spring(三、spring中的eheche缓存、redis使用)
本文主要介绍为什么要构建ehcache+redis两级缓存？以及在实战中如何实现？思考如何配置缓存策略更合适？这样的方案可能遗留什么问题？JUST DO IT! GO!
问题描述
场景：我们的应用系统是分布式集群的，可横向扩展的。应用中某个接口操作满足以下一个或多个条件：
1. 接口运行复杂代价大，
2. 接口返回数据量大，
3. 接口的数据基本不会更改，
4. 接口数据一致性要求不高（只需满足最终一致）。
此时，我们会考虑将这个接口的返回值做缓存。考虑到上述条件，我们需要一套高可用分布式的缓存集群，并具备持久化功能，备选的有ehcache集群或redis主备（sentinel）。
- ehcache集群因为节点之间数据同步通过组播的方式，可能带来的问题：节点间大量的数据复制带来额外的开销，在节点多的情况下此问题越发严重，N个节点会出现N-1次网络传输数据进行同步。（见下图，缓存集群中有三台机器，其中一台机器接收到数据，需要拷贝到其他机器，一次input后需要copy两次，两次copy是需要网络传输消耗的）
- redis主备由于作为中心节点提供缓存，其他节点都向redis中心节点取数据，所以，一次网络传输即可。（当然此处的一次网络代价跟组播的代价是不一样的）但是，随着访问量增大，大量的缓存数据访问使得应用服务器和缓存服务器之间的网络I/O消耗越大。（见下图，同样三台应用服务器，redis sentinel作为中心节点缓存。所谓中心，即所有应用服务器以redis为缓存中心，不再像ehcache集群，缓存是分散存放在应用服务器中，需要互相同步的，任何一台应用服务器的input，都会经过一次copy网络传输到redis，由于redis是中心共享的，那么就可以不用同步的步骤，其他应用服务器需要只需去get取即可。但是，我们会发现多了N台服务器的get的网络开销。）
提出方案
那么要怎么处理呢？所以两级缓存的思想诞生了，在redis的方案上做一步优化，在缓存到远程redis的同时，缓存一份到本地进程ehcache（此处的ehcache不用做集群，避免组播带来的开销），取缓存的时候会先取本地，没有会向redis请求，这样会减少应用服务器<–>缓存服务器redis之间的网络开销。（见下图，为了减少get这几条网络传输，我们会在每个应用服务器上增加本地的ehcache缓存作为二级缓存，即第一次get到的数据存入ehcache，后面output输出即可从本地ehcache中获取，不用再访问redis了，所以就减少了以后get的网络开销。get开销只要一次，后续不需要了，除非本地缓存过期需要再get。） 
如果用过j2cache的都应该知道，oschina用j2cache这种两级缓存，实践证明了该方案是可行的。该篇使用spring+ehcache+redis实现更加简洁。
方案实施
1、 spring和ehcache集成
主要获取ehcache作为操作ehcache的对象。
ehcache.xml 代码如下：
<ehcache updateCheck="false" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.sf.net/ehcache.xsd">
<diskStore path="java.io.tmpdir/ehcache"/>
<!-- 默认的管理策略
maxElementsOnDisk： 在磁盘上缓存的element的最大数目，默认值为0，表示不限制。
eternal:设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断。
diskPersistent： 是否在磁盘上持久化。指重启jvm后，数据是否有效。默认为false。
diskExpiryThreadIntervalSeconds:对象检测线程运行时间间隔。标识对象状态（过期/持久化）的线程多长时间运行一次。
-->
<defaultCache maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="3600"
timeToLiveSeconds="3600"
overflowToDisk="true"
diskPersistent="false"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
<!-- 对象无过期，一个1000长度的队列，最近最少使用的对象被删除 -->
<cache name="userCache"
maxElementsInMemory="1000"
eternal="true"
overflowToDisk="false"
timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="0"
memoryStoreEvictionPolicy="LFU">
</cache>
<!-- 组播方式：multicastGroupPort需要保证与其他系统不重复，进行端口注册 -->
<!-- 若因未注册，配置了重复端口，造成权限缓存数据异常，请自行解决 -->
<cacheManagerPeerProviderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
properties="peerDiscovery=automatic,
multicastGroupAddress=230.0.0.1,
multicastGroupPort=4546, timeToLive=1"/>
<!-- replicatePuts=true | false – 当一个新元素增加到缓存中的时候是否要复制到其他的peers. 默认是true。 -->
<!-- replicateUpdates=true | false – 当一个已经在缓存中存在的元素被覆盖时是否要进行复制。默认是true。 -->
<!-- replicateRemovals= true | false – 当元素移除的时候是否进行复制。默认是true。 -->
<!-- replicateAsynchronously=true | false – 复制方式是异步的（指定为true时）还是同步的（指定为false时）。默认是true。 -->
<!-- replicatePutsViaCopy=true | false – 当一个新增元素被拷贝到其他的cache中时是否进行复制指定为true时为复制，默认是true。 -->
<!-- replicateUpdatesViaCopy=true | false – 当一个元素被拷贝到其他的cache中时是否进行复制（指定为true时为复制），默认是true。 -->
<cache name="webCache_LT"
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
overflowToDisk="false"
timeToIdleSeconds="3600"
timeToLiveSeconds="3600"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
<cacheEventListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
properties="replicateRemovals=true"/>
<bootstrapCacheLoaderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMIBootstrapCacheLoaderFactory"/>
</cache>
<cache name="webCache_ST"
maxElementsInMemory="1000"
eternal="false"
overflowToDisk="false"
timeToIdleSeconds="300"
timeToLiveSeconds="300"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
<cacheEventListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
properties="replicateRemovals=true"/>
<bootstrapCacheLoaderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMIBootstrapCacheLoaderFactory"/>
</cache>
</ehcache>
spring注入jedisPool、redisConnFactory、redisTemplate对象
<!-- 加载redis.propertis -->
<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="locations" value="classpath:redis.properties"/>
</bean>
<!-- Redis 连接池 -->
<bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxTotal" value="${redis.pool.maxActive}" />
<property name="maxIdle" value="${redis.pool.maxIdle}" />
<property name="testOnBorrow" value="${redis.pool.testOnBorrow}" />
<property name="testOnReturn" value="${redis.pool.testOnReturn}" />
