參數列表
Object[] args = joinPoint.getArgs();
// result是方法的最終返回結果
Object result = null;
//如果沒有開啟緩存，直接調用處理方法返回
if(!cacheEnable){
try {
result = joinPoint.proceed(args);
} catch (Throwable e) {
logger.error("",e);
}
return result;
}
// 得到被代理方法的返回值類型
Class returnType = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getReturnType();
// 得到被代理的方法
Method method = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod();
// 得到被代理的方法上的注解
Cacheable ca = method.getAnnotation(Cacheable.class);
//獲得經過el解析后的key值
String key = parseKey(ca.key(),method,args);
Class<?> elementClass = ca.type();
//從注解中獲取緩存名稱
String name = ca.value();
try {
//先從ehcache中取數據
String cacheValue = cacheFactory.ehGet(name,key);
if(StringUtils.isEmpty(cacheValue)) {
//如果ehcache中沒數據，從redis中取數據
cacheValue = cacheFactory.redisGet(name,key);
if(StringUtils.isEmpty(cacheValue)) {
//如果redis中沒有數據
// 調用業務方法得到結果
result = joinPoint.proceed(args);
//將結果序列化后放入redis
cacheFactory.redisPut(name,key,serialize(result));
} else {
//如果redis中可以取到數據
//將緩存中獲取到的數據反序列化后返回
if(elementClass == Exception.class) {
result = deserialize(cacheValue, returnType);
} else {
result = deserialize(cacheValue, returnType,elementClass);
}
}
//將結果序列化后放入ehcache
cacheFactory.ehPut(name,key,serialize(result));
} else {
//將緩存中獲取到的數據反序列化后返回
if(elementClass == Exception.class) {
result = deserialize(cacheValue, returnType);
} else {
result = deserialize(cacheValue, returnType,elementClass);
}
}
} catch (Throwable throwable) {
logger.error("",throwable);
}
return result;
}
/**
* 在方法調用前清除緩存，然后調用業務方法
* @param joinPoint
* @return
* @throws Throwable
*
*/
@Around("cacheEvict()")
public Object evictCache(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
// 得到被代理的方法
Method method = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod();
//得到被切面修飾的方法的參數列表
Object[] args = joinPoint.getArgs();
// 得到被代理的方法上的注解
CacheEvict ce = method.getAnnotation(CacheEvict.class);
//獲得經過el解析后的key值
String key = parseKey(ce.key(),method,args);
//從注解中獲取緩存名稱
String name = ce.value();
// 清除對應緩存
cacheFactory.cacheDel(name,key);
return joinPoint.proceed(args);
}
/**
* 獲取緩存的key
* key 定義在注解上，支持SPEL表達式
* @return
*/
private String parseKey(String key,Method method,Object [] args){
if(StringUtils.isEmpty(key)) return null;
//獲取被攔截方法參數名列表(使用Spring支持類庫)
LocalVariableTableParameterNameDiscoverer u = new LocalVariableTableParameterNameDiscoverer();
String[] paraNameArr = u.getParameterNames(method);
//使用SPEL進行key的解析
ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
//SPEL上下文
StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
//把方法參數放入SPEL上下文中
for(int i=0;i<paraNameArr.length;i++){
context.setVariable(paraNameArr[i], args[i]);
}
return parser.parseExpression(key).getValue(context,String.class);
}
//序列化
private String serialize(Object obj) {
String result = null;
try {
result = JsonUtil.serialize(obj);
} catch(Exception e) {
result = obj.toString();
}
return result;
}
//反序列化
private Object deserialize(String str,Class clazz) {
Object result = null;
try {
if(clazz == JSONObject.class) {
result = new JSONObject(str);
} else if(clazz == JSONArray.class) {
result = new JSONArray(str);
} else {
result = JsonUtil.deserialize(str,clazz);
}
} catch(Exception e) {
}
return result;
}
//反序列化,支持List<xxx>
private Object deserialize(String str,Class clazz,Class elementClass) {
Object result = null;
try {
if(clazz == JSONObject.class) {
result = new JSONObject(str);
} else if(clazz == JSONArray.class) {
result = new JSONArray(str);
} else {
result = JsonUtil.deserialize(str,clazz,elementClass);
}
} catch(Exception e) {
}
return result;
}
public void setCacheEnable(boolean cacheEnable) {
this.cacheEnable = cacheEnable;
}
}上面這個界面使用了一個cacheEnable變量控制是否使用緩存，為了實現無縫的接入springboot，必然需要受到原生@EnableCaching注解的控制，這里我使用一個spring容器加載完成的監聽器，然后在監聽器里找到是否有被@EnableCaching注解修飾的類，如果有就從spring容器拿到MultiCacheAspect對象，然后將cacheEnable設置成true。這樣就可以實現無縫接入springboot，不知道朋友們還有沒有更加優雅的方法呢？歡迎交流！監聽器類如下
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.CacheFactory;
