使用Redis和Java進行數據庫緩存

爲何數據庫緩存如此重要？

您在數據庫中得到的信息越多，隨着時間的推移它就越慢。即便是爲支持許多併發請求而精心設計的數據庫管理系統也將最終達到極限。

數據庫緩存是處理這些性能問題的最多見策略之一。緩存涉及將數據庫查詢的結果保存在更快，更容易訪問的位置。正確完成後，緩存將減小查詢響應時間，減小數據庫負載並下降成本。

可是，緩存也須要當心處理，由於它們其實是在另外一個位置建立另外一個信息副本。保持數據庫和緩存同步並保持最新可能比您預期的更棘手。在下一節中，咱們將討論一些最多見的數據庫緩存策略。

什麼是不一樣的緩存策略？

手動緩存（也稱爲緩存擱置策略）涉及直接管理數據庫和緩存。您的應用程序在啓動數據庫查詢以前檢查緩存，並在對數據庫進行任何更改後更新緩存。

雖然若是正確實現有效，但手動緩存可能很是繁瑣，尤爲是在您須要查詢多個數據庫時。出於這些緣由，開發人員發明了許多替代緩存策略。

直讀緩存策略

在讀取緩存中，應用程序首先查詢緩存以查看其所需的信息是否在內部。若是沒有，它將從數據庫中檢索信息並使用它來更新緩存。緩存提供程序或緩存庫負責查詢和更新緩存的詳細邏輯。

當應用程序重複請求相同的數據時，讀取策略最適合讀取繁重的工做負載：例如，一遍又一遍地加載相同文章的新聞網站。

讀取策略的一個缺點是對緩存的第一次查詢將始終致使未命中，由於保證所請求的信息不在內部。爲了解決這個問題，開發人員一般會使用用戶可能要求的信息提早「加熱」緩存。

直寫緩存策略

在直寫式高速緩存中，首先對高速緩存進行更新，而後對數據庫進行更新。從應用程序到緩存以及從緩存到數據庫都有一條直接線。與直讀式緩存結合使用時，直寫式策略可確保您的數據保持一致，從而無需手動緩存失效。

後寫式緩存策略

在後寫式緩存（也稱爲回寫式高速緩存）中，應用程序首先將數據寫入高速緩存。通過一段設定的延遲後，緩存也會將此信息寫入數據庫。後寫緩存最適合寫入繁重的工做負載，即便出現一些故障和停機也能夠很好地執行。

基於Java的Redis緩存與Redisson

Redis是NoSQL數據庫最受歡迎的選項之一，它使用鍵值系統來存儲數據。Redisson是Java編程語言中的Redis客戶端庫，可使用全部熟悉的Java集合輕鬆訪問Redis功能。

Redisson容許您將數據放在外部存儲中的map中。您可使用此功能實現數據庫，Web服務或任何其餘數據源的緩存。

Redis中的直讀緩存

下面是一個Java示例，說明如何在Redis和Redisson中使用直讀緩存。

若是請求的條目在緩存中不存在，則它將由MapLoader對象加載：

MapLoader<String, String> mapLoader = new MapLoader<String, String>() {
    @Override
    public Iterable<String> loadAllKeys() {
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        Statement statement = conn.createStatement();
        try {
            ResultSet result = statement.executeQuery("SELECT id FROM student");
            while (result.next()) {
                list.add(result.getString(1));
            }
        } finally {
            statement.close();
        }
        return list;
    }
    @Override
    public String load(String key) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("SELECT name FROM student where id = ?");
        try {
            preparedStatement.setString(1, key);
            ResultSet result = preparedStatement.executeQuery();
            if (result.next()) {
                return result.getString(1);
            }
            return null;
        } finally {
            preparedStatement.close();
        }
    }
};
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配置示例：

MapOptions<K, V> options = MapOptions.<K, V>defaults()
                              .loader(mapLoader);
RMap<K, V> map = redisson.getMap("test", options);
// or
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache("test", options);
// or with boost up to 45x times 
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap("test", options);
// or with boost up to 45x times 
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache("test", options);
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Redis中的直寫緩存

下面是一個Java示例，說明如何在Redis中使用MapWriter直寫緩存。

在MapWriter對象更新緩存和數據庫以前，緩存更新方法不會返回：

MapWriter<String, String> mapWriter = new MapWriter<String, String>() {
    @Override
    public void write(Map<String, String> map) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)");
        try {
            for (Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
                preparedStatement.setString(1, entry.getKey());
                preparedStatement.setString(2, entry.getValue());
                preparedStatement.addBatch();
            }
            preparedStatement.executeBatch();
        } finally {
            preparedStatement.close();
        }
    }
    @Override
    public void delete(Collection<String> keys) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("DELETE FROM student where id = ?");
        try {
            for (String key : keys) {
                preparedStatement.setString(1, key);
                preparedStatement.addBatch();
            }
            preparedStatement.executeBatch();
        } finally {
            preparedStatement.close();
        }
    }
};
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配置示例：

MapOptions<K, V> options = MapOptions.<K, V>defaults()
                              .writer(mapWriter)
                              .writeMode(WriteMode.WRITE_THROUGH);
RMap<K, V> map = redisson.getMap("test", options);
// or
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache("test", options);
// or with boost up to 45x times 
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap("test", options);
// or with boost up to 45x times 
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache("test", options);
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Redis中的後寫緩存

MapWriter接口還用於異步提交對Map對象（緩存）和外部存儲（數據庫）的更新。全部映射更新都按批次累積，並以定義的延遲異步寫入。

writeBehindDelay

- 批量寫入或刪除操做的延遲。默認值爲1000毫秒。

writeBehindBatchSize

- 批量大小。每一個批處理包含Map Entry寫入或刪除命令。默認值爲50。

下面，咱們看到Redisson中基於Redis的後寫緩存實現的配置的Java示例：

MapOptions<K, V> options = MapOptions.<K, V>defaults()
                              .writer(mapWriter)
                              .writeMode(WriteMode.WRITE_BEHIND)
                              .writeBehindDelay(5000)
                              .writeBehindBatchSize(100);
RMap<K, V> map = redisson.getMap("test", options);
// or
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache("test", options);
// or with boost up to 45x times 
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap("test", options);
// or with boost up to 45x times 
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache("test", options);
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全部討論的策略可用Redisson 中的RMapCache，RLocalCachedMap和RLocalCachedMapCache對象實現。使用後兩個對象可使Redis中的讀取操做速度提升45倍。

英文原文：dzone.com/articles/da…

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