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.pool.maxWait}" />
</bean>
<!-- Redis 连接工厂 -->
<bean id="redisConnFactory"
class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
<property name="hostName" value="${redis.ip}" />
<property name="port" value="${redis.port}" />
<!-- property name="password" value="${redis.password}" -->
<property name="timeout" value="${redis.timeout}" />
<property name="poolConfig" ref="jedisPool" />
</bean>
<!-- redis 操作对象 -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="redisConnFactory" />
</bean>
3、 spring集成ehcache和redis
通过上面两步注入的ehcache和redisTemplate我们就能自定义一个方法将两者整合起来。详见EhRedisCache类。
EhRedisCache.java
/**
* 两级缓存，一级:ehcache,二级为redisCache
* @author yulin
*
*/
public class EhRedisCache implements Cache{
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(UserServiceImpl.class);
private String name;
private net.sf.ehcache.Cache ehCache;
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private long liveTime = 1*60*60; //默认1h=1*60*60
@Override
public String getName() {
return this.name;
}
@Override
public Object getNativeCache() {
return this;
}
@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
Element value = ehCache.get(key);
LOG.info("Cache L1 (ehcache) :{}={}",key,value);
if (value!=null) {
return (value != null ? new SimpleValueWrapper(value.getObjectValue()) : null);
}
//TODO 这样会不会更好？访问10次EhCache 强制访问一次redis 使得数据不失效
final String keyStr = key.toString();
Object objectValue = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
public Object doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
byte[] key = keyStr.getBytes();
byte[] value = connection.get(key);
if (value == null) {
return null;
}
//每次获得，重置缓存过期时间
if (liveTime > 0) {
connection.expire(key, liveTime);
}
return toObject(value);
}
},true);
ehCache.put(new Element(key, objectValue));//取出来之后缓存到本地
LOG.info("Cache L2 (redis) :{}={}",key,objectValue);
return (objectValue != null ? new SimpleValueWrapper(objectValue) : null);
}
@Override
public void put(Object key, Object value) {
ehCache.put(new Element(key, value));
final String keyStr = key.toString();
final Object valueStr = value;
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
public Long doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
byte[] keyb = keyStr.getBytes();
byte[] valueb = toByteArray(valueStr);
connection.set(keyb, valueb);
if (liveTime > 0) {
connection.expire(keyb, liveTime);
}
return 1L;
}
},true);
}
@Override
public void evict(Object key) {
ehCache.remove(key);
final String keyStr = key.toString();
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
public Long doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
return connection.del(keyStr.getBytes());
}
},true);
}
@Override
public void clear() {
ehCache.removeAll();
redisTemplate.execute(new RedisCallback<String>() {
public String doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
connection.flushDb();
return "clear done.";
}
},true);
}
public net.sf.ehcache.Cache getEhCache() {
return ehCache;
}
public void setEhCache(net.sf.ehcache.Cache ehCache) {
this.ehCache = ehCache;
}
public RedisTemplate<String, Object> getRedisTemplate() {
return redisTemplate;
}
public void setRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public long getLiveTime() {
return liveTime;
}
public void setLiveTime(long liveTime) {
this.liveTime = liveTime;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
/**
* 描述 : Object转byte[]. <br>
* @param obj
* @return
*/
private byte[] toByteArray(Object obj) {
byte[] bytes = null;
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
try {
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
oos.writeObject(obj);
oos.flush();
bytes = bos.toByteArray();
oos.close();
bos.close();
} catch (IOException ex) {
ex.printStackTrace();
}
return bytes;
}
/**
* 描述 : byte[]转Object . <br>
* @param bytes
* @return
*/
private Object toObject(byte[] bytes) {
Object obj = null;
try {
ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(bytes);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bis);
obj = ois.readObject();
ois.close();
bis.close();
} catch (IOException ex) {
ex.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException ex) {
ex.printStackTrace();
}
return obj;
}
}
spring注入自定义缓存
<!-- 自定义ehcache+redis-->
<bean id="ehRedisCacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
