JetCache多级缓存

本文主要是介绍JetCache多级缓存，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.JetCache，阿里巴巴开源多级缓存框架

JetCache是一个基于Java的缓存系统封装，提供统一的API和注解来简化缓存的使用。 JetCache提供了比SpringCache更加强大的注解，可以原生的支持TTL、两级缓存、分布式自动刷新，还提供了Cache接口用于手工缓存操作。当前有四个实现，RedisCache、TairCache（此部分未在github开源）、CaffeineCache(in memory)和一个简易的LinkedHashMapCache(in memory)，要添加新的实现也是非常简单的。

通过统一的API访问Cache系统
通过注解实现声明式的方法缓存，支持TTL和两级缓存
通过注解创建并配置Cache实例
针对所有Cache实例和方法缓存的自动统计
Key的生成策略和Value的序列化策略是可以配置的
分布式缓存自动刷新，分布式锁 (2.2+)
异步Cache API (2.2+，使用Redis的lettuce客户端时)
Spring Boot支持

开源地址：https://github.com/alibaba/jetcache
中文Wiki：https://github.com/alibaba/jetcache/wiki/Home_CN

2.SpringBoot集成

有多种集成方式，此处使用 jetcache-starter-redis-lettuce
思路：本地缓存做为一级缓存，redis为二级缓存和数据源存储，数据不存储在DB了

1.添加maven依赖

<dependency><groupId>com.alicp.jetcache</groupId><artifactId>jetcache-starter-redis-lettuce</artifactId><version>2.6.0</version>
</dependency>

2.application.yml 配置 jetcache

jetcache:statIntervalMinutes: 15areaInCacheName: falsehidePackages: com.alibabalocal:default:type: caffeinelimit: 300keyConvertor: fastjsonexpireAfterWriteInMillis: 100000remote:default:type: redis.lettucekeyConvertor: fastjsonvalueEncoder: javavalueDecoder: javapoolConfig:minIdle: 5maxIdle: 20maxTotal: 50uri: redis://127.0.0.1:6379/

3.在主类上启用缓存注解（很重要）

@EnableMethodCache(basePackages = "com.zypcy.multicache")
@EnableCreateCacheAnnotation
@SpringBootApplication
public class MultiCacheApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(MultiCacheApplication.class, args);}
}

4.接口与实现，以及一个实体类

public interface IndexService {void addUser(User user);//配置一级缓存@Cached(name="userCache-", key="#userId", expire = 60)//缓存30秒钟自动刷新，从getUserById方法取一次，如果key在600秒内没有访问则不再自动刷新@CacheRefresh(refresh = 30, stopRefreshAfterLastAccess = 600, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)//当缓存访问未命中的情况下，对并发进行的加载行为进行保护，同一个JVM中同一个key只有一个线程去加载，其它线程等待结果@CachePenetrationProtectUser getUserById(long userId);//更新缓存@CacheUpdate(name="userCache-", key="#user.userId", value="#user")void updateUser(User user);//删除缓存@CacheInvalidate(name="userCache-", key="#userId")void deleteUser(long userId);
}

@Service
public class IndexServiceImpl implements IndexService {private static final String key = "user";@AutowiredStringRedisTemplate redisTemplate;@Overridepublic void addUser(User user) {redisTemplate.opsForHash().put(key , String.valueOf(user.getUserId()) , JSON.toJSONString(user));}@Overridepublic User getUserById(long userId) {User user = null;Object result = redisTemplate.opsForHash().get(key , String.valueOf(userId));if(result != null){user = JSON.parseObject(result.toString() , User.class);}return user;}@Overridepublic void updateUser(User user) {User dbUser = getUserById(user.getUserId());if(dbUser != null){if(!StringUtils.isEmpty(user.getName())){dbUser.setName(user.getName());}if(!StringUtils.isEmpty(user.getAddress())){dbUser.setAddress(user.getAddress());}if(user.getAge() > 0){dbUser.setAge(user.getAge());}addUser(dbUser);}}@Overridepublic void deleteUser(long userId) {redisTemplate.opsForHash().delete(key , String.valueOf(userId));}
}

public class User implements Serializable {private long userId;private String name;private int age;private String address;//getter setter 略
}

5.控制器接口，先请求 add 接口保存数据，再调用 get 接口，然后调用 update 接口，再手动改redis数据源里面的数据测试本地缓存自动刷新

@RestController
@RequestMapping("/index")
public class IndexController {@AutowiredIndexService indexService;@PostMapping("/add")public String addUser(User user) {indexService.addUser(user);return "success";}@GetMapping("/get")public User getUserById(long userId) {return indexService.getUserById(userId);}@PostMapping("/update")public String  updateUser(User user) {indexService.updateUser(user);return "success";}@GetMapping("/delete")public String deleteUser(long userId) {indexService.deleteUser(userId);return "success";}
}