应用级缓存示例

最新推荐文章于 2025-04-28 16:18:36 发布

NullPointerExcept

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本文介绍了一种多级缓存策略，包括本地缓存与分布式缓存的结合使用，通过API封装简化缓存操作，利用NULLCache避免空值查询，以及如何通过性能测试评估缓存效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

应用级缓存示例

　　多级缓存API封装

　　我们的业务数据如商品类目、店铺、商品基本信息都可以进行适当的本地缓存，以提升性能。对于多实例的情况时不仅会使用本地缓存，还会使用分布式缓存，因此需要进行适当的API封装以简化缓存操作。

　　1．本地缓存初始化

　　public class LocalCacheInitService extends BaseService {

　　@Override

　　publicvoid afterPropertiesSet() throws Exception {

　　//商品类目缓存

　　Cache<String, Object> categoryCache =

　　CacheBuilder.newBuilder()

　　.softValues()

　　.maximumSize(1000000)

　　.expireAfterWrite(Switches.CATEGORY.getExpiresInSeconds()/ 2, TimeUnit.SECONDS)

　　.build();

　　addCache(CacheKeys.CATEGORY_KEY, categoryCache);

　　}

　　privatevoid addCache(String key, Cache<?, ?> cache) {

　　localCacheService.addCache(key,cache);

　　}

　　本地缓存过期时间使用分布式缓存过期时间的一半，防止本地缓存数据缓存时间太长造成多实例间的数据不一致。

　　另外，将缓存KEY前缀与本地缓存关联，从而匹配缓存KEY前缀就可以找到相关联的本地缓存。

　　2．写缓存API封装

　　先写本地缓存，如果需要写分布式缓存，则通过异步更新分布式缓存。

　　public void set(final String key, final Object value, final intremoteCacheExpiresInSeconds) throws RuntimeException {

　　if (value== null) {

　　return;

　　}

　　//复制值对象

　　//本地缓存是引用，分布式缓存需要序列化

　　//如果不复制的话，则假设之后数据改了将造成本地缓存与分布式缓存不一致

　　final Object finalValue = copy(value);

　　//如果配置了写本地缓存，则根据KEY获得相关的本地缓存，然后写入

　　if (writeLocalCache) {

　　Cache localCache = getLocalCache(key);

　　if(localCache != null) {

　　localCache.put(key, finalValue);

　　}

　　//如果配置了不写分布式缓存，则直接返回

　　if (!writeRemoteCache) {

　　return;

　　}

　　//异步更新分布式缓存

　　asyncTaskExecutor.execute(() -> {

　　try {

　　redisCache.set(key,JSONUtils.toJSON(finalValue), remoteCacheExpiresInSeconds);

　　} catch(Exception e) {

　　LOG.error("updateredis cache error, key : {}", key, e);

　　}

　　});

　　}

　　此处使用了异步更新，目的是让用户请求尽快返回。而因为有本地缓存，所以即使分布式缓存更新比较慢又产生了回源，也可以在本地缓存命中。

　　读缓存API封装

　　先读本地缓存，本地缓存不命中的再批量查询分布式缓存，在查询分布式缓存时通过分区批量查询。

　　private Map innerMget(List<String> keys, List<Class> types) throwsException {

　　Map<String, Object> result = Maps.newHashMap();

　　List<String> missKeys = Lists.newArrayList();

　　List<Class> missTypes = Lists.newArrayList();

　　//如果配置了读本地缓存，则先读本地缓存

　　if(readLocalCache) {

　　for(int i = 0; i < keys.size(); i++) {

　　String key = keys.get(i);

　　Class type = types.get(i);

　　Cache localCache = getLocalCache(key);

　　if(localCache != null) {

　　Object value = localCache.getIfPresent(key);

　　result.put(key, value);

　　if (value == null) {

　　missKeys.add(key);

　　missTypes.add(type);

　　}

　　} else {

　　missKeys.add(key);

　　missTypes.add(type);

　　}

　　//如果配置了不读分布式缓存，则返回

　　if(!readRemoteCache) {

　　returnresult;

　　}

　　finalMap<String, String> missResult = Maps.newHashMap();

　　//对KEY分区，不要一次性批量调用太大

　　final List<List<String>>keysPage = Lists.partition(missKeys, 10);

