Spring Cache 介绍

Spring Cache

缓存是实际工作中非常常用的一种提高性能的方法, 我们会在许多场景下来使用缓存。

本文通过一个简单的例子进行展开,通过对比我们原来的自定义缓存和 spring 的基于注释的 cache 配置方法,展现了 spring cache 的强大之处,然后介绍了其基本的原理,扩展点和使用场景的限制。通过阅读本文,你应该可以短时间内掌握 spring 带来的强大缓存技术,在很少的配置下即可给既有代码提供缓存能力。

概述

Spring 3.1 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 集成。

其特点总结如下:

  • 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

本文将针对上述特点对 Spring cache 进行详细的介绍,主要通过一个简单的例子和原理介绍展开,然后我们将一起看一个比较实际的缓存例子,最后会介绍 spring cache 的使用限制和注意事项。好吧,让我们开始吧

我们以前如何自己实现缓存的呢

这里先展示一个完全自定义的缓存实现,即不用任何第三方的组件来实现某种对象的内存缓存。

场景如下:

对一个账号查询方法做缓存,以账号名称为 key,账号对象为 value,当以相同的账号名称查询账号的时候,直接从缓存中返回结果,否则更新缓存。账号查询服务还支持 reload 缓存(即清空缓存)

首先定义一个实体类:账号类,具备基本的 id 和 name 属性,且具备 getter 和 setter 方法

public class Account {

    private int id;
    private String name;

    public Account(String name) {
        this.name = name;
    }
    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

}

然后定义一个缓存管理器,这个管理器负责实现缓存逻辑,支持对象的增加、修改和删除,支持值对象的泛型。如下:

import com.google.common.collect.Maps;

import java.util.Map;

/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
public class CacheContext<T> {

    private Map<String, T> cache = Maps.newConcurrentMap();

    public T get(String key){
        return  cache.get(key);
    }

    public void addOrUpdateCache(String key,T value) {
        cache.put(key, value);
    }

    // 根据 key 来删除缓存中的一条记录
    public void evictCache(String key) {
        if(cache.containsKey(key)) {
            cache.remove(key);
        }
    }

    // 清空缓存中的所有记录
    public void evictCache() {
        cache.clear();
    }

}

好,现在我们有了实体类和一个缓存管理器,还需要一个提供账号查询的服务类,此服务类使用缓存管理器来支持账号查询缓存,如下:

import com.google.common.base.Optional;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
@Service
public class AccountService1 {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1.class);

    @Resource
    private CacheContext<Account> accountCacheContext;

    public Account getAccountByName(String accountName) {
        Account result = accountCacheContext.get(accountName);
        if (result != null) {
            logger.info("get from cache... {}", accountName);
            return result;
        }

        Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
        if (!accountOptional.isPresent()) {
            throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
        }

        Account account = accountOptional.get();
        accountCacheContext.addOrUpdateCache(accountName, account);
        return account;
    }

    public void reload() {
        accountCacheContext.evictCache();
    }

    private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
        logger.info("real querying db... {}", accountName);
        //Todo query data from database
        return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
    }

}

现在我们开始写一个测试类,用于测试刚才的缓存是否有效

import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

import static org.junit.Assert.*;

public class AccountService1Test {

    private AccountService1 accountService1;

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1Test.class);

    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext1.xml");
        accountService1 = context.getBean("accountService1", AccountService1.class);
    }

    @Test
    public void testInject(){
        assertNotNull(accountService1);
    }

    @Test
    public void testGetAccountByName() throws Exception {
        accountService1.getAccountByName("accountName");
        accountService1.getAccountByName("accountName");

        accountService1.reload();
        logger.info("after reload ....");

        accountService1.getAccountByName("accountName");
        accountService1.getAccountByName("accountName");
    }
}

按照分析,执行结果应该是:首先从数据库查询,然后直接返回缓存中的结果,重置缓存后,应该先从数据库查询,然后返回缓存中的结果. 查看程序运行的日志如下:

00:53:17.166 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName
00:53:17.168 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName
00:53:17.168 [main] INFO  c.r.s.c.example1.AccountServiceTest - after reload ....
00:53:17.168 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName
00:53:17.169 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName

可以看出我们的缓存起效了,但是这种自定义的缓存方案有如下劣势:

  • 缓存代码和业务代码耦合度太高,如上面的例子,AccountService 中的 getAccountByName()方法中有了太多缓存的逻辑,不便于维护和变更
  • 不灵活,这种缓存方案不支持按照某种条件的缓存,比如只有某种类型的账号才需要缓存,这种需求会导致代码的变更
  • 缓存的存储这块写的比较死,不能灵活的切换为使用第三方的缓存模块

如果你的代码中有上述代码的影子,那么你可以考虑按照下面的介绍来优化一下你的代码结构了,也可以说是简化,你会发现,你的代码会变得优雅的多!

