Redis实现多级缓存

本文实例为大家分享了Redis实现多级缓存的具体代码，供大家参考，具体内容如下

一、多级缓存

1. 传统缓存方案

请求到达tomcat后，先去redis中获取缓存，不命中则去mysql中获取

2. 多级缓存方案

• tomcat的请求并发数，是远小于redis的，因此tomcat会成为瓶颈
• 利用请求处理每个环节，分别添加缓存，减轻tomcat压力，提升服务性能

二、JVM本地缓存

缓存是存储在内存中，数据读取速度较快，能大量减少对数据库的访问，减少数据库压力

分布式缓js存，如redis

 - 优点： 存储容量大，可靠性好，可以在集群中共享

 - 缺点： 访问缓存有网络开销

 - 场景： 缓存数据量大，可靠性高，需要在集群中共享的数据

进程本地缓存， 如HashMap， GuavaCache

- 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快

- 缺点：存储容量有限，可靠性低(如重启后丢失)，无法在集群中共享

- 场景：性能要求高，缓存数据量少

1. 实用案例

Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库

目前spring内部的缓存用的就是这个

<dependency>
  <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
  <artifactId>caffeine</artifactId>
  <version>3.0.5</version>
</dependency>

package com.erick.cache;

import com.gith开发者_Hbaseub.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 {
    /*过期策略，写完60s后过期*/
    cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds))
        .build();

    /*过期策略，达到最大值后删除
    * 1. 并不会立即删除，等一会儿才会删除
    * 2. 会将之前存储的数据删除掉*/
    cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(maxPairs)
        .build();
  }

  /*从缓存中获取数据
  * 1. 如果缓存中有，则直接从缓存中返回
  * 2. 如果缓存中没有，则去http://www.devze.com数据查询并返回结果*/
  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("数据库查询");
    return "db resuphplt";
  }
}

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")); // 查询不到了
    System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));
  }
}

三、缓存一致性

1. 常见方案

1.1 设置有效期

• 给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时可以更新
• 优势：简单，方便
• 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致
• 场景：更新频率http://www.devze.com低，时效性要求比较低的业务

1.2 同步双写

• 在修改数据库的同时，直接修改缓存
• 优势：有代码侵入，缓存与数据库强一致性
• 缺点：代码进入，耦合性高
• 场景：对一致性，失效性要求较高的缓存数据

1.3 异步通知

• 修改数据库时发送事件通知，相关服务监javascript听到后修改缓存数据
• 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务
• 缺点：时效性一把，可能存在缓存不一致问题
• 场景：时效性一般，有多个服务需要同步

2. 基于Canal的异步通知

• 是阿里旗下的一款开源项目，基于java开发
• 基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费
• 基于mysql的主从备份的思想

2.1 mysql主从复制

2.2 canal 工作原理

canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议

MySQL master 收到 dump 请求, 开始推送 binary log 给 slave (即 canal )

canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。