spring-data-redis-cache 使用及源碼走讀

預期讀者

  • 準備使用 spring 的 data-redis-cache 的同窗
  • 瞭解 @CacheConfig@Cacheable@CachePut@CacheEvict@Caching 的使用
  • 深刻理解 data-redis-cache 的實現原理

文章內容說明

  • 如何使用 redis-cache
  • 自定義 keyGenerator 和過時時間
  • 源碼解讀
  • 自帶緩存機制的不足

快速入門

  1. maven 加入 jar 包java

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
  2. 配置 redisgit

    spring.redis.host=127.0.0.1
  3. 開啓 redis-cacheredis

    @EnableCaching
  4. @CacheConfig@Cacheable@CachePut@CacheEvict@Caching 的功能spring

    • @Cacheable 會查詢緩存中是否有數據,若是有數據則返回,不然執行方法
    • @CachePut 每次都執行方法,並把結果進行緩存
    • @CacheEvict 會刪除緩存中的內容
    • @Caching 至關於上面三者的綜合,用於配置三者的行爲
    • @CacheConfig 配置在類上,用於配置當前類的全局緩存配置

詳細配置

通過上面的配置,就已經可使用 redis-cache 了,可是仍是有些問題須要問本身一下,好比數據庫

  • 存儲在 redis 的 key 是什麼樣子的,我能夠自定義 key 嗎
  • 存儲到 redis 的 value 是怎麼序列化的
  • 存儲的緩存是多久過時
  • 併發訪問時,會不會直接穿透從而不斷的修改緩存內容

過時時間,序列化方式由此類決定 RedisCacheConfiguration,能夠覆蓋此類達到自定義配置。默認配置爲RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() ,它配置爲永不過時,key 爲 String 序列化,並加上了一個前綴作爲命名空間,value 爲 Jdk 序列化,因此你要存儲的類必需要實現 java.io.Serializable緩存

存儲的 key 值的生成由 KeyGenerator 決定,能夠在各緩存註解上進行配置,默認使用的是 SimpleKeyGenerator 其存儲的 key 方式爲 SimpleKey [參數名1,參數名2],若是在同一個命名空間下,有兩個同參數名的方法就公出現衝突致使反序列化失敗。併發

併發訪問時,確實存在屢次訪問數據庫而沒有使用緩存的狀況 https://blog.csdn.net/clementad/article/details/52452119app

Srping 4.3提供了一個sync參數。是當緩存失效後,爲了不多個請求打到數據庫,系統作了一個併發控制優化,同時只有一個線程會去數據庫取數據其它線程會被阻塞。

自定義存儲 key

根據上面的說明 ,頗有可能會存在存儲的 key 一致而致使反序列化失敗,因此須要自定義存儲 key ,有兩種實現辦法 ,一種是使用元數據配置 key(簡單但難維護),一種是全局設置 keyGeneratormaven

使用元數據配置 key

@Cacheable(key = "#vin+#name")
    public List<Vehicle> testMetaKey(String vin,String name){
        List<Vehicle> vehicles = dataProvide.selectAll();
        return vehicles.stream().filter(vehicle -> vehicle.getVin().equals(vin) && vehicle.getName().contains(name)).collect(Collectors.toList());
    }

這是一個 spel 表達式,可使用 號來拼接參數,常量使用 "" 來包含,更多例子ide

@Cacheable(value = "user",key = "targetClass.name   '.'  methodName")
@Cacheable(value = "user",key = "'list'  targetClass.name   '.'  methodName   #name ")

注意: 生成的 key 不能爲空值,否則會報錯誤 Null key returned for cache operation

經常使用的元數據信息

名稱 位置 描述 示例
methodName root 當前被調用的方法名 #root.methodName
method root 被調用的方法對象 #root.method.name
target root 當前實例 #root.target
targetClass root 當前被調用方法參數列表 #root.targetClass
args root 當前被調用的方法名 #root.args[0]
caches root 使用的緩存列表 #root.caches[0].name
Argument Name 執行上下文 方法參數數據 #user.id
result 執行上下文 方法返回值數據 #result.id

