阿里巴巴开源的通用缓存访问框架JetCache介绍-阿里云开发者社区

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阿里巴巴开源的通用缓存访问框架JetCache介绍

简介: JetCache是由阿里巴巴开源的通用缓存访问框架,如果你对Spring Cache很熟悉的话,请一定花一点时间了解一下JetCache,它更好用。JetCache可以做类似Spring Cache的注解式缓存,支持TTL、多级缓存、分布式自动刷新,也提供类似JSR107规范的Cache API。
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JetCache是由阿里巴巴开源的通用缓存访问框架,如果你对Spring Cache很熟悉的话,请一定花一点时间了解一下JetCache,它更好用。

JetCache提供的核心能力包括:

  • 提供统一的,类似jsr-107风格的API访问Cache,并可通过注解创建并配置Cache实例
  • 通过注解实现声明式的方法缓存,支持TTL和两级缓存
  • 分布式缓存自动刷新,分布式锁 (2.2+)
  • 支持异步Cache API
  • Spring Boot支持
  • Key的生成策略和Value的序列化策略是可以定制的
  • 针对所有Cache实例和方法缓存的自动统计

我们直接看代码,最简单的使用场景是这样的:

public interface UserService {
    @Cached(expire = 3600, cacheType = CacheType.REMOTE)
    User getUserById(long userId);
}

这和Spring Cache很像,不过@Cached注解原生支持了TTL(超时时间),cacheType有LOCAL/REMOTE/BOTH三种选择,
分别代表本地内存/远程Cache Server(例如Redis)/两级缓存,可根据情况选用,合理的使用LOCAL或BOTH类型可以降低Cache Server的压力以及我们提供的服务的响应时间。

再看个复杂点的例子:

public interface UserService {
    @Cached(name="userCache-", key="#userId", expire = 3600)
    User getUserById(long userId);

    @CacheUpdate(name="userCache-", key="#user.userId", value="#user")
    void updateUser(User user);

    @CacheInvalidate(name="userCache-", key="#userId")
    void deleteUser(long userId);
}

第一个例子中我们没有指定key,JetCache会根据参数自动生成,这个例子我们指定了key,并且展示了缓存的更新和删除。

自动刷新和加载保护是JetCache的大杀器,对于加载开销比较大的对象,为了防止缓存未命中时的高并发访问打爆数据库:

public interface SummaryService{
    @Cached(expire = 3600, cacheType = CacheType.REMOTE)
    @CacheRefresh(refresh = 1800, stopRefreshAfterLastAccess = 3600, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @CachePenetrationProtect
    BigDecimal salesVolumeSummary(int timeId, long catagoryId);
}

cacheType为REMOTE或者BOTH的时候,刷新行为是全局唯一的,也就是说,即使应用服务器是一个集群,也不会出现多个服务器同时去刷新一个key的情况。
CachePenetrationProtect注解保证当缓存未命中的时候,一个JVM里面只有一个线程去执行方法,其它线程等待结果。
一个key的刷新任务,自该key首次被访问后初始化,如果该key长时间不被访问,在stopRefreshAfterLastAccess指定的时间后,相关的刷新任务就会被自动移除,这样就避免了浪费资源去进行没有意义的刷新。

加在方法上的注解毕竟不能提供最灵活的控制,所以JetCache提供了Cache API,使用起来就像Map一样:

UserDO user = userCache.get(12345L);
userCache.put(12345L, loadUserFromDataBase(12345L));
userCache.remove(12345L);

userCache.computeIfAbsent(1234567L, (key) -> loadUserFromDataBase(1234567L));

实际上Cache API实现了jsr107规范Cache接口的部分方法,以后的大版本可能会完整实现。

Cache实例可以通过注解创建:

@CreateCache(expire = 100, cacheType = CacheType.BOTH, localLimit = 50)
private Cache<Long, UserDO> userCache;

也可以通过和guava cache/caffeine类似的builder来创建:

GenericObjectPoolConfig pc = new GenericObjectPoolConfig();
pc.setMinIdle(2);
pc.setMaxIdle(10);
pc.setMaxTotal(10);
JedisPool pool = new JedisPool(pc, "localhost", 6379);
Cache<Long, UserDO> userCache = RedisCacheBuilder.createRedisCacheBuilder()
                .keyConvertor(FastjsonKeyConvertor.INSTANCE)
                .valueEncoder(JavaValueEncoder.INSTANCE)
                .valueDecoder(JavaValueDecoder.INSTANCE)
                .jedisPool(pool)
                .keyPrefix("userCache-")
                .expireAfterWrite(200, TimeUnit.SECONDS)
                .buildCache();

Cache接口支持异步:

CacheGetResult r = cache.GET(userId);
CompletionStage<ResultData> future = r.future();
future.thenRun(() -> {
    if(r.isSuccess()){
        System.out.println(r.getValue());
    }
});

可以实现不严格的分布式锁:

cache.tryLockAndRun("key", 60, TimeUnit.SECONDS, () -> heavyDatabaseOperation());

使用Cache API也可以做自动刷新哦:

@CreateCache
@CacheRefresh(timeUnit = TimeUnit.MINUTES, refresh = 60)
@CachePenetrationProtect
private Cache<String, Long> orderSumCache;

@PostConstruct
public void init(){
    orderSumCache.config().setLoader(this::loadOrderSumFromDatabase);
}

如果没有使用注解,用builder一样也可以做出自动刷新:

Cache<String, Long> orderSumCache = RedisCacheBuilder.createRedisCacheBuilder()
    ......省略
    .refreshPolicy(RefreshPolicy.newPolicy(60, TimeUnit.SECONDS))
    .loader(this::loadOrderSumFromDatabase)
    .buildCache();

当前支持的缓存系统包括以下4个,而且要支持一种新的缓存也是非常容易的:

  • Caffeine(基于本地内存)
  • LinkedHashMap(基于本地内存,JetCache自己实现的简易LRU缓存)
  • Alibaba Tair(相关实现未在Github开源,在阿里内部Gitlab上可以找到)
  • Redis

使用JetCache的系统需求:

  • JDK:必须Java 8
  • Spring Framework:4.0.8以上,如果不使用注解就不需要
  • Spring Boot:1.1.9以上(可选)

更多文档可以在github的wiki上找到。

有了JetCache,我们就可以更方便的基于统一的接口访问缓存。有任何问题欢迎在github上与我讨论。

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黄理
码农、架构师,专注于后端架构领域,前阿里巴巴高级技术专家叶离,阿里开源项目JetCache作者
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