问题
基于提出的需求,我认为主要有以下两个问题:
因为有本地缓存,如何保证数据一致性。当一个节点数据改变,其他节点的数据如何失效?
数据不对,需要重新同步,缓存如何失效?
流程图
接下来就是配合产品和其他开发人员画出流程图,如下:
使用一张配置表,记录是否需要缓存,是否开启缓存,来达到通知时候缓存失效的情况。
因为项目要求一般,即使消息丢失,也不会存在太大的影响,所以最终选择了 redis 里面的订阅、发布功能,实现通知其他节点失效本地缓存。
开发
上面问题清楚了,流程图也清楚了。那就准备开始写 bug 了。整体思路是自定义注解实现切面,尽量降低对业务代码的耦合度。
CacheConfig
主要是在代码中解释,定义一个 CacheManager 以便与业务结合。需要特别注意最大可缓存条数,以免占用程序内存过多导致内存爆满。当然也不能太小了,因为还要考虑命中率的问题。所以这就得结合实际得业务来确定最终的大小。
@Bean(name = JKDDCX) @Primary public CacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期 .expireAfterAccess(EXPIRE, TIME_UNIT) //设置本地缓存写入后过期时间 .expireAfterWrite(EXPIRE, TIME_UNIT) // 初始的缓存空间大小 .initialCapacity(500) // 缓存的最大条数 .maximumSize(1000));// 使用人数 * 5 (每个人不同的入参 5 条)\ return cacheManager; }
@CaffeineCache
自定义注解,把可以用到的参数都能加上。
@Target({ ElementType.METHOD ,ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface CaffeineCache { public String moudleId() default ""; //用于在数据库中配置参数 public String methodId() default ""; public String cachaName() default ""; //动态切换实际的 CacheManager public String cacheManager() default ""; }
CacheMessageListener
缓存监听器,主要是保证多节点数据一致性的问题。当一个节点缓存更新,通知其他的节点相应处理。使用 Redis 的发布订阅功能,并实现MessageListener 接口来实现主要技术。
当然下面还有个细节就是一般生产环境是禁用 Redis#keys 命令的,所以得换个方式扫描对应的 key。
public class CacheMessageListener implements MessageListener { @Override public void onMessage(Message message, byte[] pattern) { CacheMessage cacheMessage = (CacheMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(message.getBody()); logger.info("收到redis清除缓存消息, 开始清除本地缓存, the cacheName is {}, the key is {}", cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey()); // redisCaffeineCacheManager.clearLocal(cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey()); /** * 如果是一个类上使用了 注解 @CaffeineCache ,那么所有接口都会缓存。 * 下面的逻辑是:除了当前模块的接口访问的入参 key,其他的 redis 缓存都会被清除 * (比如此模块的表更新了,但是当前调用此接口只是缓存了当前这个入参的redis,其他的数据删除) */ String prefixKey = RedisConstant.WXYMG_DATA_CACHE + cacheMessage.getCacheName(); Set<String> keys = redisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> { Set<String> keysTmp = new HashSet<>(); Cursor<byte[]> cursor = connection.scan(new ScanOptions.ScanOptionsBuilder(). match(prefixKey + "*"). count(50).build()); while (cursor.hasNext()) { keysTmp.add(new String(cursor.next())); } return keysTmp; }); Iterator iterator = keys.iterator(); while (iterator.hasNext()) { if (iterator.next().toString().equals(cacheMessage.getKey())) { iterator.remove(); } } redisTemplate.delete(keys); cacheConfig.cacheManager().getCache(cacheMessage.getCacheName()).clear(); //cacheName 下的都删除 } }
CaffeineCacheAspect
然后就是切面的逻辑处理,里面的内容和 流程图 一模一样,只是使用代码实现了需求。
其中:下面的代码是 Redis 发布消息。
redisTemplate.convertAndSend(CacheConfig.TOPIC, new CacheMessage(caffeineCache.cachaName(), redisKey));
CacheMessage
这是在 Redis 发布消息的时候一个消息体,也是自定义的,可以加更多的参数属性
public class CacheMessage implements Serializable { private static final long serialVersionUID = -1L; private String cacheName; private Object key; public CacheMessage(String cacheName, Object key) { super(); this.cacheName = cacheName; this.key = key; } }
以上是怎么使用caffeine_redis自定义二级缓存的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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