Redis如何实现多级缓存

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

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.github.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 result";
    }
}
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好代码网。

您可能有感兴趣的文章
Redis数据结构SortedSet的底层原理解析

redis主从哨兵模式如何实现一主二从

RediSearch加RedisJSON大于Elasticsearch的搜索存储引擎

Redis如何存储对象

Redis唯一ID生成器的如何实现