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Spring集成缓存讲解

shasha 2021年10月13日 编程语言 122 0
本文章主要介绍了Spring集成缓存,具有不错的的参考价值,希望对您有所帮助,如解说有误或未考虑完全的地方,请您留言指出,谢谢!

Want#

上一篇简单服务端缓存API设计设计并实现了一套缓存API,适应不同的缓存产品,本文重点是基于Spring框架集成应用开发。

缓存集成#

以普通Web应用开发常见的搭配Spring+Spring mvc+Mybatis为例,在与DB集成时通常会出现在Mybatis数据访问层做缓存,在之前的文章Mybatis缓存结构一文中有关于Mybatis缓存的简要概述。

随着业务的发展,缓存的范围远不止针对数据库,缓存的产品也会有多种,这种情形下,我们很希望能够使用相同的代码或者基于相同的结构去设计并实现缓存逻辑。

缓存集成示例#

最常规的情形:

  • 定义一个基于方法的注解(Cache)
  • 定义基于注解拦截业务逻辑的切面
  • 所有被注解标注的业务逻辑处理结果,都可以被缓存

备注:Spring提供了丰富的切入点表达式逻辑,如果你认为注解会影响代码的动态部署,可以考虑全部采用xml文件配置的方式。

定义Cache注解

@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) 
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) 
@Documented 
public @interface Cache { 
 
} 

定义切面

package org.wit.ff.aspect; 
 
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; 
import org.aspectj.lang.annotation.Around; 
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; 
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut; 
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature; 
import org.slf4j.Logger; 
import org.slf4j.LoggerFactory; 
import org.wit.ff.cache.CacheKey; 
import org.wit.ff.cache.IAppCache; 
import org.wit.ff.util.JsonUtil; 
 
/** 
 * Created by F.Fang on 2015/9/15. 
 * Version :2015/9/15 
 */ 
@Aspect 
public class BusinessCacheAspect { 
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(BusinessCacheAspect.class); 
 
    /** 
     * 实际的数据缓存服务提供者. 
     */ 
    private IAppCache appCache; 
 
    @Pointcut("@annotation(org.wit.ff.cache.Cache)") 
    public void methodCachePointcut() { 
 
    } 
 
    @Around("methodCachePointcut()") 
    public Object record(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { 
        CacheKey cacheKey = buildCacheKey(pjp); 
        // 只要两个CacheKey对象的json值相等,就认为一致. 
        // 数组是对象,内容相同的数组执行equals比较时并不想等. 
        // 如果先转换成json, 将json字符串转换成bytes数组,作为值比较更合理. 
        //appCache.get(); 
        MethodSignature ms = (MethodSignature) pjp.getSignature(); 
        // 获取方法返回类型 
        Class<?> returnType = ms.getMethod().getReturnType(); 
        // 返回类型为空,不会应用缓存策略 
        if (Void.TYPE.equals(returnType)) { 
            // 实际上, 在你并不想改变业务模型的条件下, pjp.proceed()和pjp.proceed(params) 无差别. 
            return pjp.proceed(); 
        } 
        // Json化可以避免掉许多的问题, 不必通过重写CacheKey的equals方法来比较, 因为实现会比较的复杂, 并且不见得能做好. 
        String key = JsonUtil.objectToJson(cacheKey); 
        // 查询缓存,即使缓存失败,也不能影响正常业务逻辑执行. 
        Object result = null; 
        try { 
            result = appCache.get(key, returnType); 
        } catch (Exception e) { 
            LOGGER.error("get cache catch exception!", e); 
        } 
        // 若缓存为空, 则处理实际业务. 
        if (result == null) { 
            // 正常业务处理不要做任何拦截. 
            result = pjp.proceed(); 
            // 暂时不记录是否缓存成功,虽然有boolean返回. 
            try { 
                appCache.put(key, result); 
            }catch (Exception e){ 
                LOGGER.error("put cache catch exception!",e); 
            } 
        } 
        return result; 
    } 
 
    private CacheKey buildCacheKey(ProceedingJoinPoint pjp) { 
        CacheKey key = new CacheKey(); 
        key.setMethod(pjp.getSignature().getName()); 
        if (pjp.getArgs() != null && pjp.getArgs().length > 0) { 
            key.setParams(pjp.getArgs()); 
        } 
        return key; 
    } 
 
    public void setAppCache(IAppCache appCache) { 
        this.appCache = appCache; 
    } 
} 
 

业务服务

package org.wit.ff.business; 
 
import org.springframework.stereotype.Service; 
import org.wit.ff.cache.Cache; 
import org.wit.ff.model.User; 
 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.List; 
 
/** 
 * Created by F.Fang on 2015/10/22. 
 * Version :2015/10/22 
 */ 
@Service 
public class UserBusiness { 
 
    @Cache 
    public List<User> getUser(int appId, List<Integer> userIds){ 
        System.out.println("do business, getUser, appId="+appId); 
        User user1 = new User(1, "[email protected]", "fangfan"); 
        User user2 = new User(2,"[email protected]","mm"); 
        List<User> list = new ArrayList<>(); 
        list.add(user1); 
        list.add(user2); 
        return list; 
    } 
 
    @Cache 
    public User findUnique(int appId, int id){ 
        System.out.println("do business, findUnique, appId="+appId); 
        User user = new User(100, "[email protected]", "am"); 
        return user; 
    } 
 
    @Cache 
    public void saveUser(int appId, User user){ 
        System.out.println("do business, saveUser"); 
    } 
 
} 
 

测试示例#

spring.xml

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" 
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
	xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"  xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" 
	xsi:schemaLocation=" 
     http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd 
     http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-4.0.xsd 
     http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd"> 
 
    <import resource="classpath:spring-memcached.xml" /> 
 
	 <!-- Aspect扫描 Aspect配置的顺序决定了谁先执行.--> 
    <bean id="cacheAspect" class="org.wit.ff.aspect.BusinessCacheAspect" > 
        <property name="appCache" ref="xmemAppCache"/> 
    </bean> 
 
    <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true"/> 
     
	<!-- 启动service扫描 --> 
	<context:component-scan base-package="org.wit.ff.business"/> 
</beans> 

备注:spring-memcached.xml请参考上一篇简单服务端缓存API设计


package org.wit.ff.cache; 
 
import org.junit.Test; 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration; 
import org.springframework.test.context.junit4.AbstractJUnit4SpringContextTests; 
import org.wit.ff.business.UserBusiness; 
import org.wit.ff.model.User; 
 
/** 
 * Created by F.Fang on 2015/10/26. 
 * Version :2015/10/26 
 */ 
@ContextConfiguration("classpath:spring.xml") 
public class CacheIntegrationTest extends AbstractJUnit4SpringContextTests { 
 
    @Autowired 
    private UserBusiness userBusiness; 
 
    @Test 
    public void demo(){ 
        User user1 = userBusiness.findUnique(3,1000); 
        System.out.println(user1); 
        userBusiness.saveUser(1, new User()); 
 
        User user2 = userBusiness.findUnique(1,1000); 
        System.out.println(user2); 
        userBusiness.saveUser(1, new User()); 
    } 
 
} 
 

分析#

依据目前的简单业务情形分析,一套简单的缓存支持方案(包括对缓存产品的封装和无侵入式的应用接入)。
目前为止,个人认为如redis支持的集合操作,并不能作为通用的缓存处理场景,可考虑作为其它的抽象方案的具体实现。

QA#

有任何问题,请留言联系。


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