基于Java怎么實現(xiàn)Redis多級緩存

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一、多級緩存

1. 傳統(tǒng)緩存方案

請求到達tomcat后，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的請求并發(fā)數(shù)，是遠小于redis的，因此tomcat會成為瓶頸

• 利用請求處理每個環(huán)節(jié)，分別添加緩存，減輕tomcat壓力，提升服務(wù)性能

二、JVM本地緩存

緩存是存儲在內(nèi)存中，數(shù)據(jù)讀取速度較快，能大量減少對數(shù)據(jù)庫的訪問，減少數(shù)據(jù)庫壓力

分布式緩存，如redis
 - 優(yōu)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(wǎng)絡(luò)開銷
 - 場景： 緩存數(shù)據(jù)量大，可靠性高，需要在集群中共享的數(shù)據(jù)

進程本地緩存， 如HashMap， GuavaCache
- 優(yōu)點：讀取本地內(nèi)存，沒有網(wǎng)絡(luò)開銷，速度更快
- 缺點：存儲容量有限，可靠性低(如重啟后丟失)，無法在集群中共享
- 場景：性能要求高，緩存數(shù)據(jù)量少

1. 實用案例

• Caffeine是一個基于java8開發(fā)的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地緩存庫

• 目前spring內(nèi)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后過期*/
        cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds))
                .build();

        /*過期策略，達到最大值后刪除
         * 1. 并不會立即刪除，等一會兒才會刪除
         * 2. 會將之前存儲的數(shù)據(jù)刪除掉*/
        cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(maxPairs)
                .build();
    }

    /*從緩存中獲取數(shù)據(jù)
     * 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(shù)據(jù)查詢并返回結(jié)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(shù)據(jù)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")); // 查詢不到了
        System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));
    }
}

三、緩存一致性

1. 常見方案

1.1 設(shè)置有效期

• 給緩存設(shè)置有效期，到期后自動刪除。再次查詢時可以更新

• 優(yōu)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(yè)務(wù)

1.2 同步雙寫

• 在修改數(shù)據(jù)庫的同時，直接修改緩存

• 優(yōu)勢：有代碼侵入，緩存與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)

1.3 異步通知

• 修改數(shù)據(jù)庫時發(fā)送事件通知，相關(guān)服務(wù)監(jiān)聽到后修改緩存數(shù)據(jù)

• 優(yōu)勢：低耦合，可以同時通知多個緩存服務(wù)

• 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(wù)需要同步

2. 基于Canal的異步通知

• 是阿里旗下的一款開源項目，基于java開發(fā)

• 基于數(shù)據(jù)庫增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費

• 基于mysql的主從備份的思想

2.1 mysql主從復(fù)制

2.2 canal 工作原理

• canal 模擬 MySQL slave 的交互協(xié)議，偽裝自己為 MySQL slave ，向 MySQL master 發(fā)送dump 協(xié)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)

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