Spring Cache使用
记录下自己项目在用的Spring Cache的使用方式。
Spring的抽象已经做得够好了,适合于大多数场景,非常复杂的就需要自己AOP实现了。
Spring官网的文档挺不错的,但是对Cache这块的介绍不是很详细,结合网上大牛的博文,汇总下文。
缓存概念
缓存简介
缓存,我的理解是:让数据更接近于使用者;工作机制是:先从缓存中读取数据,如果没有再从慢速设备上读取实际数据(数据也会存入缓存);缓存什么:那些经常读取且不经常修改的数据/那些昂贵(CPU/IO)的且对于相同的请求有相同的计算结果的数据。如CPU—L1/L2—内存—磁盘就是一个典型的例子,CPU需要数据时先从 L1/L2中读取,如果没有到内存中找,如果还没有会到磁盘上找。还有如用过Maven的朋友都应该知道,我们找依赖的时候,先从本机仓库找,再从本地服务器仓库找,最后到远程仓库服务器找;还有如京东的物流为什么那么快?他们在各个地都有分仓库,如果该仓库有货物那么送货的速度是非常快的。
缓存命中率
即从缓存中读取数据的次数 与 总读取次数的比率,命中率越高越好:
命中率 = 从缓存中读取次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数])
Miss率 = 没有从缓存中读取的次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数])这是一个非常重要的监控指标,如果做缓存一定要健康这个指标来看缓存是否工作良好;
缓存策略
Eviction policy
移除策略,即如果缓存满了,从缓存中移除数据的策略;常见的有LFU、LRU、FIFO:
- FIFO(First In First Out):先进先出算法,即先放入缓存的先被移除;
- LRU(Least Recently Used):最久未使用算法,使用时间距离现在最久的那个被移除;
- LFU(Least Frequently Used):最近最少使用算法,一定时间段内使用次数(频率)最少的那个被移除;
TTL(Time To Live )
存活期,即从缓存中创建时间点开始直到它到期的一个时间段(不管在这个时间段内有没有访问都将过期)
TTI(Time To Idle)
空闲期,即一个数据多久没被访问将从缓存中移除的时间。
到此,基本了解了缓存的知识,在Java中,我们一般对调用方法进行缓存控制,比如我调用”findUserById(Long id)”,那么我应该在调用这个方法之前先从缓存中查找有没有,如果没有再掉该方法如从数据库加载用户,然后添加到缓存中,下次调用时将会从缓存中获取到数据。
自Spring 3.1起,提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持,且提供了Cache抽象;在此之前一般通过AOP实现;使用Spring Cache的好处:
- 提供基本的Cache抽象,方便切换各种底层Cache;
- 通过注解Cache可以实现类似于事务一样,缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上,且只需要更少的代码就可以完成;
- 提供事务回滚时也自动回滚缓存;
- 支持比较复杂的缓存逻辑;
对于Spring Cache抽象,主要从以下几个方面学习:
缓存简介开涛的博客
- Cache API及默认提供的实现
- Cache注解
- 实现复杂的Cache逻辑
Spring Cache简介
Spring3.1开始引入了激动人心的基于注释(annotation)的缓存(cache)技术,它本质上不是一个具体的缓存实现方案(例如EHCache 或者 OSCache),而是一个对缓存使用的抽象,通过在既有代码中添加少量它定义的各种 annotation,即能够达到缓存方法的返回对象的效果。
Spring的缓存技术还具备相当的灵活性,不仅能够使用 SpEL(Spring Expression Language)来定义缓存的key和各种condition,还提供开箱即用的缓存临时存储方案,也支持和主流的专业缓存例如EHCache、 memcached集成。
其特点总结如下:
Spring Cache 介绍Spring Cache 介绍 - Rollen Holt - 博客园
- 通过少量的配置 annotation 注释即可使得既有代码支持缓存
- 支持开箱即用 Out-Of-The-Box,即不用安装和部署额外第三方组件即可使用缓存
- 支持 Spring Express Language,能使用对象的任何属性或者方法来定义缓存的 key 和 condition
- 支持 AspectJ,并通过其实现任何方法的缓存支持
- 支持自定义 key 和自定义缓存管理者,具有相当的灵活性和扩展性
API介绍
Cache接口
理解这个接口有助于我们实现自己的缓存管理器
package org.springframework.cache; public interface Cache { /** * 缓存的名字 */ String getName(); /** * 得到底层使用的缓存 */ Object getNativeCache(); /** * 根据key得到一个ValueWrapper,然后调用其get方法获取值 */ ValueWrapper get(Object key); /** * 根据key,和value的类型直接获取value */ <T> T get(Object key, Class<T> type); /** * 存数据 */ void put(Object key, Object value); /** * 如果值不存在,则添加,用来替代如下代码 * Object existingValue = cache.get(key); * if (existingValue == null) { * cache.put(key, value); * return null; * } else { * return existingValue; * } */ ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value); /** * 根据key删数据 */ void evict(Object key); /** * 清空数据 */ void clear(); /** * 缓存值的Wrapper */ interface ValueWrapper { /** * 得到value */ Object get(); } }
默认实现
默认已经实现了几个常用的cache
位于spring-context-x.RELEASE.jar和spring-context-support-x.RELEASE.jar的cache目录下
- ConcurrentMapCache:基于java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
- GuavaCache:基于Google的Guava工具
- EhCacheCache:基于Ehcache
- JCacheCache:基于javax.cache.Cache(不常用)
CacheManager
用来管理多个cache
package org.springframework.cache; import java.util.Collection; public interface CacheManager { /** * 根据cache名获取cache */ Cache getCache(String name); /** * 得到所有cache的名字 */ Collection<String> getCacheNames(); }
默认实现
对应Cache接口的默认实现
- ConcurrentMapCacheManager / ConcurrentMapCacheFactoryBean
- GuavaCacheManager
