「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存
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
- 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。
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
如何使用
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- 引入依赖
<dependency>
<groupId>com.pig4cloud.plugin</groupId>
<artifactId>multilevel-cache-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.0.1</version>
</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
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- 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;
}
}
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- 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);
}
}
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- MessageListener 删除指定 Caffeine 的指定值
public class CacheMessageListener implements MessageListener {
private final RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;
private final RedisCaffeineCacheManager redisCaffeineCacheManager;
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
CacheMessage cacheMessage = (CacheMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(message.getBody());
cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
redisCaffeineCacheManager.clearLocal(cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
}
}
源码地址
https://github.com/pig-mesh/multilevel-cache-spring-boot-starter