使用全局 keyGenerator

使用元數據的特色是簡單,可是難維護,若是須要配置的緩存接口較多的話,這時能夠配置一個 keyGenerator ,這個配置配置多個,引用其名稱便可。

@Bean
public KeyGenerator cacheKeyGenerator() {
    return (target, method, params) -> {
        return target+method+params;
    }
}

自定義序列化和配置過時時間

由於默認使用值序列化爲 Jdk 序列化,存在體積大,增減字段會形成序列化異常等問題,能夠考慮其它序列化來覆寫默認序列化。

@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
    RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
    // 設置過時時間爲 30 天
    redisCacheConfiguration.entryTtl(Duration.ofDays(30));
    redisCacheConfiguration.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new KryoRedisSerializer()));
    RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
                .cacheDefaults(redisCacheConfiguration)
                .withInitialCacheConfigurations(customConfigs)
                .build();
}

個性化配置過時時間和序列化

上面的是全局配置過時時間和序列化,能夠針對每個 cacheNames 進行單獨設置,它是一個 Map 配置

Map<String, RedisCacheConfiguration> customConfigs = new HashMap<>();
customConfigs.put("cacheName1",RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig());

RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
                .cacheDefaults(redisCacheConfiguration)
                .withInitialCacheConfigurations(customConfigs)
                .build();

源碼走讀

本源碼走讀只帶你入門,具體的細節須要具體分析

首先不用看源碼也知道這確定是動態代理來實現的,代理目標方法,獲取配置,而後加強方法功能;

aop 就是幹這件事的,咱們本身也常常加一些註解來實現日誌信息採集,其實和這個原理一致,spring-data-cache-redis 也是使用 aop 實現的。

@EnableCaching 開始,能夠看到導入了一個選擇導入配置的配置類(有點繞,就是能夠本身控制導入哪些配置類),默認使用 PROXY 模式

public class CachingConfigurationSelector extends AdviceModeImportSelector<EnableCaching>

PROXY 導入了以下配置類

private String[] getProxyImports() {
    List<String> result = new ArrayList<>(3);
    result.add(AutoProxyRegistrar.class.getName());
    result.add(ProxyCachingConfiguration.class.getName());
    if (jsr107Present && jcacheImplPresent) {
        result.add(PROXY_JCACHE_CONFIGURATION_CLASS);
    }
    return StringUtils.toStringArray(result);
}

ProxyCachingConfiguration 重點的配置類是在這個配置類中,它配置了三個 Bean

BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisorCacheOperationSource 的一個加強器

CacheOperationSource 主要提供查找方法上緩存註解的方法 findCacheOperations

CacheInterceptor 它是一個 MethodInterceptor 在調用緩存方法時,會執行它的 invoke 方法

下面來看一下 CacheInterceptorinvoke 方法

// 關鍵代碼就一句話,aopAllianceInvoker 是一個函數式接口,它會執行你的真實方法
execute(aopAllianceInvoker, invocation.getThis(), method, invocation.getArguments());

進入 execute 方法,能夠看到這一層只是獲取到全部的緩存操做集合,@CacheConfig@Cacheable@CachePut@CacheEvict@Caching 而後把其配置和當前執行上下文進行綁定成了 CacheOperationContexts

Class<?> targetClass = getTargetClass(target);
CacheOperationSource cacheOperationSource = getCacheOperationSource();
if (cacheOperationSource != null) {
    Collection<CacheOperation> operations = cacheOperationSource.getCacheOperations(method, targetClass);
    if (!CollectionUtils.isEmpty(operations)) {
        return execute(invoker, method,
                       new CacheOperationContexts(operations, method, args, target, targetClass));
    }
}

再進入 execute 方法,能夠看到前面專門是對 sync 作了處理,後面纔是對各個註解的處理

if (contexts.isSynchronized()) {
    // 這裏是專門於 sync 作的處理,能夠先不去管它,後面再來看是如何處理的,先看後面的內容 
}

// Process any early evictions 先作緩存清理工做
processCacheEvicts(contexts.get(CacheEvictOperation.class), true,
                   CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT);

// Check if we have a cached item matching the conditions 查詢緩存中內容 
Cache.ValueWrapper cacheHit = findCachedItem(contexts.get(CacheableOperation.class));