- EhCacheCacheManager / EhCacheManagerFactoryBean
- JCacheCacheManager / JCacheManagerFactoryBean
CompositeCacheManager
用于组合CacheManager,可以从多个CacheManager中轮询得到相应的Cache
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.CompositeCacheManager"> <property name="cacheManagers"> <list> <ref bean="concurrentMapCacheManager"/> <ref bean="guavaCacheManager"/> </list> </property> <!-- 都找不到时,不返回null,而是返回NOP的Cache --> <property name="fallbackToNoOpCache" value="true"/> </bean>
事务
除GuavaCacheManager外,其他Cache都支持Spring事务,如果注解方法出现事务回滚,对应缓存操作也会回滚
缓存策略
都是Cache自行维护,Spring只提供对外抽象API
Cache注解
每个注解都有多个参数,这里不一一列出,建议进入源码查看注释
启用注解
<cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager"/> |
写数据
@CachePut(value = "addPotentialNoticeCache", key = "targetClass + '.' + #userCode") public List<PublicAutoAddPotentialJob.AutoAddPotentialNotice> put(int userCode, List<PublicAutoAddPotentialJob.AutoAddPotentialNotice> noticeList) { LOGGER.info("缓存({})的公客自动添加潜在客的通知", userCode); return noticeList; }
<h3>@CacheEvict </h3>
失效数据
@CacheEvict(value = "addPotentialNoticeCache", key = "targetClass + '.' + #userCode") public void remove(int userCode) { LOGGER.info("清除({})的公客自动添加潜在客的通知", userCode); }
<h3>@Cacheable </h3>
这个用的比较多
用在查询方法上,先从缓存中读取,如果没有再调用方法获取数据,然后把数据添加到缓存中
@Cacheable(value = "kyAreaCache", key="targetClass + '.' + methodName + '.' + #areaId") public KyArea findById(String areaId) { // 业务代码省略 }
运行流程
- 首先执行@CacheEvict(如果beforeInvocation=true且condition 通过),如果allEntries=true,则清空所有
- 接着收集@Cacheable(如果condition 通过,且key对应的数据不在缓存),放入cachePutRequests(也就是说如果cachePutRequests为空,则数据在缓存中)
- 如果cachePutRequests为空且没有@CachePut操作,那么将查找@Cacheable的缓存,否则result=缓存数据(也就是说只要当没有cache put请求时才会查找缓存)
- 如果没有找到缓存,那么调用实际的API,把结果放入result
- 如果有@CachePut操作(如果condition 通过),那么放入cachePutRequests
- 执行cachePutRequests,将数据写入缓存(unless为空或者unless解析结果为false);
- 执行@CacheEvict(如果beforeInvocation=false 且 condition 通过),如果allEntries=true,则清空所有
SpEL上下文数据
在使用时,#root.methodName 等同于 methodName
名称 | 位置 | 描述 | 示例 |
---|---|---|---|
methodName | root对象 | 当前被调用的方法名 | #root.methodName |
method | root对象 | 当前被调用的方法 | #root.method.name |
target | root对象 | 当前被调用的目标对象 | #root.target |
targetClass | root对象 | 当前被调用的目标对象类 | #root.targetClass |
args | root对象 | 当前被调用的方法的参数列表 | #root.args[0] |
caches | root对象 | 当前方法调用使用的缓存列表(如@Cacheable(value={“cache1”, “cache2”})),则有两个cache | #root.caches[0].name |
argument name | 执行上下文 | 当前被调用的方法的参数,如findById(Long id),我们可以通过#id拿到参数 | #user.id |
result | 执行上下文 | 方法执行后的返回值(仅当方法执行之后的判断有效,如‘unless’,’cache evict’的beforeInvocation=false) | #result |
条件缓存
主要是在注解内用condition和unless的表达式分别对参数和返回结果进行筛选后缓存
<h3>@Caching </h3>多个缓存注解组合使用
@Caching( put = { @CachePut(value = "user", key = "#user.id"), @CachePut(value = "user", key = "#user.username"), @CachePut(value = "user", key = "#user.email") } ) public User save(User user) { }
自定义缓存注解
把一些特殊场景的注解包装到一个独立的注解中,比如@Caching组合使用的注解
@Caching( put = { @CachePut(value = "user", key = "#user.id"), @CachePut(value = "user", key = "#user.username"), @CachePut(value = "user", key = "#user.email") } ) @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Inherited public @interface UserSaveCache { } @UserSaveCache public User save(User user) { }
示例
基于ConcurrentMapCache
自定义CacheManager
我需要使用有容量限制和缓存失效时间策略的Cache,默认的ConcurrentMapCacheManager没法满足
通过实现CacheManager接口定制出自己的CacheManager。
还是拷贝ConcurrentMapCacheManager,使用Guava的Cache做底层容器,因为Guava的Cache容器可以设置缓存策略
新增了exp、maximumSize两个策略变量
修改底层Cache容器的创建
下面只列出自定义的代码,其他的都是Spring的ConcurrentMapCacheManager的代码
