使用spring cache让我的接口性能瞬间提升了100倍
使用spring cache让我的接口性能瞬间提升了100倍
前言
笔者之前做商城项目时，做过商城首页的商品分类功能。当时考虑分类是放在商城首页，以后流量大，而且不经常变动，为了提升首页访问速度，我考虑使用缓存。对于java开发而言，首先的缓存当然是redis。
优化前系统流程图：
我们从图中可以看到，分类功能分为生成分类数据 和 获取分类数据两个流程，生成分类数据流程是有个JOB每隔5分钟执行一次，从mysql中获取分类数据封装成首页需要展示的分类数据结构，然后保存到redis中。获取分类数据流程是商城首页调用分类接口，接口先从redis中获取数据，如果没有获取到再从mysql中获取。
一般情况下从redis就都能获取数据，因为相应的key是没有设置过期时间的，数据会一直都存在。以防万一，我们做了一次兜底，如果获取不到数据，就会从mysql中获取。
本以为万事大吉，后来，在系统上线之前，测试对商城首页做了一次性能压测，发现qps是100多，一直上不去。我们仔细分析了一下原因，发现了两个主要的优化点：去掉多余的接口日志打印 和 分类接口引入redis cache做一次二级缓存。日志打印我在这里就不多说了，不是本文的重点，我们重点说一下redis cache。
优化后的系统流程图：
我们看到，其他的流程都没有变，只是在获取分类接口中增加了先从spring cache中获取分类数据的功能，如果获取不到再从redis中获取，再获取不到才从mysql中获取。
经过这样一次小小的调整，再重新压测接口，性能一下子提升了N倍，满足了业务要求。如此美妙的一次优化经验，有必要跟大家分析一下。
我将从以下几个方面给大家分享一下spring cache。
- 基本用法
- 项目中如何使用
- 工作原理
一、基本用法
SpringCache缓存功能的实现是依靠下面的这几个注解完成的。
- @EnableCaching：开启缓存功能
- @Cacheable：获取缓存
- @CachePut：更新缓存
- @CacheEvict：删除缓存
- @Caching：组合定义多种缓存功能
- @CacheConfig：定义公共设置，位于类之上
@EnableCaching注解是缓存的开关，如果要使用缓存功能，就必要打开这个开关，这个注解可以定义在Configuration类或者springboot的启动类上面。
@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 这三个注解的用户差不多，定义在需要缓存的具体类或方法上面。
@Cacheable(key="'id:'+#id")
public User getUser(int id) {
return userService.getUserById(id);
}
@CachePut(key="'id:'+#user.id")
public User insertUser(User user) {
userService.insertUser(user);
return user;
}
@CacheEvict(key="'id:'+#id")
public int deleteUserById(int id) {
userService.deleteUserById(id);
return id;
}
需要注意的是@Caching注解跟另外三个注解不同，它可以组合另外三种注解，自定义新注解。
@Caching(
cacheable = {@Cacheable(/*value = "emp",*/key = "#lastName")
put = {@CachePut(/*value = "emp",*/key = "#result.id")}
)
public Employee getEmpByLastName(String lastName){
return employeeMapper.getEmpByLastName(lastName);
}
@CacheConfig一般定义在配置类上面，可以抽取缓存的公共配置，可以定义这个类全局的缓存名称，其他的缓存方法就可以不配置缓存名称了。
@CacheConfig(cacheNames = "emp")
@Service
public class EmployeeService
二、项目中如何使用
1. 引入caffeine的相关jar包
我们这里使用caffeine，而非guava，因为Spring Boot 2.0中取代了guava
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
2. 配置CacheManager
开启EnableCaching
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager(){
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
//Caffeine配置
Caffeine<Object, Object> caffeine = Caffeine.newBuilder()
//最后一次写入后经过固定时间过期
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
//缓存的最大条数
.maximumSize(1000);
cacheManager.setCaffeine(caffeine);
return cacheManager;
}
}
3.使用Cacheable注解获取数据
@Service
public class CategoryService {
//category是缓存名称,#type是具体的key，可支持el表达式
@Cacheable(value = "category", key = "#type")
public CategoryModel getCategory(Integer type) {
return getCategoryByType(type);
}
private CategoryModel getCategoryByType(Integer type) {
System.out.println("根据不同的type:" + type + "获取不同的分类数据");
CategoryModel categoryModel = new CategoryModel();
categoryModel.setId(1L);
categoryModel.setParentId(0L);
categoryModel.setName("电器");
categoryModel.setLevel(3);
return categoryModel;
}
}
4.测试
@Api(tags = "category", description = "分类相关接口")
@RestController
@RequestMapping("/category")
public class CategoryController {
@Autowired
private CategoryService categoryService;
@GetMapping("/getCategory")
public CategoryModel getCategory(@RequestParam("type") Integer type) {
return categoryService.getCategory(type);
}
}
在浏览器中调用接口：
可以看到，有数据返回。
再看看控制台的打印。
有数据打印，说明第一次请求进入了categoryService.getCategory方法的内部。
然后再重新请求一次，
还是有数据，返回。但是控制台没有重新打印新数据，还是以前的数据，说明这一次请求走的是缓存，没有进入categoryService.getCategory方法的内部。在5分钟以内，再重复请求该接口，一直都是直接从缓存中获取数据。
说明缓存生效了，下面我介绍一下spring cache的工作原理
三、工作原理
通过上面的例子，相当朋友们对spring cache在项目中的用法有了一定的认识。那么它的工作原理是什么呢？
相信聪明的朋友们，肯定会想到，它用了AOP。
没错，它就是用了AOP。那么具体是怎么用的？
我们先看看EnableCaching注解
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Import(CachingConfigurationSelector.class)
public @interface EnableCaching {
// false JDK动态代理 true cglib代理
boolean proxyTargetClass() default false;
//通知模式 JDK动态代理 或 AspectJ
AdviceMode mode() default AdviceMode.PROXY;