Spring cache是如何做的呢

我们对AccountService1 进行修改,创建AccountService2:

import com.google.common.base.Optional;
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
@Service
public class AccountService2 {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2.class);

    // 使用了一个缓存名叫 accountCache
    @Cacheable(value="accountCache")
    public Account getAccountByName(String accountName) {

        // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务
        logger.info("real querying account... {}", accountName);
        Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
        if (!accountOptional.isPresent()) {
            throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
        }

        return accountOptional.get();
    }

    private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
        logger.info("real querying db... {}", accountName);
        //Todo query data from database
        return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
    }

}

我们注意到在上面的代码中有一行:

     @Cacheable(value="accountCache")
     

这个注释的意思是,当调用这个方法的时候,会从一个名叫 accountCache 的缓存中查询,如果没有,则执行实际的方法(即查询数据库),并将执行的结果存入缓存中,否则返回缓存中的对象。这里的缓存中的 key 就是参数 accountName,value 就是 Account 对象。“accountCache”缓存是在 spring*.xml 中定义的名称。我们还需要一个 spring 的配置文件来支持基于注释的缓存

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
           http://www.springframework.org/schema/context
           http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
           http://www.springframework.org/schema/cache
           http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd">

    <context:component-scan base-package="com.rollenholt.spring.cache"/>

    <context:annotation-config/>

    <cache:annotation-driven/>

    <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
        <property name="caches">
            <set>
                <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean">
                    <property name="name" value="default"/>
                </bean>
                <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean">
                    <property name="name" value="accountCache"/>
                </bean>
            </set>
        </property>
    </bean>

</beans>

注意这个 spring 配置文件有一个关键的支持缓存的配置项:

<cache:annotation-driven />

这个配置项缺省使用了一个名字叫 cacheManager 的缓存管理器,这个缓存管理器有一个 spring 的缺省实现,即 org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager,这个缓存管理器实现了我们刚刚自定义的缓存管理器的逻辑,它需要配置一个属性 caches,即此缓存管理器管理的缓存集合,除了缺省的名字叫 default 的缓存,我们还自定义了一个名字叫 accountCache 的缓存,使用了缺省的内存存储方案 ConcurrentMapCacheFactoryBean,它是基于 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap 的一个内存缓存实现方案。

然后我们编写测试程序:

 import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

import static org.junit.Assert.*;

public class AccountService2Test {

    private AccountService2 accountService2;

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2Test.class);

    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml");
        accountService2 = context.getBean("accountService2", AccountService2.class);
    }

    @Test
    public void testInject(){
        assertNotNull(accountService2);
    }

    @Test
    public void testGetAccountByName() throws Exception {
        logger.info("first query...");
        accountService2.getAccountByName("accountName");

        logger.info("second query...");
        accountService2.getAccountByName("accountName");
    }
}

上面的测试代码主要进行了两次查询,第一次应该会查询数据库,第二次应该返回缓存,不再查数据库,我们执行一下,看看结果

01:10:32.435 [main] INFO  c.r.s.c.example2.AccountService2Test - first query...
01:10:32.456 [main] INFO  c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying account... accountName
01:10:32.457 [main] INFO  c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying db... accountName
01:10:32.458 [main] INFO  c.r.s.c.example2.AccountService2Test - second query...

可以看出我们设置的基于注释的缓存起作用了,而在 AccountService.java 的代码中,我们没有看到任何的缓存逻辑代码,只有一行注释:@Cacheable(value="accountCache"),就实现了基本的缓存方案,是不是很强大?

如何清空缓存

好,到目前为止,我们的 spring cache 缓存程序已经运行成功了,但是还不完美,因为还缺少一个重要的缓存管理逻辑:清空缓存.