import com.google.common.cache.CacheBuilder; import org.springframework.cache.Cache; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCache; import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.Collections; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 功能说明:自定义的ConcurrentMapCacheManager,新增超时时间和最大存储限制 * 作者:liuxing(2015-04-13 18:44) */ public class ConcurrentMapCacheManager implements CacheManager { /** * 过期时间,秒(自定义) */ private long exp = 1800; /** * 最大存储数量 (自定义) */ private long maximumSize = 1000; public void setExp(long exp) { this.exp = exp; } public void setMaximumSize(long maximumSize) { this.maximumSize = maximumSize; } /** * 创建一个缓存容器,这个方法改写为使用Guava的Cache * @param name * @return */ protected Cache createConcurrentMapCache(String name) { return new ConcurrentMapCache(name, CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(this.exp, TimeUnit.SECONDS) .maximumSize(this.maximumSize) .build() .asMap(), isAllowNullValues()); } }
初始化
xml风格
<!-- 启用缓存注解功能,这个是必须的,否则注解不会生效,指定一个默认的Manager,否则需要在注解使用时指定Manager --> <cache:annotation-driven cache-manager="memoryCacheManager"/> <!-- 本地内存缓存 --> <bean id="memoryCacheManager" class="com.dooioo.ky.cache.ConcurrentMapCacheManager" p:maximumSize="2000" p:exp="1800"> <property name="cacheNames"> <list> <value>kyMemoryCache</value> </list> </property> </bean>
使用
@Cacheable(value = "kyMemoryCache", key="targetClass + '.' + methodName") public Map<String, String> queryMobiles(){ // 业务代码省略 }
使用Memcached
一般常用的缓存当属memcached了,这个就需要自己实现CacheManager和Cache
注意我实现的Cache里面有做一些定制化操作,比如对key的处理
创建MemcachedCache
import com.dooioo.common.jstl.DyFunctions; import com.dooioo.commons.Strings; import com.google.common.base.Joiner; import net.rubyeye.xmemcached.MemcachedClient; import net.rubyeye.xmemcached.exception.MemcachedException; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.cache.Cache; import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper; import java.util.concurrent.TimeoutException; /** * 功能说明:自定义spring的cache的实现,参考cache包实现 * 作者:liuxing(2015-04-12 13:57) */ public class MemcachedCache implements Cache { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MemcachedCache.class); /** * 缓存的别名 */ private String name; /** * memcached客户端 */ private MemcachedClient client; /** * 缓存过期时间,默认是1小时 * 自定义的属性 */ private int exp = 3600; /** * 是否对key进行base64加密 */ private boolean base64Key = false; /** * 前缀名 */ private String prefix; @Override public String getName() { return name; } @Override public Object getNativeCache() { return this.client; } @Override public ValueWrapper get(Object key) { Object object = null; try { object = this.client.get(handleKey(objectToString(key))); } catch (TimeoutException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (InterruptedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (MemcachedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } return (object != null ? new SimpleValueWrapper(object) : null); } @Override public <T> T get(Object key, Class<T> type) { try { Object object = this.client.get(handleKey(objectToString(key))); return (T) object; } catch (TimeoutException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (InterruptedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (MemcachedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } return null; } @Override public void put(Object key, Object value) { if (value == null) { // this.evict(key); return; } try { this.client.set(handleKey(objectToString(key)), exp, value); } catch (TimeoutException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (InterruptedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (MemcachedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } } @Override public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) { this.put(key, value); return this.get(key); } @Override public void evict(Object key) { try { this.client.delete(handleKey(objectToString(key))); } catch (TimeoutException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (InterruptedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (MemcachedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } } @Override public void clear() { try { this.client.flushAll(); } catch (TimeoutException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (InterruptedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } catch (MemcachedException e) { LOGGER.error(e.getMessage(), e); } } public void setName(String name) { this.name = name; } public MemcachedClient getClient() { return client; } public void setClient(MemcachedClient client) { this.client = client; } public void setExp(int exp) { this.exp = exp; } public void setBase64Key(boolean base64Key) { this.base64Key = base64Key; } public void setPrefix(String prefix) { this.prefix = prefix; } /** * 处理key * @param key * @return */ private String handleKey(final String key) { if (base64Key) { return Joiner.on(EMPTY_SEPARATOR).skipNulls().join(this.prefix, DyFunctions.base64Encode(key)); } return Joiner.on(EMPTY_SEPARATOR).skipNulls().join(this.prefix, key); } /** * 转换key,去掉空格 * @param object * @return */ private String objectToString(Object object) { if (object == null) { return null; } else if (object instanceof String) { return Strings.replace((String) object, " ", "_"); } else { return object.toString(); } } private static final String EMPTY_SEPARATOR = ""; }
创建MemcachedCacheManager
继承AbstractCacheManager
import org.springframework.cache.Cache; import org.springframework.cache.support.AbstractCacheManager; import java.util.Collection; /** * 功能说明:memcachedCacheManager * 作者:liuxing(2015-04-12 15:13) */ public class MemcachedCacheManager extends AbstractCacheManager { private Collection<Cache> caches; @Override protected Collection<? extends Cache> loadCaches() { return this.caches; } public void setCaches(Collection<Cache> caches) { this.caches = caches; } public Cache getCache(String name) { return super.getCache(name); } }
初始化
<!-- 启用缓存注解功能,这个是必须的,否则注解不会生效,指定一个默认的Manager,否则需要在注解使用时指定Manager --> <cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager"/> <!-- memcached缓存管理器 --> <bean id="cacheManager" class="com.dooioo.ky.cache.MemcachedCacheManager"> <property name="caches"> <set> <bean class="com.dooioo.ky.cache.MemcachedCache" p:client-ref="ky.memcachedClient" p:name="kyAreaCache" p:exp="86400"/> <bean class="com.dooioo.ky.cache.MemcachedCache" p:client-ref="ky.memcachedClient" p:name="kyOrganizationCache" p:exp="3600"/> </set> </property> </bean>
使用
@Cacheable(value = "kyAreaCache", key="targetClass + '.' + methodName + '.' + #areaId") public KyArea findById(String areaId) { // 业务代码省略 }
更多
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参考
http://docs.spring.io/spring/docs/4.1.x/spring-framework-reference/html/cache.html
http://www.cnblogs.com/rollenholt/p/4202631.html
http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2001040
来自:http://liuxing.info/2015/06/18/Spring%20Cache%E4%BD%BF%E7%94%A8/