//排序
int order() default Ordered.LOWEST_PRECEDENCE;
}
这个数据很简单，定义了代理相关参数，引入了CachingConfigurationSelector类。再看看该类的getProxyImports方法
private String[] getProxyImports() {
List<String> result = new ArrayList<>(3);
result.add(AutoProxyRegistrar.class.getName());
result.add(ProxyCachingConfiguration.class.getName());
if (jsr107Present && jcacheImplPresent) {
result.add(PROXY_JCACHE_CONFIGURATION_CLASS);
}
return StringUtils.toStringArray(result);
}
该方法引入了AutoProxyRegistrar和ProxyCachingConfiguration两个类
AutoProxyRegistrar是让spring cache拥有AOP的能力（至于如何拥有AOP的能力，这个是单独的话题，感兴趣的朋友可以自己阅读一下源码。或者关注一下我的公众账号，后面会有专门AOP的专题）。
重点看看ProxyCachingConfiguration
@Configuration
@Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
public class ProxyCachingConfiguration extends AbstractCachingConfiguration {
@Bean(name = CacheManagementConfigUtils.CACHE_ADVISOR_BEAN_NAME)
@Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
public BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor cacheAdvisor() {
BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor advisor = new BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor();
advisor.setCacheOperationSource(cacheOperationSource());
advisor.setAdvice(cacheInterceptor());
if (this.enableCaching != null) {
advisor.setOrder(this.enableCaching.<Integer>getNumber("order"));
}
return advisor;
}
@Bean
@Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
public CacheOperationSource cacheOperationSource() {
return new AnnotationCacheOperationSource();
}
@Bean
@Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
public CacheInterceptor cacheInterceptor() {
CacheInterceptor interceptor = new CacheInterceptor();
interceptor.setCacheOperationSources(cacheOperationSource());
if (this.cacheResolver != null) {
interceptor.setCacheResolver(this.cacheResolver);
}
else if (this.cacheManager != null) {
interceptor.setCacheManager(this.cacheManager);
}
if (this.keyGenerator != null) {
interceptor.setKeyGenerator(this.keyGenerator);
}
if (this.errorHandler != null) {
interceptor.setErrorHandler(this.errorHandler);
}
return interceptor;
}
}
哈哈哈，这个类里面定义了AOP的三大要素：advisor、interceptor和Pointcut，只是Pointcut是在BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor内部定义的。
另外定义了CacheOperationSource类，该类封装了cache方法签名注解的解析工作，形成CacheOperation的集合。它的构造方法会实例化SpringCacheAnnotationParser，现在看看这个类的parseCacheAnnotations方法。
private Collection<CacheOperation> parseCacheAnnotations(
DefaultCacheConfig cachingConfig, AnnotatedElement ae, boolean localOnly) {
Collection<CacheOperation> ops = null;
//找@cacheable注解方法
Collection<Cacheable> cacheables = (localOnly ? AnnotatedElementUtils.getAllMergedAnnotations(ae, Cacheable.class) :
AnnotatedElementUtils.findAllMergedAnnotations(ae, Cacheable.class));
if (!cacheables.isEmpty()) {
ops = lazyInit(null);
for (Cacheable cacheable : cacheables) {
ops.add(parseCacheableAnnotation(ae, cachingConfig, cacheable));
}
}
//找@cacheEvict注解的方法
Collection<CacheEvict> evicts = (localOnly ? AnnotatedElementUtils.getAllMergedAnnotations(ae, CacheEvict.class) :
AnnotatedElementUtils.findAllMergedAnnotations(ae, CacheEvict.class));
if (!evicts.isEmpty()) {
ops = lazyInit(ops);
for (CacheEvict evict : evicts) {
ops.add(parseEvictAnnotation(ae, cachingConfig, evict));
}
}
//找@cachePut注解的方法
Collection<CachePut> puts = (localOnly ? AnnotatedElementUtils.getAllMergedAnnotations(ae, CachePut.class) :
AnnotatedElementUtils.findAllMergedAnnotations(ae, CachePut.class));
if (!puts.isEmpty()) {
ops = lazyInit(ops);
for (CachePut put : puts) {
ops.add(parsePutAnnotation(ae, cachingConfig, put));
}
}
//找@Caching注解的方法
Collection<Caching> cachings = (localOnly ? AnnotatedElementUtils.getAllMergedAnnotations(ae, Caching.class) :
AnnotatedElementUtils.findAllMergedAnnotations(ae, Caching.class));
if (!cachings.isEmpty()) {
ops = lazyInit(ops);
for (Caching caching : cachings) {