当账号数据发生变更,那么必须要清空某个缓存,另外还需要定期的清空所有缓存,以保证缓存数据的可靠性。

为了加入清空缓存的逻辑,我们只要对 AccountService2.java 进行修改,从业务逻辑的角度上看,它有两个需要清空缓存的地方

  • 当外部调用更新了账号,则我们需要更新此账号对应的缓存
  • 当外部调用说明重新加载,则我们需要清空所有缓存

我们在AccountService2的基础上进行修改,修改为AccountService3,代码如下:

import com.google.common.base.Optional;
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
@Service
public class AccountService3 {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3.class);

    // 使用了一个缓存名叫 accountCache
    @Cacheable(value="accountCache")
    public Account getAccountByName(String accountName) {

        // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务
        logger.info("real querying account... {}", accountName);
        Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
        if (!accountOptional.isPresent()) {
            throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
        }

        return accountOptional.get();
    }

    @CacheEvict(value="accountCache",key="#account.getName()")
    public void updateAccount(Account account) {
        updateDB(account);
    }

    @CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
    public void reload() {
    }

    private void updateDB(Account account) {
        logger.info("real update db...{}", account.getName());
    }

    private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
        logger.info("real querying db... {}", accountName);
        //Todo query data from database
        return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
    }
}

我们的测试代码如下:

import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class AccountService3Test {


    private AccountService3 accountService3;

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3Test.class);

    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml");
        accountService3 = context.getBean("accountService3", AccountService3.class);
    }

    @Test
    public void testGetAccountByName() throws Exception {

        logger.info("first query.....");
        accountService3.getAccountByName("accountName");

        logger.info("second query....");
        accountService3.getAccountByName("accountName");

    }

    @Test
    public void testUpdateAccount() throws Exception {
        Account account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1");
        logger.info(account1.toString());
        Account account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2");
        logger.info(account2.toString());

        account2.setId(121212);
        accountService3.updateAccount(account2);

        // account1会走缓存
        account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1");
        logger.info(account1.toString());
        // account2会查询db
        account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2");
        logger.info(account2.toString());

    }

    @Test
    public void testReload() throws Exception {
        accountService3.reload();
        // 这2行查询数据库
        accountService3.getAccountByName("somebody1");
        accountService3.getAccountByName("somebody2");

        // 这两行走缓存
        accountService3.getAccountByName("somebody1");
        accountService3.getAccountByName("somebody2");
    }
}

在这个测试代码中我们重点关注testUpdateAccount()方法,在测试代码中我们已经注释了在update完account2以后,再次查询的时候,account1会走缓存,而account2不会走缓存,而去查询db,观察程序运行日志,运行日志为:

01:37:34.549 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName1
01:37:34.551 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName1
01:37:34.552 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'}
01:37:34.553 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2
01:37:34.553 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2
01:37:34.555 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}
01:37:34.555 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real update db...accountName2
01:37:34.595 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'}
01:37:34.596 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2
01:37:34.596 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2
01:37:34.596 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}

我们会发现实际运行情况和我们预估的结果是一致的。

如何按照条件操作缓存

前面介绍的缓存方法,没有任何条件,即所有对 accountService 对象的 getAccountByName 方法的调用都会起动缓存效果,不管参数是什么值。

如果有一个需求,就是只有账号名称的长度小于等于 4 的情况下,才做缓存,大于 4 的不使用缓存

虽然这个需求比较坑爹,但是抛开需求的合理性,我们怎么实现这个功能呢?

通过查看CacheEvict注解的定义,我们会发现:

/**
 * Annotation indicating that a method (or all methods on a class) trigger(s)
 * a cache invalidate operation.
 *
 * @author Costin Leau
 * @author Stephane Nicoll
 * @since 3.1
 * @see CacheConfig
 */
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface CacheEvict {

    /**
     * Qualifier value for the specified cached operation.
     * <p>May be used to determine the target cache (or caches), matching the qualifier
     * value (or the bean name(s)) of (a) specific bean definition.
     */
    String[] value() default {};

    /**
     * Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically.
     * <p>Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless
     * a custom {@link #keyGenerator()} has been set.
     */
    String key() default "";

    /**
     * The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator} to use.
     * <p>Mutually exclusive with the {@link #key()} attribute.
     */
    String keyGenerator() default "";

    /**
     * The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.CacheManager} to use to
     * create a default {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} if none
     * is set already.
     * <p>Mutually exclusive with the {@link #cacheResolver()}  attribute.
     * @see org.springframework.cache.interceptor.SimpleCacheResolver
     */
    String cacheManager() default "";

    /**
     * The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} to use.
     */
    String cacheResolver() default "";

