Redis+Caffeine이 분산된 2차 수준 캐시 구성 요소를 구현하는 방법

소위 2단계 캐시

캐싱은 읽기 속도가 느린 매체에서 데이터를 읽어 디스크-->메모리와 같이 읽기 속도가 빠른 매체에 저장하는 것입니다.

일반적으로 우리는 데이터베이스와 같은 데이터를 디스크에 저장합니다. 매번 데이터베이스에서 읽으면 디스크 자체의 IO에 따라 읽기 속도가 영향을 받기 때문에 redis와 같은 메모리 캐시가 있습니다. 데이터를 읽고 메모리에 넣을 수 있으므로 데이터를 가져와야 할 때 데이터를 메모리에서 직접 반환할 수 있어 속도가 크게 향상될 수 있습니다.
그러나 일반적으로 Redis는 클러스터에 별도로 배포되므로 네트워크 IO가 소비됩니다. Redis 클러스터와의 링크에는 이미 연결 풀과 같은 도구가 있지만 여전히 특정 데이터 전송 소비가 있습니다. 그래서 카페인과 같은 처리 중인 캐시가 있습니다. 인애플리케이션 캐시에 검증된 데이터가 있으면 네트워크를 통해 Redis에서 해당 데이터를 가져올 필요 없이 직접 사용할 수 있습니다. 이는 2레벨 캐시를 형성합니다. 인애플리케이션 캐시를 첫 번째 수준 캐시라고 하며, 원격 캐시(예: redis)를 두 번째 수준 캐시라고 합니다.

• 시스템에서 CPU 사용량을 캐시해야 합니까? 결과를 계산하고 얻기 위해 많은 CPU를 소비해야 하는 특정 애플리케이션이 있는 경우.

• 데이터베이스 연결 풀이 상대적으로 유휴 상태인 경우 데이터베이스의 IO 리소스를 점유하기 위해 캐시를 사용해서는 안 됩니다. 데이터베이스 연결 풀이 사용 중이거나 연결 부족에 대한 경고를 자주 보고하는 경우 캐싱을 사용하는 것이 좋습니다.

분산 2차 캐시의 장점

Redis는 핫 데이터를 저장하는 데 사용되며, Redis에 없는 데이터는 데이터베이스에서 직접 접근할 수 있습니다.
이미 Redis가 있는데 Guava 및 Caffeine과 같은 프로세스 캐시에 대해 알아야 하는 이유는 무엇입니까?

• Redis를 사용할 수 없는 경우 지금은 데이터베이스에만 액세스할 수 있으므로 눈사태가 쉽게 발생할 수 있지만 이는 일반적으로 일어나지 않습니다.

• Redis에 액세스하면 특정 네트워크 I/O와 직렬화 및 역직렬화 오버헤드가 발생하지만 성능은 매우 높지만 가장 인기 있는 데이터를 로컬에 저장하여 액세스 속도를 높일 수 있습니다. 이 아이디어는 인터넷 아키텍처에만 국한된 것이 아닙니다. 우리는 컴퓨터 시스템에서 L1, L2 및 L3 다중 레벨 캐시를 사용하여 메모리에 대한 직접 액세스를 줄여 액세스 속도를 높입니다.

그래서 Redis만 사용하면 대부분의 요구 사항을 충족할 수 있지만, 더 높은 성능과 더 높은 가용성을 추구해야 할 때는 다단계 캐시를 이해해야 합니다.

2차 캐시 작업 과정에 대한 데이터 읽기 과정 설명

redis나 로컬 캐시 모두 값을 쿼리할 수 없으면 업데이트 과정이 시작됩니다. 전체 과정은 잠긴 캐시 무효화 과정 설명

redis 업데이트 캐시 키를 삭제하면 트리거됩니다. Redis 캐시를 지운 후 구성 요소를 어떻게 사용하나요?

구성 요소는 Spring Cache 프레임워크를 기반으로 수정됩니다. 프로젝트에서 분산 캐시를 사용하려면 다음만 추가하면 됩니다. 분산 캐시와 분산 2차 캐시 구성요소를 모두 사용하려면 @Primary CacheManager 빈을 Spring

//这个方法会使用分布式二级缓存来提供查询
@Cacheable(cacheNames = CacheNames.CACHE_12HOUR, cacheManager = "L2_CacheManager")
public Config getAllValidateConfig() { 
}

에 삽입해야 합니다. 그런 다음:

@Primary
@Bean("deaultCacheManager")
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    // 生成一个默认配置，通过config对象即可对缓存进行自定义配置
    RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
    // 设置缓存的默认过期时间，也是使用Duration设置
    config = config.entryTtl(Duration.ofMinutes(2)).disableCachingNullValues();

    // 设置一个初始化的缓存空间set集合
    Set<String> cacheNames =  new HashSet<>();
    cacheNames.add(CacheNames.CACHE_15MINS);
    cacheNames.add(CacheNames.CACHE_30MINS);

    // 对每个缓存空间应用不同的配置
    Map<String, RedisCacheConfiguration> configMap = new HashMap<>();
    configMap.put(CacheNames.CACHE_15MINS, config.entryTtl(Duration.ofMinutes(15)));
    configMap.put(CacheNames.CACHE_30MINS, config.entryTtl(Duration.ofMinutes(30)));
  
    // 使用自定义的缓存配置初始化一个cacheManager
    RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
        .initialCacheNames(cacheNames)  // 注意这两句的调用顺序，一定要先调用该方法设置初始化的缓存名，再初始化相关的配置
        .withInitialCacheConfigurations(configMap)
        .build();
    return cacheManager;
}

Core 구현 방법

핵심은 실제로 org.springframework의 구현입니다. 캐시 .CacheManager 인터페이스 및 상속 org.springframework.cache.support.AbstractValueAdaptingCache는 Spring 캐시 프레임워크에서 캐시 읽기 및 쓰기를 구현합니다.

RedisCaffeineCacheManager는 CacheManager 인터페이스를 구현합니다.

RedisCaffeineCacheManager.class는 주로 캐시 인스턴스를 관리하고, 다양한 CacheName을 기반으로 해당 캐시 관리 Bean을 생성한 다음 이를 맵에 넣습니다.

//这个方法会使用分布式二级缓存
@Cacheable(cacheNames = CacheNames.CACHE_12HOUR, cacheManager = "L2_CacheManager")
public Config getAllValidateConfig() {
}

//这个方法会使用分布式缓存
@Cacheable(cacheNames = CacheNames.CACHE_12HOUR)
public Config getAllValidateConfig2() {
}

RedisCaffeineCache는 AbstractValueAdaptingCache를 상속합니다

핵심은 get 메소드와 put 메소드입니다.

아아아아

위 내용은 Redis+Caffeine이 분산된 2차 수준 캐시 구성 요소를 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!