Redis實現多級緩存

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本文實例為大傢分享瞭Redis實現多級緩存的具體代碼，供大傢參考，具體內容如下

一、多級緩存

1. 傳統緩存方案

請求到達tomcat後，先去redis中獲取緩存，不命中則去mysql中獲取

2. 多級緩存方案

  • tomcat的請求並發數，是遠小於redis的，因此tomcat會成為瓶頸
  • 利用請求處理每個環節，分別添加緩存，減輕tomcat壓力，提升服務性能

二、JVM本地緩存

緩存是存儲在內存中，數據讀取速度較快，能大量減少對數據庫的訪問，減少數據庫壓力

分佈式緩存，如redis
 – 優點： 存儲容量大，可靠性好，可以在集群中共享
 – 缺點： 訪問緩存有網絡開銷
 – 場景： 緩存數據量大，可靠性高，需要在集群中共享的數據

進程本地緩存， 如HashMap， GuavaCache
– 優點：讀取本地內存，沒有網絡開銷，速度更快
– 缺點：存儲容量有限，可靠性低(如重啟後丟失)，無法在集群中共享
– 場景：性能要求高，緩存數據量少

1. 實用案例

Caffeine是一個基於java8開發的，提供瞭近乎最佳命中率的高性能的本地緩存庫
目前spring內部的緩存用的就是這個

<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 {
        /*過期策略，寫完60s後過期*/
        cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds))
                .build();

        /*過期策略，達到最大值後刪除
         * 1. 並不會立即刪除，等一會兒才會刪除
         * 2. 會將之前存儲的數據刪除掉*/
        cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(maxPairs)
                .build();
    }

    /*從緩存中獲取數據
     * 1. 如果緩存中有，則直接從緩存中返回
     * 2. 如果緩存中沒有，則去數據查詢並返回結果*/
    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("數據庫查詢");
        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")); // 查詢不到瞭
        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));
    }
}

三、緩存一致性

1. 常見方案

1.1 設置有效期

  • 給緩存設置有效期，到期後自動刪除。再次查詢時可以更新
  • 優勢：簡單，方便
  • 缺點：時效性差，緩存過期之前可能不一致
  • 場景：更新頻率低，時效性要求比較低的業務

1.2 同步雙寫

  • 在修改數據庫的同時，直接修改緩存
  • 優勢：有代碼侵入，緩存與數據庫強一致性
  • 缺點：代碼進入，耦合性高
  • 場景：對一致性，失效性要求較高的緩存數據

1.3 異步通知

  • 修改數據庫時發送事件通知，相關服務監聽到後修改緩存數據
  • 優勢：低耦合，可以同時通知多個緩存服務
  • 缺點：時效性一把，可能存在緩存不一致問題
  • 場景：時效性一般，有多個服務需要同步

2. 基於Canal的異步通知

  • 是阿裡旗下的一款開源項目，基於java開發
  • 基於數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱和消費
  • 基於mysql的主從備份的思想

2.1 mysql主從復制

2.2 canal 工作原理

canal 模擬 MySQL slave 的交互協議，偽裝自己為 MySQL slave ，向 MySQL master 發送dump 協議
MySQL master 收到 dump 請求, 開始推送 binary log 給 slave (即 canal )
canal 解析 binary log 對象(原始為 byte 流)

以上就是本文的全部內容，希望對大傢的學習有所幫助，也希望大傢多多支持WalkonNet。

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