Collection<CacheOperation> cachingOps = parseCachingAnnotation(ae, cachingConfig, caching);
if (cachingOps != null) {
ops.addAll(cachingOps);
}
}
}
return ops;
}
我们看到这个类会解析@cacheable、@cacheEvict、@cachePut 和 @Caching注解的参数，封装到CacheOperation集合中。
此外，spring cache 功能的关键就是上面的拦截器：CacheInterceptor，它最终会调到这个方法：
@Nullable
private Object execute(final CacheOperationInvoker invoker, Method method, CacheOperationContexts contexts) {
// Special handling of synchronized invocation
if (contexts.isSynchronized()) {
CacheOperationContext context = contexts.get(CacheableOperation.class).iterator().next();
if (isConditionPassing(context, CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT)) {
Object key = generateKey(context, CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT);
Cache cache = context.getCaches().iterator().next();
try {
return wrapCacheValue(method, cache.get(key, () -> unwrapReturnValue(invokeOperation(invoker))));
}
catch (Cache.ValueRetrievalException ex) {
// The invoker wraps any Throwable in a ThrowableWrapper instance so we
// can just make sure that one bubbles up the stack.
throw (CacheOperationInvoker.ThrowableWrapper) ex.getCause();
}
}
else {
// No caching required, only call the underlying method
return invokeOperation(invoker);
}
}
// 执行@CacheEvict的逻辑，这里是当beforeInvocation为true时清缓存
processCacheEvicts(contexts.get(CacheEvictOperation.class), true,
CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT);
// 获取命中的缓存对象
Cache.ValueWrapper cacheHit = findCachedItem(contexts.get(CacheableOperation.class));
//如果没有命中，则生成一个put的请求
List<CachePutRequest> cachePutRequests = new LinkedList<>();
if (cacheHit == null) {
collectPutRequests(contexts.get(CacheableOperation.class),
CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT, cachePutRequests);
}
Object cacheValue;
Object returnValue;
if (cacheHit != null && !hasCachePut(contexts)) {
// If there are no put requests, just use the cache hit
cacheValue = cacheHit.get();
returnValue = wrapCacheValue(method, cacheValue);
}
else {
// 如果没有获得缓存对象，则调用业务方法获得返回对象，这是关键代码
returnValue = invokeOperation(invoker);
cacheValue = unwrapReturnValue(returnValue);
}
// 收集@CachePuts数据
collectPutRequests(contexts.get(CachePutOperation.class), cacheValue, cachePutRequests);
// 执行cachePut或没有命中的Cacheable请求，将返回对象放到缓存中
for (CachePutRequest cachePutRequest : cachePutRequests) {
cachePutRequest.apply(cacheValue);
}
// 执行@CacheEvict的逻辑，这里是当beforeInvocation为false时清缓存
processCacheEvicts(contexts.get(CacheEvictOperation.class), false, cacheValue);
return returnValue;
}
也行有些朋友看到这里会有一个疑问：
既然spring cache的增删改查都有了，为啥还要 @Caching 注解呢？
其实是这样的：spring考虑如果除了增删改查之外，如果用户需要自定义自己的注解，或者有些比较复杂的功能需要增删改查的情况，这时就可以用@Caching 注解来实现。
还要一个问题：
上面的例子中使用的缓存key是#type，但是如果有些缓存key比较复杂，是实体中的几个字段组成的，这种情况要如何定义呢？
一起看看下面的例子：
@Data
public class QueryCategoryModel {
/**
* 系统编号
*/
private Long id;
/**
* 父分类编号
*/
private Long parentId;
/**
* 分类名称
*/
private String name;
/**
* 分类层级
*/
private Integer level;
/**
* 类型
*/
private Integer type;
}
@Cacheable(value = "category", key = "#type")
public CategoryModel getCategory2(QueryCategoryModel queryCategoryModel) {
return getCategoryByType(queryCategoryModel.getType());
}
这个例子中需要用到QueryCategoryModel实体对象的所有字段，作为一个key，这种情况要如何定义呢？
1.自定义一个类实现KeyGenerator接口
public class CategoryGenerator implements KeyGenerator {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
return target.getClass().getSimpleName() + "_"
+ method.getName() + "_"
+ StringUtils.arrayToDelimitedString(params, "_");
}
}
2.在CacheConfig类中定义CategoryGenerator的bean实例
@Bean
public CategoryGenerator categoryGenerator() {
return new CategoryGenerator();
}
3.修改之前定义的key
@Cacheable(value = "category", key = "categoryGenerator")
public CategoryModel getCategory2(QueryCategoryModel queryCategoryModel) {
return getCategoryByType(queryCategoryModel.getType());
}
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