    /**
     * Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching.
     * <p>Default is "", meaning the method is always cached.
     */
    String condition() default "";

    /**
     * Whether or not all the entries inside the cache(s) are removed or not. By
     * default, only the value under the associated key is removed.
     * <p>Note that setting this parameter to {@code true} and specifying a {@link #key()}
     * is not allowed.
     */
    boolean allEntries() default false;

    /**
     * Whether the eviction should occur after the method is successfully invoked (default)
     * or before. The latter causes the eviction to occur irrespective of the method outcome (whether
     * it threw an exception or not) while the former does not.
     */
    boolean beforeInvocation() default false;
}

定义中有一个condition描述:

Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching.Default is "", meaning the method is always cached.

我们可以利用这个方法来完成这个功能,下面只给出示例代码:

@Cacheable(value="accountCache",condition="#accountName.length() <= 4")// 缓存名叫 accountCache 
public Account getAccountByName(String accountName) {
    // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务
    return getFromDB(accountName);
}

注意其中的 condition=”#accountName.length() <=4”,这里使用了 SpEL 表达式访问了参数 accountName 对象的 length() 方法,条件表达式返回一个布尔值,true/false,当条件为 true,则进行缓存操作,否则直接调用方法执行的返回结果。

如果有多个参数,如何进行 key 的组合

我们看看CacheEvict注解的key()方法的描述:

Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically. Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless a custom {@link #keyGenerator()} has been set.

假设我们希望根据对象相关属性的组合来进行缓存,比如有这么一个场景:

要求根据账号名、密码和是否发送日志查询账号信息

很明显,这里我们需要根据账号名、密码对账号对象进行缓存,而第三个参数“是否发送日志”对缓存没有任何影响。所以,我们可以利用 SpEL 表达式对缓存 key 进行设计

我们为Account类增加一个password 属性, 然后修改AccountService代码:

 @Cacheable(value="accountCache",key="#accountName.concat(#password)") 
 public Account getAccount(String accountName,String password,boolean sendLog) { 
   // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务
   return getFromDB(accountName,password); 
 }
 

注意上面的 key 属性,其中引用了方法的两个参数 accountName 和 password,而 sendLog 属性没有考虑,因为其对缓存没有影响。

accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 查询数据库
accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 走缓存
accountService.getAccount("accountName", "123456", false);// 走缓存
accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 查询数据库
accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 走缓存

如何做到:既要保证方法被调用,又希望结果被缓存

根据前面的例子,我们知道,如果使用了 @Cacheable 注释,则当重复使用相同参数调用方法的时候,方法本身不会被调用执行,即方法本身被略过了,取而代之的是方法的结果直接从缓存中找到并返回了。

现实中并不总是如此,有些情况下我们希望方法一定会被调用,因为其除了返回一个结果,还做了其他事情,例如记录日志,调用接口等,这个时候,我们可以用 @CachePut 注释,这个注释可以确保方法被执行,同时方法的返回值也被记录到缓存中。

@Cacheable(value="accountCache")
 public Account getAccountByName(String accountName) { 
   // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务
   return getFromDB(accountName); 
 } 

 // 更新 accountCache 缓存
 @CachePut(value="accountCache",key="#account.getName()")
 public Account updateAccount(Account account) { 
   return updateDB(account); 
 } 
 private Account updateDB(Account account) { 
   logger.info("real updating db..."+account.getName()); 
   return account; 
 }

我们的测试代码如下

Account account = accountService.getAccountByName("someone"); 
account.setPassword("123"); 
accountService.updateAccount(account); 
account.setPassword("321"); 
accountService.updateAccount(account); 
account = accountService.getAccountByName("someone"); 
logger.info(account.getPassword()); 

如上面的代码所示,我们首先用 getAccountByName 方法查询一个人 someone 的账号,这个时候会查询数据库一次,但是也记录到缓存中了。然后我们修改了密码,调用了 updateAccount 方法,这个时候会执行数据库的更新操作且记录到缓存,我们再次修改密码并调用 updateAccount 方法,然后通过 getAccountByName 方法查询,这个时候,由于缓存中已经有数据,所以不会查询数据库,而是直接返回最新的数据,所以打印的密码应该是“321”

@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注释介绍

  • @Cacheable 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存
  • @CachePut 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存,和 @Cacheable 不同的是,它每次都会触发真实方法的调用
    -@CachEvict 主要针对方法配置,能够根据一定的条件对缓存进行清空

