在现代应用系统中，缓存是提高性能和减少数据库负载的重要手段之一。然而，缓存的数据在某些情况下可能会过期或者变得无效，因此需要及时进行清理。在复杂的应用系统中，可能有多个系统、多个模块产生缓存清理需求，而这些系统、模块之间的清理任务需要高效的协作，以避免数据竞争和资源浪费的问题。
本文将介绍一种高效处理多模块缓存清理需求的方案，通过使用Redis消息队列，采用生产者-消费者模式，实现了多个系统、多个模块的消息生产和消费任务的合理协作。在这个方案中，多个系统、多个模块可以同时生产清理缓存的消息，消费者定期获取并合并这些消息后，通过多线程进行缓存清理，从而达到高效处理的目的。
生产者-消费者模式
生产者-消费者模式是一种经典的多线程设计模式，用于解决多个生产者和消费者之间的协作问题。生产者负责生成数据，并将其放入共享缓冲区，而消费者则负责从缓冲区中取出数据并进行处理。这种模式的目标是确保生产者和消费者之间的有效沟通和数据交换，从而避免竞态条件和数据不一致问题。
方案介绍
Redis是一种高性能的内存数据库，同时也是一个强大的消息中间件。Redis支持多种数据结构，包括List（列表）和Queue（队列），这些数据结构可以用于实现消息队列的功能。
在Redis中，多个系统、多个模块可以将清理缓存的消息作为生产者生产，并将这些消息添加到一个特定的Queue中。而缓存清理服务则定期从这个Queue中获取消息，进行合并后再多个消费者进行缓存清理操作。这种模式称为生产者-消费者模式，它实现了生产者和消费者的解耦，使得多个系统、多个模块之间可以独立进行消息的生产，由缓存清理服务统一多线程进行消息的消费，从而提高系统的灵活性和可维护性，使得业务系统于消息缓存系统之间不存在耦合关系。
第一步： 初始化Redis连接和消息队列
首先，需要在应用程序中初始化Redis连接，以便于生产者和消费者能够连接到Redis数据库。同时，创建一个消息队列，用于存储多个系统、多个模块产生的清理缓存的消息。
第二步： 系统或模块生产消息
每个模块可以根据自己的清理缓存需求，产生对应的清理缓存消息，并将消息添加到Redis的消息队列中。
MsgProduct
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
@Service
@Slf4j
public class MsgProduct {
private static final String KEY= "xj_test_queue";
@Resource
private RedissonCache redissonCache;
public boolean msgAdd(Map<String, Set<String>> params){
//生产消息
return redissonCache.cacheAdd(KEY,params);
}
}
第三步： 消费者定期获取并合并消息，多线程缓存清理
消费者定期从Redis消息队列中获取缓存清理消息。获取到的消息可以按照namespace进行分类合并，以便后续多线程消费时能够分别处理不同模块的缓存清理任务。
MsgConsumer
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.ObjectUtils;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
@Slf4j
public class MsgConsumer {
private static final String KEY= "xj_test_queue";
@Resource
private RedissonCache redissonCache;
public void poll(){
Map<String, Set<String>> params = new LinkedHashMap<>();
Map<String, Set<String>> msgMap = redissonCache.cachePoll(KEY);
int batchSize = 500;
String namespace;
Set<String> msgSet;
Set<String> mergedSet;
while (batchSize > 0 && !ObjectUtils.isEmpty(msgMap)) {
// 合并消息
for (Map.Entry<String, Set<String>> entry : msgMap.entrySet()) {
namespace = entry.getKey();
msgSet = entry.getValue();
mergedSet = params.getOrDefault(namespace, new HashSet<>());
mergedSet.addAll(msgSet);
params.put(namespace, mergedSet);
}
batchSize--;
msgMap = redissonCache.cachePoll(KEY);
}
// 创建线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
10,
15,
60L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(10)
);
for (Map.Entry<String, Set<String>> entry : params.entrySet()) {
executor.execute(()-> this.doFlush(entry.getKey(),entry.getValue()) );
}
}
public void doFlush(String namespace,Set<String> provinces){
try {
//执行缓存清理逻辑
log.info("清理缓存的接口编码为：{},省份编码为：{}",namespace,provinces);
}catch (Exception e){
//缓存清理失败处理逻辑
log.error("清理缓存失败",e);
}
}
}
优势与收益
采用基于Redis消息队列的生产者-消费者模式，我们成功解决了多个模块缓存清理的高效协作问题。这种模式的优势在于：
提高性能与并发处理能力： 多线程并发消费消息，加速缓存清理任务的执行，提高系统的整体性能。
灵活扩展： 不同模块可以独立生产和消费消息，系统的可扩展性大大增强。
数据一致性： 通过合理的消息合并策略，保证缓存清理任务的数据一致性。
资源节约： 避免资源浪费和重复清理，提高系统的资源利用率。
结语
在复杂的应用系统中，多个系统、多个模块可能会同时产生缓存清理需求。基于Redis消息队列的生产者-消费者模式为这种场景提供了一种高效协作处理方案。通过生产者生产消息、消费者定期获取合并消息并进行多线程消费，系统可以高效处理缓存清理任务，保证数据的一致性和并发安全性。这种设计模式在当今大数据和高并发的背景下尤其重要，对于提升系统性能和稳定性具有积极意义。
