Java 기반 Redis 다중 레벨 캐시 구현 방법

1. 다단계 캐싱

1. 기존 캐싱 방식

요청이 Tomcat에 도달한 후 먼저 Redis로 이동하여 캐시를 가져옵니다.

2. 다단계 캐싱 방식

• tomcat 동시 요청 수가 Redis보다 훨씬 적으므로 Tomcat은 병목 현상이 발생합니다

• 요청 처리의 각 링크를 사용하여 각각 캐시를 추가하면 Tomcat과 Tomcat에 대한 부담을 줄일 수 있습니다. 서비스 성능 향상

2. JVM 로컬 캐시

캐시가 메모리에 저장되어 데이터 읽기 속도가 빨라 데이터베이스에 대한 액세스를 대폭 줄이고 데이터베이스에 대한 부담을 줄일 수 있습니다

redis와 같은 분산 캐시
- 장점: 저장 용량이 크고, 안정성이 높으며, 클러스터 내 공유에서 사용 가능
- 단점: 캐시에 접근하기 위한 네트워크 오버헤드가 있음
- 시나리오: 캐시된 데이터의 양이 많고, 높음 신뢰성, 클러스터에서 공유해야 하는 데이터

HashMap, GuavaCache와 같은 로컬 캐시 처리
- 장점: 로컬 메모리 읽기, 네트워크 오버헤드 없음, 더 빠름
- 단점: 제한된 저장 용량, 낮은 신뢰성(예: 재시작 후 손실됨), 클러스터에서 공유할 수 없음
- 시나리오: 높은 성능 요구 사항, 적은 양의 캐시된 데이터

1 실제 사례

• Caffeine은 다음을 제공하는 java8 기반으로 개발된 고성능 로컬 캐시 라이브러리입니다. 최적에 가까운 적중률

• 현재 spring의 내부 캐시에 사용됩니다

<dependency>
     <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
     <artifactId>caffeine</artifactId>
     <version>3.0.5</version>
 </dependency>

package com.erick.cache;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

import java.time.Duration;

public final class CacheUtil {
    private static int expireSeconds = 2;
    public static Cache<String, String> cacheWithExpireSeconds;

    private static int maxPairs = 1;
    public static Cache<String, String> cacheWithMaxPairs;

    static {
        /*过期策略，写完60s后过期*/
        cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds))
                .build();

        /*过期策略，达到最大值后删除
         * 1. 并不会立即删除，等一会儿才会删除
         * 2. 会将之前存储的数据删除掉*/
        cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(maxPairs)
                .build();
    }

    /*从缓存中获取数据
     * 1. 如果缓存中有，则直接从缓存中返回
     * 2. 如果缓存中没有，则去数据查询并返回结果*/
    public static String getKeyWithExpire(String key) {
        return cacheWithExpireSeconds.get(key, value -> {
            return getResultFromDB();
        });
    }

    public static String getKeyWithMaxPair(String key) {
        return cacheWithMaxPairs.get(key, value -> {
            return getResultFromDB();
        });
    }

    private static String getResultFromDB() {
        System.out.println("数据库查询");
        return "db result";
    }
}

package com.erick.cache;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Test {

    @org.junit.Test
    public void test01() throws InterruptedException {
        CacheUtil.cacheWithExpireSeconds.put("name", "erick");
        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name"));
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name"));
    }

    @org.junit.Test
    public void test02() throws InterruptedException {
        CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("name", "erick");
        CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("age", "12");

        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name"));
        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));

        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name")); // 查询不到了
        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));
    }
}

3. 캐시 일관성 속성

1. 일반적인 해결 방법

1.1 유효 기간 설정

• 유효 기간 설정 캐시를 저장하고 만료 후 자동으로 삭제합니다. 다시 쿼리하면 업데이트될 수 있습니다

• 장점: 간단하고 편리함

• 단점: 적시성이 낮고 캐시가 만료되기 전에 캐시가 일치하지 않을 수 있습니다

• 시나리오: 업데이트 빈도가 낮고 적시성 요구 사항이 낮은 비즈니스

1.2 동기식 이중 쓰기

• 데이터베이스 수정 시 캐시 직접 수정

• 장점: 코드 침입, 캐시와 데이터베이스 간의 강력한 일관성

• 단점: 코드 입력, 높은 결합도

• : 일관성 및 무효성 요구 사항이 높은 캐시 데이터

1.3 비동기 알림

• 데이터베이스가 수정되면 이벤트 알림을 보내고, 관련 서비스는 이를 수신한 후 캐시된 데이터를 수정합니다.

• 장점: 낮은 결합, 동시에 알림 여러 캐시 서비스

• 단점: 적시성, 캐시 불일치 문제가 있을 수 있음

• 시나리오: 적시성은 보통, 동기화해야 하는 서비스가 여러 개 있음

2. Canal 기반 비동기 알림

• 은 Alibaba의 오픈 소스 프로젝트로 Java

• 데이터베이스 증분 로그 분석을 기반으로 증분 데이터 구독 및 소비

• 를 제공합니다. mysql의 마스터-슬레이브 백업

2.1 mysql 마스터-슬레이브 복제

2.2 운하 작동 원리

• canal은 MySQL 슬레이브의 상호 작용 프로토콜을 시뮬레이션하고, 자신을 MySQL 슬레이브로 위장하고, 덤프 프로토콜을 보냅니다. MySQL 마스터로

• MySQL 마스터는 덤프 요청을 수신하고 바이너리 로그를 슬레이브(예: 운하)에 푸시하기 시작합니다

• canal은 바이너리 로그 개체(원래는 바이트 스트림)를 구문 분석합니다

위 내용은 Java 기반 Redis 다중 레벨 캐시 구현 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!