Spring缓存是如何实现的?如何扩展使其支持过期删除功能? | 京东云技术团队
前言:在我们的应用中,有一些数据是通过rpc获取的远端数据,该数据不会经常变化,允许客户端在本地缓存一定时间。
该场景逻辑简单,缓存数据较小,不需要持久化,所以不希望引入其他第三方缓存工具加重应用负担,非常适合使用Spring Cache来实现。
但有个问题是,我们希望将这些rpc结果数据缓存起来,并在一定时间后自动删除,以实现在一定时间后获取到最新数据。类似Redis的过期时间。
接下来是我的调研步骤和开发过程。
Spring Cache 是什么?
Spring Cache 是 Spring 的一个缓存抽象层,作用是在方法调用时自动缓存返回结果,以提高系统性能和响应速度。
目标是简化缓存的使用,提供一致的缓存访问方式,使开发人员能够轻松快速地将缓存添加到应用程序中。
应用于方法级别,在下次调用相同参数的方法时,直接从缓存中获取结果,而不必执行实际的方法体。
适用场景?
包括但不限于:
-
频繁访问的方法调用,可以通过缓存结果来提高性能
-
数据库查询结果,可以缓存查询结果以减少数据库访问
-
外部服务调用结果,可以缓存外部服务的响应结果以减少网络开销
-
计算结果,可以缓存计算结果以加快后续计算速度
优缺点
优点:
-
提高应用的性能,避免重复计算或查询。
-
减少对底层资源的访问,如数据库或远程服务,从而减轻负载。
-
简化代码,通过注解的方式实现缓存逻辑,而不需要手动编写缓存代码。
缺点:
-
需要占用一定的内存空间来存储缓存数据。
-
可能导致数据不一致问题,如果缓存的数据发生变化,但缓存没有及时更新,可能会导致脏数据的问题。(所以需要及时更新缓存)
-
可能引发缓存穿透问题,当大量请求同时访问一个不存在于缓存中的键时,会导致请求直接落到底层资源,增加负载。
重要组件
-
CacheManager:缓存管理器,用于创建、配置和管理缓存对象。可以配置具体的缓存实现,如 Ehcache、Redis。
-
Cache:缓存对象,用于存储缓存数据,提供了读取、写入和删除缓存数据的方法。
-
常用注解:
-
@Cacheable:被调用时,会检查缓存中是否已存在,若有,则直接返回缓存结果,否则执行方法并将结果存入缓存,适用于只读操作。
-
@CachePut:则每次都会执行方法体,并将结果存入缓存,即每次都会更新缓存中的数据,适用于写操作。
-
@CacheEvict:被调用时,Spring Cache 会清除对应的缓存数据。
-
使用方式
-
配置缓存管理器(CacheManager):使用
@EnableCaching
注解启用缓存功能,并配置具体的缓存实现。 -
在方法上添加缓存注解:使用
@Cacheable
、@CacheEvict
、@CachePut
等注解标记需要被缓存的方法。 -
调用被缓存的方法:当调用被标记为缓存的方法时,Spring Cache 会检查缓存中是否已有该方法的缓存结果。
-
根据缓存结果返回数据:如果缓存中已有结果,则直接从缓存中返回;否则,执行方法并将结果存入缓存。
-
根据需要清除或更新缓存:使用
@CacheEvict
、@CachePut
注解可以在方法调用后清除或更新缓存。
通过以上步骤,Spring Cache 可以自动管理缓存的读写操作,从而简化缓存的使用和管理。
Spring Boot默认使用哪种实现,及其优缺点:
Spring Boot默认使用ConcurrentMapCacheManager
作为缓存管理器的实现,适用于简单的、单机的、对缓存容量要求较小的应用场景。
-
优点:
-
简单轻量:没有外部依赖,适用于简单的应用场景。
-
内存存储:缓存数据存储在内存中的
ConcurrentMap
中,读写速度快,适用于快速访问和频繁更新的数据。 -
多缓存实例支持:支持配置多个命名缓存实例,每个实例使用独立的
ConcurrentMap
存储数据,可以根据不同的需求配置多个缓存实例。
-
-
缺点:
-
单机应用限制:
ConcurrentMapCacheManager
适用于单机应用,缓存数据存储在应用的内存中,无法实现分布式缓存。 -
有限的容量:由于缓存数据存储在内存中,
ConcurrentMapCacheManager
的容量受限于应用的内存大小,对于大规模数据或高并发访问的场景可能存在容量不足的问题。 -
缺乏持久化支持:
ConcurrentMapCacheManager
不支持将缓存数据持久化到磁盘或其他外部存储介质,应用重启后缓存数据会丢失。
-
如何让ConcurrentMapCacheManager
支持过期自动删除
前言也提到了,我们的场景逻辑简单,缓存数据较小,不需要持久化,不希望引入其他第三方缓存工具加重应用负担,适合使用ConcurrentMapCacheManager
。所以扩展下ConcurrentMapCacheManager
也许是最简单的实现。
方案设计
为此,我设计了三种方案:
-
开启定时任务,扫描缓存,定时删除所有缓存;该方式简单粗暴,统一定时删除,但不能针对单条数据进行过期操作。
-
开启定时任务,扫描缓存,并将单条过期的缓存数据删除。
-
访问缓存数据之前,判断是否过期,若过期则重新执行方法体,并将结果覆盖原缓存数据。
上述2、3方案都更贴近目标,且都有一个共同的难点,即如何判断该缓存是否过期?或如何存放缓存的过期时间?
