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搭建Caffeine+Redis多級(jí)緩存機(jī)制

 更新時(shí)間:2025年07月28日 09:27:09   作者:moxiaoran5753  
本文主要介紹了搭建Caffeine+Redis多級(jí)緩存機(jī)制,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

本地緩存的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)方案有HashMap,CucurrentHashMap,成熟的本地緩存方案有Guava 與 Caffeine ,企業(yè)級(jí)應(yīng)用推薦下面說(shuō)下兩者的區(qū)別

0. 核心異同對(duì)比

特性Guava CacheCaffeine
誕生背景Google Guava 庫(kù)的一部分(2011年)基于 Guava Cache 重構(gòu)的現(xiàn)代緩存庫(kù)(2015+)
性能中等(鎖競(jìng)爭(zhēng)較多)極高(優(yōu)化并發(fā)設(shè)計(jì),吞吐量提升5~10倍)
內(nèi)存管理基于 LRU 算法結(jié)合 W-TinyLFU 算法(高命中率)
過(guò)期策略支持 expireAfterWrite/access支持 expireAfterWrite/access + refresh
緩存回收同步阻塞異步非阻塞(后臺(tái)線程)
監(jiān)控統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)(命中率等)詳細(xì)統(tǒng)計(jì)(命中率、加載時(shí)間等)
依賴需引入整個(gè) Guava 庫(kù)輕量(僅依賴 Caffeine)
社區(qū)維護(hù)維護(hù)模式(新功能少)活躍更新(Java 17+ 兼容)

從上面的比較可知, Caffeine 各方面是優(yōu)于Guava的,因此在搭建多級(jí)緩存機(jī)制時(shí),建議使用Caffeine+Redis的組合方案。

業(yè)務(wù)執(zhí)行流程

  • 請(qǐng)求優(yōu)先讀取 Caffeine 本地緩存(超快,減少網(wǎng)絡(luò)IO)。
  • 本地緩存未命中 → 讀取 Redis 分布式緩存。
  • Redis 未命中 → 查詢數(shù)據(jù)庫(kù),并回填到兩級(jí)緩存。

下面介紹下實(shí)現(xiàn)方式

注意:下面的實(shí)現(xiàn)方式是基于Springboot 2.4+,版本不同,配置上會(huì)略有差異

1.maven中引入下面的依賴

<!-- Caffeine 本地緩存 -->
<dependency>
	<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
	<artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>

<!-- 緩存抽象層 -->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

<!-- redis 緩存操作 -->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
	   <exclusions>
		 <exclusion>
			 <groupId>io.lettuce</groupId>
			 <artifactId>lettuce-core</artifactId>
		 </exclusion>
		</exclusions>
</dependency>

<dependency>
 <groupId>redis.clients</groupId>
 <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

2.application中進(jìn)行配置

spring: 
 cache:
    caffeine:
      spec: maximumSize=1000,expireAfterWrite=10m  # 本地緩存
    redis:
      time-to-live: 1h  # Redis緩存過(guò)期時(shí)間
  # redis 配置
  redis:
    # 地址
    host: 127.0.0.1
    # 端口,默認(rèn)為6379
    port: 6379
    # 數(shù)據(jù)庫(kù)索引
    database: 0
    # 密碼
    password: abc123
    # 連接超時(shí)時(shí)間
    timeout: 6000ms  # 連接超時(shí)時(shí)長(zhǎng)(毫秒)
    jedis:
      pool:
        max-active: 1000  # 連接池最大連接數(shù)(使用負(fù)值表示沒(méi)有限制)
        max-wait: -1ms      # 連接池最大阻塞等待時(shí)間(使用負(fù)值表示沒(méi)有限制)
        max-idle: 10      # 連接池中的最大空閑連接
        min-idle: 5       # 連接池中的最小空閑連接

3.自定義多級(jí)緩存管理器

import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
import org.springframework.cache.support.CompositeCacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

import java.util.concurrent.TimeUnit;