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.MultiCacheAspect;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Map;
/**
* 用于spring加載完成后，找到項目中是否有開啟緩存的注解@EnableCaching
* @author rongdi
*/
@Component
public class ContextRefreshedListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
@Override
public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {
// 判斷根容器為Spring容器，防止出現調用兩次的情況（mvc加載也會觸發一次）
if(event.getApplicationContext().getParent()==null){
//得到所有被@EnableCaching注解修飾的類
Map<String,Object> beans = event.getApplicationContext().getBeansWithAnnotation(EnableCaching.class);
if(beans != null && !beans.isEmpty()) {
MultiCacheAspect multiCache = (MultiCacheAspect)event.getApplicationContext().getBean("multiCacheAspect");
multiCache.setCacheEnable(true);
}
}
}
}實現了無縫接入，還需要考慮多點部署的時候，多點的ehcache怎么和redis緩存保持一致的問題。在正常應用中，一般redis適合長時間的集中式緩存，ehcache適合短時間的本地緩存，假設現在有A，B和C服務器，A和B部署了業務服務，C部署了redis服務。當請求進來，前端入口不管是用LVS或者nginx等負載軟件，請求都會轉發到某一個具體服務器，假設轉發到了A服務器，修改了某個內容，而這個內容在redis和ehcache中都有，這時候，A服務器的ehcache緩存，和C服務器的redis不管控制緩存失效也好，刪除也好，都比較容易，但是這時候B服務器的ehcache怎么控制失效或者刪除呢？一般比較常用的方式就是使用發布訂閱模式，當需要刪除緩存的時候在一個固定的通道發布一個消息，然后每個業務服務器訂閱這個通道，收到消息后刪除或者過期本地的ehcache緩存(最好是使用過期，但是redis目前只支持對key的過期操作，沒辦法操作key下的map里的成員的過期，如果非要強求用過期，可以自己加時間戳自己實現，不過用刪除出問題的幾率也很小，畢竟加緩存的都是讀多寫少的應用，這里為了方便都是直接刪除緩存)。總結起來流程就是更新某條數據，先刪除redis中對應的緩存，然后發布一個緩存失效的消息在redis的某個通道中，本地的業務服務去訂閱這個通道的消息，當業務服務收到這個消息后去刪除本地對應的ehcache緩存，redis的各種配置如下
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.subscriber.MessageSubscriber;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.listener.PatternTopic;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.data.redis.listener.adapter.MessageListenerAdapter;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
public class MultiCacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
//設置緩存過期時間(秒)
Map<String, Long> expires = new HashMap<>();
expires.put("ExpOpState",0L);
expires.put("ImpOpState",0L);
rcm.setExpires(expires);
rcm.setDefaultExpiration(600);
return rcm;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
StringRedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
template.setValueSerializer(redisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
/**
* redis消息監聽器容器
* 可以添加多個監聽不同話題的redis監聽器，只需要把消息監聽器和相應的消息訂閱處理器綁定，該消息監聽器
* 通過反射技術調用消息訂閱處理器的相關方法進行一些業務處理
* @param connectionFactory
* @param listenerAdapter
* @return
*/
@Bean
public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory,
MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
//訂閱了一個叫redis.uncache的通道
container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic("redis.uncache"));
//這個container 可以添加多個 messageListener
return container;
}
/**
* 消息監聽器適配器，綁定消息處理器，利用反射技術調用消息處理器的業務方法
* @param receiver
* @return
*/
@Bean
MessageListenerAdapter listenerAdapter(MessageSubscriber receiver) {
//這個地方 是給messageListenerAdapter 傳入一個消息接受的處理器，利用反射的方法調用“handle”
return new MessageListenerAdapter(receiver, "handle");
}
}消息發布類如下:
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.CacheFactory;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class MessageSubscriber {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageSubscriber.class);
@Autowired
private CacheFactory cacheFactory;
/**
* 接收到redis訂閱的消息后，將ehcache的緩存失效
* @param message 格式為name_key
*/
public void handle(String message){
logger.debug("redis.ehcache:"+message);
if(StringUtils.isEmpty(message)) {
return;
}
String[] strs = message.split("#");
String name = strs[0];
String key = null;
if(strs.length == 2) {
key = strs[1];
}
cacheFactory.ehDel(name,key);
}
}具體操作緩存的類如下:
import com.xuanwu.apaas.core.multicache.publisher.MessagePublisher;
import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.InputStream;
/**
* 多級緩存切面
* @author rongdi
*/
@Component
public class CacheFactory {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheFactory.class);
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private MessagePublisher messagePublisher;
private CacheManager cacheManager;
public CacheFactory() {
InputStream is = this.getClass().getResourceAsStream("/ehcache.xml");