<property name="caches">
<set>
<bean id="ehRedisCache" class="org.musicmaster.yulin.ercache.EhRedisCache">
<property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" />
<property name="ehCache" ref="ehCache"/>
<property name="name" value="userCache"/>
<!-- <property name="liveTime" value="3600"/> -->
</bean>
</set>
</property>
</bean>
<!-- 注解声明 -->
<cache:annotation-driven cache-manager="ehRedisCacheManager"
proxy-target-class="true" />
4、 模拟问题中提到的接口
此处假设该接口满足上述条件。
UserService.java
public interface UserService {
User findById(long id);
List<User> findByPage(int startIndex, int limit);
List<User> findBySex(Sex sex);
List<User> findByAge(int lessAge);
List<User> findByUsers(List<User> users);
boolean update(User user);
boolean deleteById(long id);
}
UserServiceImpl.java
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(UserServiceImpl.class);
@Cacheable("userCache")
@Override
public User findById(long id) {
LOG.info("visit business service findById,id:{}",id);
User user = new User();
user.setId(id);
user.setUserName("tony");
user.setPassWord("******");
user.setSex(Sex.M);
user.setAge(32);
//耗时操作
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return user;
}
@Override
public List<User> findByPage(int startIndex, int limit) {
return null;
}
@Cacheable("userCache")
@Override
public List<User> findBySex(Sex sex) {
LOG.info("visit business service findBySex,sex:{}",sex);
List<User> users = new ArrayList<User>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUserName("tony"+i);
user.setPassWord("******");
user.setSex(sex);
user.setAge(32+i);
users.add(user);
}
return users;
}
@Override
public List<User> findByAge(int lessAge) {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
//FIXME 此处将list参数的地址作为key存储，是否有问题？
@Cacheable("userCache")
@Override
public List<User> findByUsers(List<User> users) {
LOG.info("visit business service findByUsers,users:{}",users);
return users;
}
@CacheEvict("userCache")
@Override
public boolean update(User user) {
return true;
}
@CacheEvict("userCache")
@Override
public boolean deleteById(long id) {
return false;
}
}
User.java
public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public enum Sex{
M,FM
}
private long id;
private String userName;
private String passWord;
private int age;
private Sex sex;
public long getId() {
return id;
}
public void setId(long id) {
this.id = id;
}
public String getUserName() {
return userName;
}
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userName;
}
public String getPassWord() {
return passWord;
}
public void setPassWord(String passWord) {
this.passWord = passWord;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public Sex getSex() {
return sex;
}
public void setSex(Sex sex) {
this.sex = sex;
}
@Override
public String toString() {
return "User [id=" + id + ", userName=" + userName + ", passWord="
+ passWord + ", age=" + age + ", sex=" + sex + "]";
}
}
实施结果
我们写个测试类来模拟下
TestEhRedisCache.java
public class TestEhRedisCache{
public static void main(String[] args) {
ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("spring-ehRedisCache.xml");
UserService userService= (UserService) context.getBean("userServiceImpl");
System.out.println(userService.findById(5l));
System.out.println(userService.findById(5l));
System.out.println(userService.findById(5l));
System.out.println(userService.findById(5l));
System.out.println(userService.findById(5l));
}
}
TEST1 输出结果：
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=null
Cache L2 (redis) :UserServiceImpl/findById/5=null
visit business service findById,id:5
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
上面第一次访问，一级缓存ehcache和二级缓存redis都没有数据，访问接口耗时操作，打印日志：
visit business service findById,id:5
第二次之后的访问，都会访问一级缓存ehcache，此时响应速度很快。
TEST2 在TEST1结束后，我们在liveTime的时间内，也就是redis缓存还未过期再次执行，会出现以下结果
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=null
Cache L2 (redis) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]
User [id=5, userName=tony, passWord=******, age=32, sex=M]由于TEST1执行完结束后，ehcache为进程间的缓存，自然随着运行结束而释放，所以TEST2出现：
Cache L1 (ehcache) :UserServiceImpl/findById/5=null
然而在第二次访问二级缓存redis，还未到缓存过期时间，所以在redis中找到数据（同时数据入一级缓存ehcache）：
Cache L2 (redis) :UserServiceImpl/findById/5=User [id=5, userName=tony, passWord=**, age=32, sex=M]
此处不会visit….没有经过接口的耗时操作，接下来数据都可以在本地缓存ehcache中获取。