@Configuration
@EnableCaching
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
public class MyCacheConfig {

    @Bean
    public RedisCacheConfiguration cacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));

        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
            config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
        }
        if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
            config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
        }
        if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
            config = config.disableCachingNullValues();
        }
        if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
            config = config.disableKeyPrefix();
        }
        return config;
    }

    @Bean
    public Caffeine<Object, Object> caffeineConfig() {
        return Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1000)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES);
    }

    @Bean
    @Primary  // 添加 @Primary 注解指定 CaffeineCacheManager 作為默認(rèn)的緩存管理器
    public CacheManager caffeineCacheManager(Caffeine<Object, Object> caffeine) {
        CaffeineCacheManager manager = new CaffeineCacheManager();
        manager.setCaffeine(caffeine);
        return manager;
    }

    @Bean
    public RedisCacheManager redisCacheManager(
            RedisConnectionFactory redisConnectionFactory,
            RedisCacheConfiguration cacheConfiguration) {

        return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
                .cacheDefaults(cacheConfiguration)
                .build();
    }

    @Bean
    public CacheManager compositeCacheManager(
            @Qualifier("caffeineCacheManager") CacheManager caffeineCacheManager,
            @Qualifier("redisCacheManager") CacheManager redisCacheManager) {

        return new CompositeCacheManager(
                caffeineCacheManager,
                redisCacheManager
        );
    }
}
        

4.業(yè)務(wù)邏輯層調(diào)用

使用示例:

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    private ProductRepository repository;

    // 優(yōu)先讀本地緩存,其次Redis,最后數(shù)據(jù)庫(kù)
    @Cacheable(cacheNames = "product", key = "#id")
    public Product getProductById(Long id) {
        return repository.findById(id).orElseThrow();
    }

    // 更新數(shù)據(jù)時(shí)清除兩級(jí)緩存
    @CacheEvict(cacheNames = "product", key = "#product.id")
    public Product updateProduct(Product product) {
        return repository.save(product);
    }
}

手動(dòng)控制多級(jí)緩存

@Service
public class CacheService {

    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public Product getProductWithManualControl(Long id) {
        // 1. 先查本地緩存
        Cache caffeineCache = cacheManager.getCache("product");
        Product product = caffeineCache.get(id, Product.class);
        if (product != null) {
            return product;
        }

        // 2. 查Redis緩存
        product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get("product:" + id);
        if (product != null) {
            // 回填本地緩存
            caffeineCache.put(id, product);
            return product;
        }

        // 3. 查數(shù)據(jù)庫(kù)
        product = repository.findById(id).orElseThrow();
        
        // 回填兩級(jí)緩存
        redisTemplate.opsForValue().set("product:" + id, product, Duration.ofHours(1));
        caffeineCache.put(id, product);
        
        return product;
    }
}

緩存一致性

  • 使用 @CacheEvict 或 Redis Pub/Sub 同步失效兩級(jí)緩存。
  • 示例:通過(guò) Redis 消息通知其他節(jié)點(diǎn)清理本地緩存。

防止緩存擊穿

  • Caffeine 配置 refreshAfterWrite
Caffeine.newBuilder()
    .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> loadFromRedisOrDb(key));

監(jiān)控統(tǒng)計(jì):

  • Caffeine 統(tǒng)計(jì):cache.getNativeCache().stats()
  • Redis 統(tǒng)計(jì):INFO commandstats

驗(yàn)證多級(jí)緩存

  • 本地緩存生效:連續(xù)調(diào)用同一接口,觀察第二次響應(yīng)時(shí)間驟降。
  • Redis 緩存生效:重啟應(yīng)用后,首次請(qǐng)求仍快速返回(數(shù)據(jù)來(lái)自Redis)。

到此這篇關(guān)于搭建Caffeine+Redis多級(jí)緩存機(jī)制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Caffeine Redis緩存內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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