应用场景
我们希望能够将数据库查询结果缓存到Redis中,这样在第二次做同样的查询时便可以直接从redis取结果,从而减少数据库读写次数。
需要解决的问题
- 操作缓存的代码写在哪?必须要做到与业务逻辑代码完全分离。
- 如何避免脏读? 从缓存中读出的数据必须与数据库中的数据一致。
- 如何为一个数据库查询结果生成一个唯一的标识?即通过该标识(Redis中为
Key
),能唯一确定一个查询结果,同一个查询结果,一定能映射到同一个key
。只有这样才能保证缓存内容的正确性 - 如何序列化查询结果?查询结果可能是单个实体对象,也可能是一个
List
。
解决方案
避免脏读
我们缓存了查询结果,那么一旦数据库中的数据发生变化,缓存的结果就不可用了。为了实现这一保证,可以在执行相关表的更新查询(update
, delete
, insert
)查询前,让相关的缓存过期。这样下一次查询时程序就会重新从数据库中读取新数据缓存到redis中。那么问题来了,在执行一条insert
前我怎么知道应该让哪些缓存过期呢?对于Redis,我们可以使用Hash Set
数据结构,让一张表对应一个Hash Set
,所有在这张表上的查询都保存到该Set下。这样当表数据发生变动时,直接让Set过期即可。我们可以自定义一个注解,在数据库查询方法上通过注解的属性注明这个操作与哪些表相关,这样在执行过期操作时,就能直接从注解中得知应该让哪些Set过期了。
为查询生成唯一标识
对于MyBatis
,我们可以直接使用SQL
字符串做为key
。但是这样就必须编写基于MyBatis
的拦截器,从而使你的缓存代码与MyBatis
紧紧耦合在一起。如果哪天更换了持久层的框架,你的缓存代码就白写了,所以这个方案并不完美。
仔细想一想,其实如果两次查询调用的类名、方法名和参数值相同,我们就可以确定这两次查询结果一定是相同的(在数据没有变动的前提下)。因此,我们可以将这三个元素组合成一个字符串做为key, 就解决了标识问题。
序列化查询结果
最方便的序列化方式就是使用JDK自带的ObjectOutputStream
和ObjectInputStream
。优点是几乎任何一个对象,只要实现了Serializable
接口,都用同一套代码能被序列化和反序列化。但缺点也很致命,那就是序列化的结果容量偏大,在redis中会消耗大量内存(是对应JSON格式的3倍左右)。那么我们只剩下JSON这一个选择了。
JSON的优点是结构紧凑,可读性强,但美中不足的是,反序列化对象时必须提供具体的类型参数(Class
对象),如果是List
对象,还必须提供List
和List中的元素类型两种信息,才能被正确反序列化。这样就增加了代码的复杂度。不过这些困难都是可以克服的,所以我们还是选择JSON作为序列化存储方式。
代码写在哪
毫无疑问,该AOP
上场了。在我们的例子中,持久化框架使用的是MyBatis
,因此我们的任务就是拦截Mapper
接口方法的调用,通过Around(环绕通知)
编写以下逻辑:
- 方法被调用之前,根据类名、方法名和参数值生成
Key
- 通过
Key
向Redis
发起查询 - 如果缓存命中,则将缓存结果反序列化作为方法调用的返回值 ,并阻止被代理方法的调用。
- 如果缓存未命中,则执行代理方法,得到查询结果,序列化,用当前的
Key
将序列化结果放入redis中。
代码实现
因为我们要拦截的是Mapper
接口方法,因此必须命令spring使用JDK的动态代理而不是cglib
的代理。为此,我们需要做以下配置:
<aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="false" />
然后定义两个标注在接口方法上的注解,用于传递类型参数:
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface RedisCache {
Class type();
}
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RedisEvict {
Class type();
}
注解的使用方式如下:
@RedisCache(type = JobPostModel.class)
JobPostModel selectByPrimaryKey(Integer id);
@RedisEvict(type = JobPostModel.class)
int deleteByPrimaryKey(Integer id);
AOP的代码如下:
@Aspect
@Component
public class RedisCacheAspect {
public static final Logger infoLog = LogUtils.getInfoLogger();
@Qualifier("redisTemplateForString")
@Autowired
StringRedisTemplate rt;
/**
* 方法调用前,先查询缓存。如果存在缓存,则返回缓存数据,阻止方法调用;
* 如果没有缓存,则调用业务方法,然后将结果放到缓存中
* @param jp
* @return
* @throws Throwable
*/
@Around("execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.select*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.get*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.find*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.search*(..))")
