「Spring 缓存最佳实践」Caffeine 与 Redis 分层缓存架构

在现代的应用程序中,缓存是提升系统性能和响应速度的关键手段。Spring 框架为我们提供了非常强大的缓存抽象,使我们可以方便地集成并使用各种缓存技术。本文将重点介绍如何在 Spring 应用中构建基于 Caffeine 和 Redis 的分层缓存架构,并分享一些最佳实践。

缓存层次设计

在构建缓存解决方案时,通常采用分层缓存的设计模式。将本地缓存(如 Caffeine)作为一级缓存,并将远程缓存(如 Redis)作为二级缓存。这样可以充分利用不同缓存的优势:

• Caffeine 作为本地缓存,提供极高的读写性能。
• Redis 作为远程缓存,提供更大的存储容量和更好的数据共享性。

Caffeine 本地缓存集成

1. 添加 Caffeine 依赖

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

2. 配置 Caffeine CacheManager

@Configuration
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager caffeineCache() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1000)
                .expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES));
        return cacheManager;
    }
}

Redis 远程缓存集成

1. 添加 Redis 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2. 配置 Redis 连接

spring:
  redis:
    host: 192.168.1.100
    port: 6379

3. 配置 Redis CacheManager

@Configuration
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager redisCache(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.create(redisConnectionFactory);
        return redisCacheManager;
    }
}

分层缓存应用

有了 Caffeine 和 Redis 的配置,我们就可以在业务代码中使用分层缓存架构了。以获取用户数据为例:

@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private CacheManager caffeineCache;
    @Autowired
    private CacheManager redisCache;

    @Cacheable(cacheManager = "caffeineCache", cacheNames = "users", key = "#id", unless = "#result == null")
    public User getUserById(Long id) {
        // 1. 尝试从 Caffeine 缓存中获取
        User user = caffeineCache.getCache("users").get(id, User.class);
        if (user != null) {
            return user;
        }

        // 2. 尝试从 Redis 缓存中获取
        user = redisCache.getCache("users").get(id, User.class);
        if (user != null) {
            // 将数据写入 Caffeine 缓存
            caffeineCache.getCache("users").put(id, user);
            return user;
        }

        // 3. 缓存未命中,从数据库获取并写入缓存
        user = fetchFromDatabase(id);
        caffeineCache.getCache("users").put(id, user);
        redisCache.getCache("users").put(id, user);
        return user;
    }
}

在上面的示例中,我们优先从 Caffeine 本地缓存中获取用户数据,如果未命中则尝试从 Redis 远程缓存中获取。如果 Redis 也未命中,则从数据库获取并同时写入 Caffeine 和 Redis 缓存。

缓存策略设计与优化

1. 过期策略:对于高频访问、变化不频繁的数据,可以设置较长的过期时间,提高命中率;对于低频访问、变化频繁的数据,可以设置较短的过期时间,避免数据不一致。

2. 缓存回写:当数据发生变更时,需要及时更新缓存中的数据。可以使用 @CacheEvict 和 @CachePut 注解,或手动编码回写逻辑。

3. 缓存防雪崩与穿透:可以使用互斥锁、布隆过滤器等策略,解决缓存雪崩和缓存穿透问题。

4. 监控与调优:持续监控缓存命中率、缓存大小等指标,并根据实际情况对缓存策略进行调优。

自定义组合缓存

除了使用 Spring 提供的缓存实现外,我们还可以自定义组合缓存,将 Caffeine 和 Redis 进一步结合,形成更加灵活的分层缓存架构。

public class CombinedCacheManager implements CacheManager {
    private CaffeineCache caffeineCache;
    private RedisCache redisCache;

    public Object getFromCache(String key) {
        // 先从 Caffeine 缓存中获取
        Object value = caffeineCache.get(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }
        // 从 Redis 缓存中获取
        value = redisCache.get(key);
        if (value != null) {
            // 将值写入 Caffeine 缓存
            caffeineCache.put(key, value);
        }
        return value;
    }

    // 其他方法...
}

通过自定义组合缓存,我们可以更加灵活地控制缓存策略,以满足不同的业务需求。

总结

在 Spring 应用中,通过结合使用 Caffeine 和 Redis 缓存,我们可以构建出高效、可扩展的分层缓存架构。同时,合理设计缓存策略、防范常见的缓存问题,并持续进行监控和调优,是获得最佳缓存效果的关键。相信通过本文的介绍,您已经对 Spring 缓存实践有了更深入的理解。如有任何疑问或建议,欢迎留言探讨。