　　List<Future<Map<String, String>>> pageFutures = Lists.newArrayList();

　　try {

　　//批量获取分布式缓存数据

　　for(final List<String>partitionKeys : keysPage) {

　　pageFutures.add(asyncTaskExecutor.submit(() -> redisCache.mget(partitionKeys)));

　　}

　　for(Future<Map<String,String>> future : pageFutures) {

　　missResult.putAll(future.get(3000, TimeUnit.MILLISECONDS));

　　}

　　} catch(Exception e) {

　　pageFutures.forEach(future -> future.cancel(true));

　　throw e;

　　}

　　//合并result和missResult，此处实现省略

　　return result;

　　}

　　此处将批量读缓存进行了分区，防止乱用批量获取API。

　　NULL Cache

　　首先，定义NULL对象。

　　private static final String NULL_STRING =new String();

　　当DB没有数据时，写入NULL对象到缓存

　　//查询DB

　　String value = loadDB();

　　//如果DB没有数据，则将其封装为NULL_STRING并放入缓存

　　if(value == null) {

　　value = NULL_STRING;

　　}

　　myCache.put(id, value);

　　读取数据时，如果发现NULL对象，则返回null，而不是回源到DB

　　value = suitCache.getIfPresent(id);

　　//DB没有数据，返回null

　　if(value == NULL_STRING) {

　　return null;

　　}

　　通过这种方式可以防止当KEY对应的数据在DB不存在时频繁查询DB的情况。

　　强制获取最新数据

　　在实际应用中，我们经常需要强制更新数据，此时就不能使用缓存数据了，可以通过配置ThreadLocal开关来决定是否强制刷新缓存（refresh方法要配合CacheLoader一起使用）。

　　if(ForceUpdater.isForceUpdateMyInfo()) {

　　myCache.refresh(skuId);

　　}

　　String result = myCache.get(skuId);

　　if(result == NULL_STRING) {

　　return null;

　　}

　　失败统计

　　private LoadingCache<String, AtomicInteger> failedCache =

　　CacheBuilder.newBuilder()

　　.softValues()

　　.maximumSize(10000)

　　.build(new CacheLoader<String, AtomicInteger>() {

　　@Override

　　public AtomicIntegerload(String skuId) throws Exception {

　　return new AtomicInteger(0);

　　}

　　});

　　当失败时，通过failedCache.getUnchecked(id).incrementAndGet()增加失败次数；当成功时，使用failedCache.invalidate(id)失效缓存。通过这种方式可以控制失败重试次数，而且又是内存敏感缓存。当内存不足时，可以清理该缓存腾出一些空间。

　　延迟报警

　　private static LoadingCache<String, Integer> alarmCache =

　　CacheBuilder.newBuilder()

　　.softValues()

　　.maximumSize(10000).expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS)

　　.build(new CacheLoader<String, Integer>() {

　　@Override

　　public Integer load(String key) throws Exception {

　　return 0;

　　}

　　});

　　//报警代码

　　Integer count = 0;

　　if(redis != null) {

　　StringcountStr = Objects.firstNonNull(redis.opsForValue().get(key), "0");

　　count =Integer.valueOf(countStr);

　　} else {

　　count = alarmCache.get(key);

　　}

　　if(count % 5 == 0) { //5次报一次

　　//报警

　　}

　　count = count + 1;

　　if(redis != null) {

　　redis.opsForValue().set(key,String.valueOf(count), 1, TimeUnit. HOURS);

　　} else {

　　alarmCache.put(key,count);

　　}

　　如果一出问题就报警，则存在报警量非常多或者假报警，因此，可以考虑N久报警了M次，才真正报警。此时，也可以使用Cache来统计。本示例还加入了Redis分布式缓存记录支持。

　　性能测试

　　笔者使用JMH 1.14进行基准性能测试，比如测试写。

　　@Benchmark

　　@Warmup(iterations = 10, time = 10, timeUnit =TimeUnit.SECONDS)

　　@Measurement(iterations = 10, time = 10, timeUnit= TimeUnit.SECONDS)

　　@BenchmarkMode(Mode.Throughput)

　　@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)

　　@Fork(1)

　　public void test_1_Write() {

　　counterWriter= counterWriter + 1;

　　myCache.put("key"+ counterWriter, "value" + counterWriter);

　　}

　　使用JMH时首先进行JVM预热，然后进行度量，产生测试结果（本文使用吞吐量）。建议读者按照需求进行基准性能测试来选择适合自己的缓存框架。

​应用级缓存示例

应用级缓存示例