if(is != null) {
cacheManager = CacheManager.create(is);
}
}
public void cacheDel(String name,String key) {
//刪除redis對應的緩存
redisDel(name,key);
//刪除本地的ehcache緩存,可以不需要，訂閱器那里會刪除
// ehDel(name,key);
if(cacheManager != null) {
//發布一個消息，告訴訂閱的服務該緩存失效
messagePublisher.publish(name, key);
}
}
public String ehGet(String name,String key) {
if(cacheManager == null) return null;
Cache cache=cacheManager.getCache(name);
if(cache == null) return null;
cache.acquireReadLockOnKey(key);
try {
Element ele = cache.get(key);
if(ele == null) return null;
return (String)ele.getObjectValue();
} finally {
cache.releaseReadLockOnKey(key);
}
}
public String redisGet(String name,String key) {
HashOperations<String,String,String> oper = redisTemplate.opsForHash();
try {
return oper.get(name, key);
} catch(RedisConnectionFailureException e) {
//連接失敗，不拋錯，直接不用redis緩存了
logger.error("connect redis error ",e);
return null;
}
}
public void ehPut(String name,String key,String value) {
if(cacheManager == null) return;
if(!cacheManager.cacheExists(name)) {
cacheManager.addCache(name);
}
Cache cache=cacheManager.getCache(name);
//獲得key上的寫鎖，不同key互相不影響，類似于synchronized(key.intern()){}
cache.acquireWriteLockOnKey(key);
try {
cache.put(new Element(key, value));
} finally {
//釋放寫鎖
cache.releaseWriteLockOnKey(key);
}
}
public void redisPut(String name,String key,String value) {
HashOperations<String,String,String> oper = redisTemplate.opsForHash();
try {
oper.put(name, key, value);
} catch (RedisConnectionFailureException e) {
//連接失敗，不拋錯，直接不用redis緩存了
logger.error("connect redis error ",e);
}
}
public void ehDel(String name,String key) {
if(cacheManager == null) return;
Cache cache = cacheManager.getCache(name);
if(cache != null) {
//如果key為空，直接根據緩存名刪除
if(StringUtils.isEmpty(key)) {
cacheManager.removeCache(name);
} else {
cache.remove(key);
}
}
}
public void redisDel(String name,String key) {
HashOperations<String,String,String> oper = redisTemplate.opsForHash();
try {
//如果key為空，直接根據緩存名刪除
if(StringUtils.isEmpty(key)) {
redisTemplate.delete(name);
} else {
oper.delete(name,key);
}
} catch (RedisConnectionFailureException e) {
//連接失敗，不拋錯，直接不用redis緩存了
logger.error("connect redis error ",e);
}
}
}工具類如下
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.JavaType;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import java.util.*;
public class JsonUtil {
private static ObjectMapper mapper;
static {
mapper = new ObjectMapper();
mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES,
false);
}
/**
* 將對象序列化成json
*
* @param obj 待序列化的對象
* @return
* @throws Exception
*/
public static String serialize(Object obj) throws Exception {
if (obj == null) {
throw new IllegalArgumentException("obj should not be null");
}
return mapper.writeValueAsString(obj);
}
/**
帶泛型的反序列化，比如一個JSONArray反序列化成List<User>
*/
public static <T> T deserialize(String jsonStr, Class<?> collectionClass,
Class<?>... elementClasses) throws Exception {
JavaType javaType = mapper.getTypeFactory().constructParametrizedType(
collectionClass, collectionClass, elementClasses);
return mapper.readValue(jsonStr, javaType);
}
/**
* 將json字符串反序列化成對象
* @param src 待反序列化的json字符串
* @param t 反序列化成為的對象的class類型
* @return
* @throws Exception
*/
public static <T> T deserialize(String src, Class<T> t) throws Exception {
if (src == null) {
throw new IllegalArgumentException("src should not be null");
}
if("{}".equals(src.trim())) {
return null;
}
return mapper.readValue(src, t);
}
}具體使用緩存，和之前一樣只需要關注@Cacheable和@CacheEvict注解，同樣也支持spring的el表達式。而且這里的value屬性表示的緩存名稱也沒有上面說的那個問題，完全可以用value隔離不同的緩存，例子如下
@Cacheable(value = "bo",key="#session.productVersionCode+''+#session.tenantCode+''+#objectcode")
@CacheEvict(value = "bo",key="#session.productVersionCode+''+#session.tenantCode+''+#objectcode")附上主要的依賴包
"org.springframework.boot:spring-boot-starter-redis:1.4.2.RELEASE",
'net.sf.ehcache:ehcache:2.10.4',
"org.json:json:20160810"以上是“springboot中如何自定義兩級緩存”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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