基本原理

一句话介绍就是Spring AOP的动态代理技术。 如果读者对Spring AOP不熟悉的话,可以去看看官方文档

扩展性

直到现在,我们已经学会了如何使用开箱即用的 spring cache,这基本能够满足一般应用对缓存的需求。

但现实总是很复杂,当你的用户量上去或者性能跟不上,总需要进行扩展,这个时候你或许对其提供的内存缓存不满意了,因为其不支持高可用性,也不具备持久化数据能力,这个时候,你就需要自定义你的缓存方案了。

还好,spring 也想到了这一点。我们先不考虑如何持久化缓存,毕竟这种第三方的实现方案很多。

我们要考虑的是,怎么利用 spring 提供的扩展点实现我们自己的缓存,且在不改原来已有代码的情况下进行扩展。

首先,我们需要提供一个 CacheManager 接口的实现,这个接口告诉 spring 有哪些 cache 实例,spring 会根据 cache 的名字查找 cache 的实例。另外还需要自己实现 Cache 接口,Cache 接口负责实际的缓存逻辑,例如增加键值对、存储、查询和清空等。

利用 Cache 接口,我们可以对接任何第三方的缓存系统,例如 EHCacheOSCache,甚至一些内存数据库例如 memcache 或者 redis 等。下面我举一个简单的例子说明如何做。

import java.util.Collection; 

 import org.springframework.cache.support.AbstractCacheManager; 

 public class MyCacheManager extends AbstractCacheManager { 
   private Collection<? extends MyCache> caches; 
  
   /** 
   * Specify the collection of Cache instances to use for this CacheManager. 
   */ 
   public void setCaches(Collection<? extends MyCache> caches) { 
     this.caches = caches; 
   } 

   @Override 
   protected Collection<? extends MyCache> loadCaches() { 
     return this.caches; 
   } 

 }

上面的自定义的 CacheManager 实际继承了 spring 内置的 AbstractCacheManager,实际上仅仅管理 MyCache 类的实例。

下面是MyCache的定义:

import java.util.HashMap; 
 import java.util.Map; 

 import org.springframework.cache.Cache; 
 import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper; 

 public class MyCache implements Cache { 
   private String name; 
   private Map<String,Account> store = new HashMap<String,Account>();; 
  
   public MyCache() { 
   } 
  
   public MyCache(String name) { 
     this.name = name; 
   } 
  
   @Override 
   public String getName() { 
     return name; 
   } 
  
   public void setName(String name) { 
     this.name = name; 
   } 

   @Override 
   public Object getNativeCache() { 
     return store; 
   } 

   @Override 
   public ValueWrapper get(Object key) { 
     ValueWrapper result = null; 
     Account thevalue = store.get(key); 
     if(thevalue!=null) { 
       thevalue.setPassword("from mycache:"+name); 
       result = new SimpleValueWrapper(thevalue); 
     } 
     return result; 
   } 

   @Override 
   public void put(Object key, Object value) { 
     Account thevalue = (Account)value; 
     store.put((String)key, thevalue); 
   } 

   @Override 
   public void evict(Object key) { 
   } 

   @Override 
   public void clear() { 
   } 
 }
 

上面的自定义缓存只实现了很简单的逻辑,但这是我们自己做的,也很令人激动是不是,主要看 get 和 put 方法,其中的 get 方法留了一个后门,即所有的从缓存查询返回的对象都将其 password 字段设置为一个特殊的值,这样我们等下就能演示“我们的缓存确实在起作用!”了。

这还不够,spring 还不知道我们写了这些东西,需要通过 spring*.xml 配置文件告诉它

 <cache:annotation-driven /> 

 <bean id="cacheManager" class="com.rollenholt.spring.cache.MyCacheManager">
     <property name="caches"> 
       <set> 
         <bean 
           class="com.rollenholt.spring.cache.MyCache"
           p:name="accountCache" /> 
       </set> 
     </property> 
   </bean> 
   

接下来我们来编写测试代码:

Account account = accountService.getAccountByName("someone"); 
logger.info("passwd={}", account.getPassword()); 
account = accountService.getAccountByName("someone"); 
logger.info("passwd={}", account.getPassword()); 

上面的测试代码主要是先调用 getAccountByName 进行一次查询,这会调用数据库查询,然后缓存到 mycache 中,然后我打印密码,应该是空的;下面我再次查询 someone 的账号,这个时候会从 mycache 中返回缓存的实例,记得上面的后门么?我们修改了密码,所以这个时候打印的密码应该是一个特殊的值

注意和限制

基于 proxy 的 spring aop 带来的内部调用问题

上面介绍过 spring cache 的原理,即它是基于动态生成的 proxy 代理机制来对方法的调用进行切面,这里关键点是对象的引用问题.