既然没有好办法,那就走一波源码找找思路吧!
源码解析
ConcurrentMapCacheManager
中定义了一个cacheMap
(如下代码),用于存储所有缓存名及对应缓存对象。
private final ConcurrentMap<String, Cache> cacheMap = new ConcurrentHashMap<>(16);
cacheMap
中的存放的Cache
的具体类型为ConcurrentMapCache
,
而ConcurrentMapCache
的内部定义了一个store
(如下代码),用于存储该缓存下所有key、value,即真正的缓存数据。
private final ConcurrentMap<Object, Object> store;
其关系图为:
以下为测试代码,为一个查询增加缓存操作:cacheName=getUsersByName,key为参数name的值,value为查询用户集合。
@Service public class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @Override @Cacheable(value = "getUsersByName", key = "#name") public List<GyhUser> getUsersByName(String name) { return userMapper.getUsersByName(name); } }
当程序调用到此方法前,会自动进入缓存拦截器CacheInterceptor
,进而进入ConcurrentMapCacheManager
的getCache
方法,获取对应的缓存实例,若不存在,则生成一个。
然后从缓存实例中查找缓存数据,找到则返回,找不到则执行目标方法。
执行完目标方法后,将返回结果放到缓存中。
实现自动过期删除
根据上面的代码跟踪可以发现,缓存数据key/value存放在具体的缓存实例ConcurrentMapCache
的store
中,且get和put前后,有我可以操作的空间。
- 那么,如果我将value重新包装一下,将缓存时间封装进去,并在get和put前后,将真正的缓存数据解析出来,供开发者使用,是否可以实现呢?说干就干!
/** * 缓存数据包装类,保证缓存数据及插入时间 */ public class ExpireCacheWrap { /** * 缓存数据 */ private final Object value; /** * 插入时间 */ private final Long insertTime; public ExpireCacheWrap(Object value, Long insertTime) { this.value = value; this.insertTime = insertTime; } public Object getValue() { return value; } public Long getInsertTime() { return this.insertTime; } }
- 自定义一个
Cache
类,继承ConcurrentMapCache
,扩展get、put方法,实现对缓存时间的记录和解析
/** * 缓存过期删除 */ public class ExpireCache extends ConcurrentMapCache { public ExpireCache(String name) { super(name); } @Override public ValueWrapper get(Object key) { // 解析缓存对象时,拿到value,去掉插入时间。对于业务中缓存的使用逻辑无感知无侵入,无需调整相关代码 ValueWrapper valueWrapper = super.get(key); if (valueWrapper == null) { return null; } Object storeValue = valueWrapper.get(); storeValue = storeValue != null ? ((ExpireCacheWrap) storeValue).getValue() : null; return super.toValueWrapper(storeValue); } @Override public void put(Object key, @Nullable Object value) { // 插入缓存对象时,封装对象信息:缓存内容+插入时间 value = new ExpireCacheWrap(value, System.currentTimeMillis()); super.put(key, value); } }
- 自定义缓存管理器,将自定义的
ExpireCache
,替换默认的ConcurrentMapCache
/** * 缓存管理器 */ public class ExpireCacheManager extends ConcurrentMapCacheManager { @Override protected Cache createConcurrentMapCache(String name) { return new ExpireCache(name); } }
- 将自定义的缓存管理器
ExpireCacheManager
注入到容器中
@Configuration class ExpireCacheConfiguration { @Bean public ExpireCacheManager cacheManager() { ExpireCacheManager cacheManager = new ExpireCacheManager(); return cacheManager; } }
- 开启定时任务,自动删除过期缓存
/** * 定时执行删除过期缓存 */ @Component @Slf4j public class ExpireCacheEvictJob { @Autowired private ExpireCacheManager cacheManager; /** * 缓存名与缓存时间 */ private static Map<String, Long> cacheNameExpireMap; // 可以优化到配置文件或字典中 static { cacheNameExpireMap = new HashMap<>(5); cacheNameExpireMap.put("getUserById", 180000L); cacheNameExpireMap.put("getUsersByName", 300000L); } /** * 5分钟执行一次 */ @Scheduled(fixedRate = 300000) public void cacheEvict() { Long now = System.currentTimeMillis(); // 获取所有缓存 Collection<String> cacheNames = cacheManager.getCacheNames(); for (String cacheName : cacheNames) { // 该类缓存设置的过期时间 Long expire = cacheNameExpireMap.get(cacheName); // 获取该缓存的缓存内容集合 Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName); ConcurrentMap<Object, Object> store = (ConcurrentMap) cache.getNativeCache(); Set<Object> keySet = store.keySet(); // 循环获取缓存键值对,根据value中存储的插入时间,判断key是否已过期,过期则删除 keySet.stream().forEach(key -> { // 缓存内容包装对象 ExpireCacheWrap value = (ExpireCacheWrap) store.get(key); // 缓存内容插入时间 Long insertTime = value.getInsertTime(); if ((insertTime + expire) < now) { cache.evict(key); log.info("key={},insertTime={},expire={},过期删除", key, insertTime, expire); } }); } } }
通过以上操作,实现了让ConcurrentMapCacheManager
支持过期自动删除,并且对开发者基本无感知无侵入,只需要在配置文件中配置缓存时间即可。
但是如果我的项目已经支持了第三方缓存如Redis,秉着不用白不用的原则,又该如何将该功能嫁接到Redis上呢?
正正好我们的项目最近在引入R2m,就试着搞一下吧^-^。
未完待续~Thanks~
作者:京东科技 郭艳红
来源:京东云开发者社区

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