简介
- 阿里开源的通用缓存访问框架
- 比Spring Cache更好用一些
核心功能
- 提供统一稳定的接口，支持jsr-107规定的API接口
- 多种加载方式：注解、java configuration、xml
- 属性、方法上注解声明缓存，支持TTL、两级缓存（多级）
- 分布式缓存自动刷新，分布式锁 (2.2+)
- 异步Cache API
- 支持Spring Boot
- 支持自定义Key的生成策略和Value的序列化策略
- Cache实例和方法缓存的自动统计
使用示例
// 类
public static class Foo extends AbstractCacheTest {
// 默认缓存 所有配置都默认
@CreateCache
private Cache<Long, User> cacheDefault;
// 自定义缓存 不配置则使用默认值
@CreateCache(
area = "A1", // 缓存容器命名空间，区分不同的缓存实例
name = "name1", // 缓存容器实例名称，相当于一个Map实例名称
expire = 50, localExpire = 100, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS, // 过期时间，远程、本地
cacheType = CacheType.BOTH, // 多级缓存:本地/远程/二级
localLimit = 1000, // 本地缓存最大容量
serialPolicy = SerialPolicy.JAVA, // 远程缓存，Object传输序列化方式
keyConvertor = KeyConvertor.FASTJSON // Object转为字符串
)
private Cache cacheCustom;
}
// 接口
public interface UserService {
// 查询注解
@Cached(
area = "user-cache",
name = "userCache-",
expire = 50, localExpire = 100, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS,
cacheType = CacheType.BOTH,
localLimit = 1000,
serialPolicy = SerialPolicy.JAVA,
keyConvertor = KeyConvertor.FASTJSON,
key = "#user.userId", // key 表达式
cacheNullValue = true, // 是否缓存null
condition = "#user.userId < 100000", // 缓存过滤前置条件
)
User getUserById(long userId);
// 更新注解
@CacheUpdate(name="userCache-", key="#user.userId", value="#user")
void updateUser(User user);
// 失效注解
@CacheInvalidate(name="userCache-", key="#userId")
void deleteUser(long userId);
// 定时刷新
@Cached(expire = 3600, cacheType = CacheType.REMOTE)
@CacheRefresh(
refresh = 1800, // 刷新间隔
stopRefreshAfterLastAccess = 3600, // 刷新任务失效移除时间
timeUnit = TimeUnit.SECONDS // 时间单位
)
BigDecimal salesVolumeSummary(int timeId, long catagoryId);
}
// 手动声明
Cache<Long, UserDO> userCache = CellarCacheBuilder.createCellarCacheBuilder()
.keyConvertor(FastjsonKeyConvertor.INSTANCE) // 选配
.valueEncoder(JavaValueEncoder.INSTANCE) // 选配
.valueDecoder(JavaValueDecoder.INSTANCE) // 选配
.tairClient(tairClient) // 必填
..nameSpace((short) 123) // 必填
.keyPrefix("userCache-") // 选填
.expireAfterWrite(200, TimeUnit.SECONDS) // 选填
.refreshPolicy(RefreshPolicy.newPolicy(60, TimeUnit.SECONDS)) // 选填
.loader(this::loadOrderSumFromDatabase) // 选填
.buildCache();
// 当做Map使用
User user = userCache.get(12345L);
userCache.put(12345L, loadUserFromDataBase(12345L));
userCache.remove(12345L);
userCache.computeIfAbsent(1234567L, (key) -> loadUserFromDataBase(1234567L));
// 异步支持
CacheGetResult r = cache.GET(userId);
CompletionStage<ResultData> future = r.future();
future.thenRun(() -> {
if(r.isSuccess()){
System.out.println(r.getValue());
}
});
// 不严格的分布式锁
cache.tryLockAndRun("lock-key", 60, TimeUnit.SECONDS, () -> heavyDatabaseOperation());
引入方式
maven
<dependency>
<groupId>com.sankuai.hotel</groupId>
<artifactId>cache-keeper-ext-cellar</artifactId>
<version>${cache-keeper-ext-cellar.version}</version>
</dependency>
App class
@SpringBootApplication
@EnableMethodCache(basePackages = "com.company.mypackage")
@EnableCreateCacheAnnotation
public class MySpringBootApp {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MySpringBootApp.class);
}
}
spring boot
jetcache:
statIntervalMinutes: 15
areaInCacheName: false
local:
default:
type: linkedhashmap
...
remote:
default:
type: redis
...
关键代码
CacheHandler: 用InvocationHandler自己实现了一套切面逻辑
函数入口：
读缓存：
这里LoaderLock为什么放在一个ConcurrentHashMap中？
- Cache中不同的Key会分配一把锁
- Concurrent保证多线程安全(造锁的原子性由ConcurrentHashMap的computeIfAbsent保证)
可能出现死锁：如果newLoader.apply(key) 一直抛异常
优点
- 注解式操作
- springboot支持
- 多级缓存支持
- 缓存细节封装
- 缓存统计
- 可以提供原生的操作对象，比如jedis，lettuce等
缺点
- computeIfAbsent方法load数据时没有提供锁功能，会造成缓存穿透
- tryLock方法提供的锁能够是不是很严格的锁，不能自定义
- cache.config().setLoader()设置的load也没有提供锁功能
- 在使用的时候，最好实现自己的分布式锁，配合使用
Ref:
github官网地址：https://github.com/alibaba/jetcache
集成cellar Squirrel git：http://git.sankuai.com/users/haozhongweng/repos/mintcachekeeper/browse