如果对象的方法是内部调用(即 this 引用)而不是外部引用,则会导致 proxy 失效,那么我们的切面就失效,也就是说上面定义的各种注释包括 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict 都会失效,我们来演示一下。

public Account getAccountByName2(String accountName) { 
   return this.getAccountByName(accountName); 
 } 

 @Cacheable(value="accountCache")// 使用了一个缓存名叫 accountCache 
 public Account getAccountByName(String accountName) { 
   // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务
   return getFromDB(accountName); 
 }
 

上面我们定义了一个新的方法 getAccountByName2,其自身调用了 getAccountByName 方法,这个时候,发生的是内部调用(this),所以没有走 proxy,导致 spring cache 失效

要避免这个问题,就是要避免对缓存方法的内部调用,或者避免使用基于 proxy 的 AOP 模式,可以使用基于 aspectJ 的 AOP 模式来解决这个问题。

@CacheEvict 的可靠性问题

我们看到,@CacheEvict 注释有一个属性 beforeInvocation,缺省为 false,即缺省情况下,都是在实际的方法执行完成后,才对缓存进行清空操作。期间如果执行方法出现异常,则会导致缓存清空不被执行。我们演示一下

// 清空 accountCache 缓存
 @CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
 public void reload() { 
   throw new RuntimeException(); 
 }
 

我们的测试代码如下:

   accountService.getAccountByName("someone"); 
   accountService.getAccountByName("someone"); 
   try { 
     accountService.reload(); 
   } catch (Exception e) { 
    //...
   } 
   accountService.getAccountByName("someone"); 
   

注意上面的代码,我们在 reload 的时候抛出了运行期异常,这会导致清空缓存失败。上面的测试代码先查询了两次,然后 reload,然后再查询一次,结果应该是只有第一次查询走了数据库,其他两次查询都从缓存,第三次也走缓存因为 reload 失败了。

那么我们如何避免这个问题呢?我们可以用 @CacheEvict 注释提供的 beforeInvocation 属性,将其设置为 true,这样,在方法执行前我们的缓存就被清空了。可以确保缓存被清空。

非 public 方法问题

和内部调用问题类似,非 public 方法如果想实现基于注释的缓存,必须采用基于 AspectJ 的 AOP 机制

Dummy CacheManager 的配置和作用

有的时候,我们在代码迁移、调试或者部署的时候,恰好没有 cache 容器,比如 memcache 还不具备条件,h2db 还没有装好等,如果这个时候你想调试代码,岂不是要疯掉?这里有一个办法,在不具备缓存条件的时候,在不改代码的情况下,禁用缓存。

方法就是修改 spring*.xml 配置文件,设置一个找不到缓存就不做任何操作的标志位,如下

   <cache:annotation-driven /> 
 
   <bean id="simpleCacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager"> 
     <property name="caches"> 
       <set> 
         <bean 
           class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean"
           p:name="default" /> 
       </set> 
     </property> 
   </bean> 

   <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.CompositeCacheManager">
     <property name="cacheManagers"> 
       <list> 
         <ref bean="simpleCacheManager" /> 
       </list> 
     </property> 
     <property name="fallbackToNoOpCache" value="true" /> 
   </bean> 

注意以前的 cacheManager 变为了 simpleCacheManager,且没有配置 accountCache 实例,后面的 cacheManager 的实例是一个 CompositeCacheManager,他利用了前面的 simpleCacheManager 进行查询,如果查询不到,则根据标志位 fallbackToNoOpCache 来判断是否不做任何缓存操作。

使用 guava cache

<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.guava.GuavaCacheManager">
    <property name="cacheSpecification" value="concurrencyLevel=4,expireAfterAccess=100s,expireAfterWrite=100s" />
    <property name="cacheNames">
        <list>
            <value>dictTableCache</value>
        </list>
    </property>
</bean>

代码地址:

https://github.com/rollenholt/spring-cache-example

posted @ 2018-03-01 11:07  门罗的魔术师  阅读(302)  评论(0编辑  收藏  举报