springcache集成redis缓存方案

实现目标

在客户端请求访问到业务层之前使用缓存拦截,使得大部分的流量转向到缓存而不是数据库,降低数据库压力。提高用户访问速度,并尽量减少改造原有系统代码工作量,减低代码耦合。

方案概述

使用spring-cache 以及redis,在业务层使用spring-cache隔离底层缓存的具体实现,缓存服务器选择高性能的redis。

术语#

Redis:redis本质上是一个分布式、高性能的key-value数据库,官网介绍每秒能达到10W的读写操作,支持众多应用场景,作为缓存只是他很小的一个应用场景。

Spring-cache:spring-cache本质上并不是一个具体的缓存实现方案(例如 EHCache 或者 OSCache)而是对缓存的抽象,底层上隔离了缓存的具体实现。通过在既有的代码中添加少量spring-cache的 annotation即能达到缓存的目的,应用只需要与spring-cache打交道,而不需要理会缓存实现的细节。

参考文档

http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/html/cache.html

架构变化

springcache集成redis缓存方案_第1张图片

实现步骤

配置###

Spring-cache.xml
主要配置了一个由redis实现的cacheManager,如果要切换其他缓存实现,修改cacheManager即可。


  

 

    


    
    
    



    


   
               
         
   
 
 

Pom.xml
增加了redis依赖。

  
        org.springframework.data  
        spring-data-redis  
        1.6.0.RELEASE  
      
  
    redis.clients  
    jedis  
    2.7.3  

代码###

以userserivce为例,在需要缓存的方法上增加@Cacheable。

@Cacheable(value="userlist")
public List findAll(UserCompany user, PageBounds pageBounds) {
    return userCompanyDao.findSunDeparentList(user, pageBounds);
}

第一次访问该方法时,首先根据方法签名以及方法的参数hash值生成key(具体生成key的策略可以根据业务自己实现),序列化后的users作为value存储到缓存服务器中,然后将key存放到名称为“userlist~keys”的set中见下图。

第二次带有相同参数的请求访问到该方法时,会直接访问缓存服务器中的数据,将反序列化成的users对象直接返回给客户,不进行业务查询。因此所有需要被缓存的对象都要实现序列化接口。


springcache集成redis缓存方案_第2张图片

springcache集成redis缓存方案_第3张图片

缓存更新

缓存更新是个比较重要的问题,spring-cache为我们提供了几个常用的注解,但更细致的缓存更新操作还需要我们业务去控制,或者从业务上设计。以userserivce为例,当更新或者新插入一个用户时,使用cacheEvict注解,清除userlist下的所有缓存,也可以 清除指定的key。

@CacheEvict(value="userlist", allEntries=true)
@Transactional
public void edit(UserCompany user) {
ShiroUser suser = user;
shiroUserDao.update(suser);
userCompanyDao.update(user);
//………..

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