「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存

为什么多级缓存

缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的

• redis 作为常用中间件，虽然我们一般业务系统（毕竟业务量有限）不会遇到如下图 在随着 data-size 的增大和数据结构的复杂的造成性能下降，但网络 IO 消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分。尤其在 微服务架构中，一次调用往往会涉及多次调用 例如pig oauth2.0 的 client 认证

• Caffeine 来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性能高出不少详细对比。

综合所述：我们需要构建 L1 Caffeine JVM 级别缓存 ， L2 Redis 缓存。

设计难点

目前大部分应用缓存都是基于 Spring Cache 实现,基于注解（annotation）的缓存（cache）技术,存在的问题如下：

• Spring Cache 仅支持 单一的缓存来源，即：只能选择 Redis 实现或者 Caffeine 实现，并不能同时使用。
• 数据一致性：各层缓存之间的数据一致性问题，如应用层缓存和分布式缓存之前的数据一致性问题。
• 缓存过期：Spring Cache 不支持主动的过期策略

业务流程

如何使用

• 1. 引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.pig4cloud.plugin</groupId>
    <artifactId>multilevel-cache-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.0.1</version>
</dependency>

• 2. 开启缓存支持

@EnableCaching
public class App {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(App.class, args);
	}
}

• 3. 目标接口声明 Spring Cache 注解

@Cacheable(value = "get",key = "#key")
@GetMapping("/get")
public String get(String key){
    return "success";
}

性能比较

为保证性能 redis 在 127.0.0.1 环路安装

• OS: macOS Mojave
• CPU: 2.3 GHz Intel Core i5
• RAM: 8 GB 2133 MHz LPDDR3
• JVM: corretto_11.jdk

Benchmark	Mode	Cnt	Score	Units
多级实现	thrpt	2	2716.074	ops/s
默认 redis	thrpt	2	1373.476	ops/s

代码原理

• 1. 自定义 CacheManager 多级缓存实现

public class RedisCaffeineCacheManager implements CacheManager {

	@Override
	public Cache getCache(String name) {
		Cache cache = cacheMap.get(name);
		if (cache != null) {
			return cache;
		}
		cache = new RedisCaffeineCache(name, stringKeyRedisTemplate, caffeineCache(), cacheConfigProperties);
		Cache oldCache = cacheMap.putIfAbsent(name, cache);
		log.debug("create cache instance, the cache name is : {}", name);
		return oldCache == null ? cache : oldCache;
	}
}

• 2. 多级读取、过期策略实现

public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
	protected Object lookup(Object key) {
		Object cacheKey = getKey(key);

    // 1. 先调用 caffeine 查询是否存在指定的值
		Object value = caffeineCache.getIfPresent(key);
		if (value != null) {
			log.debug("get cache from caffeine, the key is : {}", cacheKey);
			return value;
		}

    // 2. 调用 redis 查询在指定的值
		value = stringKeyRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);

		if (value != null) {
			log.debug("get cache from redis and put in caffeine, the key is : {}", cacheKey);
			caffeineCache.put(key, value);
		}
		return value;
	}
}

• 3. 过期策略，所有更新操作都基于 redis pub/sub 消息机制更新

public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache {
	@Override
	public void put(Object key, Object value) {
		push(new CacheMessage(this.name, key));
	}

	@Override
	public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) {
				push(new CacheMessage(this.name, key));
	}

	@Override
	public void evict(Object key) {
		push(new CacheMessage(this.name, key));
	}

	@Override
	public void clear() {
		push(new CacheMessage(this.name, null));
	}

	private void push(CacheMessage message) {
		stringKeyRedisTemplate.convertAndSend(topic, message);
	}
}

• 4. MessageListener 删除指定 Caffeine 的指定值

public class CacheMessageListener implements MessageListener {

	private final RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;

	private final RedisCaffeineCacheManager redisCaffeineCacheManager;

	@Override
	public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
		CacheMessage cacheMessage = (CacheMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(message.getBody());
				cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
		redisCaffeineCacheManager.clearLocal(cacheMessage.getCacheName(), cacheMessage.getKey());
	}
}

源码地址

https://github.com/pig-mesh/multilevel-cache-spring-boot-starter

https://gitee.com/log4j/pig

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