public Object cache(ProceedingJoinPoint jp) throws Throwable {
String clazzName = jp.getTarget().getClass().getName();
String methodName = jp.getSignature().getName();
Object[] args = jp.getArgs();
String key = genKey(clazzName, methodName, args);
if (infoLog.isDebugEnabled()) {
infoLog.debug("生成key:{}", key);
}
Method me = ((MethodSignature) jp.getSignature()).getMethod();
Class modelType = me.getAnnotation(RedisCache.class).type();
String value = (String)rt.opsForHash().get(modelType.getName(), key);
Object result = null;
if (null == value) {
if (infoLog.isDebugEnabled()) {
infoLog.debug("缓存未命中");
}
result = jp.proceed(args);
String json = serialize(result);
rt.opsForHash().put(modelType.getName(), key, json);
} else {
if (infoLog.isDebugEnabled()) {
infoLog.debug("缓存命中, value = {}", value);
}
Class returnType = ((MethodSignature) jp.getSignature()).getReturnType();
result = deserialize(value, returnType, modelType);
if (infoLog.isDebugEnabled()) {
infoLog.debug("反序列化结果 = {}", result);
}
}
return result;
}
/**
* 在方法调用前清除缓存,然后调用业务方法
* @param jp
* @return
* @throws Throwable
*/
@Around("execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.insert*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.update*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.delete*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.increase*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.decrease*(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.complaint(..))" +
"|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.set*(..))")
public Object evictCache(ProceedingJoinPoint jp) throws Throwable {
Method me = ((MethodSignature) jp.getSignature()).getMethod();
Class modelType = me.getAnnotation(RedisEvict.class).type();
if (infoLog.isDebugEnabled()) {
infoLog.debug("清空缓存:{}", modelType.getName());
}
rt.delete(modelType.getName());
return jp.proceed(jp.getArgs());
}
/**
* 根据类名、方法名和参数生成key
* @param clazzName
* @param methodName
* @param args 方法参数
* @return
*/
protected String genKey(String clazzName, String methodName, Object[] args) {
StringBuilder sb = new StringBuilder(clazzName);
sb.append(Constants.DELIMITER);
sb.append(methodName);
sb.append(Constants.DELIMITER);
for (Object obj : args) {
sb.append(obj.toString());
sb.append(Constants.DELIMITER);
}
return sb.toString();
}
protected String serialize(Object target) {
return JSON.toJSONString(target);
}
protected Object deserialize(String jsonString, Class clazz, Class modelType) {
if (clazz.isAssignableFrom(List.class)) {
return JSON.parseArray(jsonString, modelType);
}
return JSON.parseObject(jsonString, clazz);
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- 87
- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- 93
- 94
- 95
- 96
- 97
- 98
- 99
- 100
- 101
- 102
- 103
- 104
- 105
- 106
- 107
- 108
- 109
- 110
- 111
- 112
- 113
- 114
- 115
- 116
- 117
- 118
- 119
- 120
- 121
- 122
- 123
- 124
- 125
- 126
- 127
- 128
- 129
- 130
- 131
- 132
- 133
- 134
- 135
- 136
- 137
- 138
- 139
- 140
- 141
- 142
- 143
- 144
这样我们就完成了数据库查询缓存的实现。
UPDATE:
最好为Hash Set设置一个过期时间,这样即使缓存策略有误(导致读出脏数据),过期时间到了以后依然可以与数据库保持同步:
rt.execute(new RedisCallback<Object>() {
@Override
public Object doInRedis(RedisConnection redisConn) throws DataAccessException {
StringRedisConnection conn = (StringRedisConnection) redisConn;
if (false == conn.exists(hashName) ){
conn.hSet(hashName, key, json);
conn.expire(hashName, Constants.HASH_EXPIRE_TIME);
} else {
conn.hSet(hashName, key, json);
}
return null;
}
});
作者:司青,本文链接http://blog.youkuaiyun.com/neosmith/article/details/46811089