// Collect puts from any @Cacheable miss, if no cached item is found 若是緩存沒有命中,收集 put 請求,後面會統一把須要放入緩存中的統一應用
List<CachePutRequest> cachePutRequests = new LinkedList<>();
if (cacheHit == null) {
    collectPutRequests(contexts.get(CacheableOperation.class),
                       CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT, cachePutRequests);
}

Object cacheValue;
Object returnValue;

// 緩存有命中而且不是 @CachePut 的處理
if (cacheHit != null && !hasCachePut(contexts)) {
    // If there are no put requests, just use the cache hit
    cacheValue = cacheHit.get();
    returnValue = wrapCacheValue(method, cacheValue);
}
else {
    // Invoke the method if we don't have a cache hit 緩存沒有命中,執行真實方法
    returnValue = invokeOperation(invoker);
    cacheValue = unwrapReturnValue(returnValue);
}

// Collect any explicit @CachePuts
collectPutRequests(contexts.get(CachePutOperation.class), cacheValue, cachePutRequests);

// Process any collected put requests, either from @CachePut or a @Cacheable miss 把前面收集到的全部 putRequest 數據放入緩存
for (CachePutRequest cachePutRequest : cachePutRequests) {
    cachePutRequest.apply(cacheValue);
}

// Process any late evictions
processCacheEvicts(contexts.get(CacheEvictOperation.class), false, cacheValue);

return returnValue;

看完了執行流程,如今看一下CacheInterceptor 的超類 CacheAspectSupport ,由於我能夠不設置 cacheManager 就可使用,查看默認的 cacheManager是在哪設置的

public abstract class CacheAspectSupport extends AbstractCacheInvoker
        implements BeanFactoryAware, InitializingBean, SmartInitializingSingleton {
    // .... 
}

BeanFactoryAware 用來獲取 BeanFactory

InitializingBean 用來管理 Bean 的生命週期,能夠在 afterPropertiesSet後添加邏輯

SmartInitializingSingleton 實現該接口後,當全部單例 bean 都初始化完成之後, 容器會回調該接口的方法 afterSingletonsInstantiated

afterSingletonsInstantiated 中,果真進行了 cacheManager 的設置,從 IOC 容器中拿了一個 cacheManger

setCacheManager(this.beanFactory.getBean(CacheManager.class));

那這個 CacheManager 是誰呢 ,能夠從RedisCacheConfiguration類知道答案 ,在這裏面配置了一個 RedisCacheManager

@Configuration
@ConditionalOnClass(RedisConnectionFactory.class)
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
@ConditionalOnBean(RedisConnectionFactory.class)
@ConditionalOnMissingBean(CacheManager.class)
@Conditional(CacheCondition.class)
class RedisCacheConfiguration {}
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory,
                                      ResourceLoader resourceLoader) {
    RedisCacheManagerBuilder builder = RedisCacheManager
        .builder(redisConnectionFactory)
        .cacheDefaults(determineConfiguration(resourceLoader.getClassLoader()));
    List<String> cacheNames = this.cacheProperties.getCacheNames();
    if (!cacheNames.isEmpty()) {
        builder.initialCacheNames(new LinkedHashSet<>(cacheNames));
    }
    return this.customizerInvoker.customize(builder.build());
}

determineConfiguration() 方法中能夠知道 cacheManager 的默認配置

最後看一下,它的切點是如何定義的,即什麼時候會調用 CacheInterceptorinvoke 方法

切點的配置是在 BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor 類中,返回一個這樣的切點 CacheOperationSourcePointcut ,覆寫 MethodMatcher 中的 matchs ,若是方法上存在註解 ,則認爲能夠切入。

spring-data-redis-cache 的不足

儘管功能已經很是強大,但它沒有解決緩存刷新的問題,若是緩存在某一時間過時 ,將會有大量的請求打進數據庫,會形成數據庫很大的壓力。

4.3 版本在這方面作了下併發控制,但感受比較敷衍,簡單的鎖住其它請求,先把數據 load 到緩存,而後再讓其它請求走緩存。

後面我將自定義緩存刷新,並作一個 cache 增強控件,儘可能不對原系統有太多的侵入,敬請關注

一點小推廣

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