SpringCache配置多CacheManager
背景
Spring为了减少数据的执行次数（重点在数据库查询方面）, 在其内部使用aspectJ技术，为执行操作的结果集做了一层缓存的抽象。这极大的提升了应用程序的性能。由于其切面注入的特性，所以不会对我们的程序造成任何的影响。对于一些实时性要求不那么高的业务数据，我们可以在Service上进行一些缓存的操作。这样就可以减少访问数据库的频率。
默认缓存的使用顺序
在Spring内部，缓存的实现，依赖org.springframework.cache.Cache与org.springframework.cache.CacheManager共同协作，它们只是定义了一种规范接口，实际的存储规则，需要用户自己定义，当没有提供用户自定义Bean对象，SpringBoot会自动执行以下的检测顺序：
Generic
JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, and others)
EhCache 2.x
Hazelcast
Infinispan
Couchbase
Redis
Caffeine
Simple
具体的用法请参考：Spring Caching
Cache
cache接口的作用是Spring提供的一种抽象操作规范，里面包含的crud操作
CacheManager
cacheManager接口的作用是用来获取Cache，类似一种对象工厂，所有的Cache，必须依赖与CacheManager来获取。
在Spring内部提供了三个默认的实现：
SimpleCacheManager 简单的集合实现
ConcurrentMapCacheManager 内部使用ConcurrentHashMap作为缓存容器
NoOpCacheManager 一个空的实现，不会保存任何记录。
当然其他的依赖需要我们引入三方的Jar，以及一些自定义的配置。
下面看下，执行切面的具体实现：
public class CacheInterceptor extends CacheAspectSupport implements MethodInterceptor, Serializable {
@Override
@Nullable
public Object invoke(final MethodInvocation invocation) throws Throwable {
Method method = invocation.getMethod();
CacheOperationInvoker aopAllianceInvoker = () -> {
try {
return invocation.proceed();
}
catch (Throwable ex) {
throw new CacheOperationInvoker.ThrowableWrapper(ex);
}
};
try {
return execute(aopAllianceInvoker, invocation.getThis(), method, invocation.getArguments());
}
catch (CacheOperationInvoker.ThrowableWrapper th) {
throw th.getOriginal();
}
}
}
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使用AOP的方式，将拦截添加缓存注解的方法，然后会调用父类的方法去执行：
execute方法中，会去寻找缓存的操作源CacheOperationSource，操作源中包含一个CacheOperation的集合。CacheOperation代表着@Cachable上注解信息的的实体类。然后我们可以用过cacheManager属性去寻找对应的cacheManager实现，获取Cache来完成缓存操作。
实现多CacheManager
前面分析了，缓存的大致实现过程，我们就可以使用cacheManager去有选择性的选择我们需要使用的缓存实现。
但是这里有个注意的点，我们需要给CacheManager一个默认的实现，这是由于Spring容器初始化机制造成的。CacheAspectSupport抽象实现了SmartInitializingSingleton接口，这个接口在Spring容器中，是单例对象的回调接口，当所有的单例对象实例化完毕，就会调用此方法。
我们观察下CacheAspectSupport的逻辑：
public void afterSingletonsInstantiated() {
if (getCacheResolver() == null) {
// Lazily initialize cache resolver via default cache manager...
Assert.state(this.beanFactory != null, "CacheResolver or BeanFactory must be set on cache aspect");
try {
setCacheManager(this.beanFactory.getBean(CacheManager.class));
}
catch (NoUniqueBeanDefinitionException ex) {
throw new IllegalStateException("No CacheResolver specified, and no unique bean of type " +
"CacheManager found. Mark one as primary or declare a specific CacheManager to use.");
}
catch (NoSuchBeanDefinitionException ex) {
throw new IllegalStateException("No CacheResolver specified, and no bean of type CacheManager found. " +
"Register a CacheManager bean or remove the @EnableCaching annotation from your configuration.");
}
}
this.initialized = true;
}
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setCacheManager(this.beanFactory.getBean(CacheManager.class));，默认是从容器中拿到CacheManager对象，这就会出现一个问题，当配置多个CacheManager实例bean，并暴露给容器后，会出现Bean装载的错误，因为getBean，默认只会返回一个对象，当出现了两个Bean实例就会报错，找不到Bean对象。
所以，当对于自定义的多个Bean，我们需要指定一个打上@Primary注解，这样就可以解决冲突。
具体实现
接下来，贴出具体示例：
我们选择ehcache与redis作为多种缓存源。
以下示例全部基于2.1.4.RELEASE版本，不同版本的代码差异较大
pom文件
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>27.1-jre</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
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我选择使用内置的H2+JPA作为数据持久层。因为这样比较方便。。不用连接MYSQL。
application.yml配置
spring:
application:
name: authority-management
datasource:
driver-class-name: org.h2.Driver
url: jdbc:h2:~/test
password:
username: sa
h2:
console:
enabled: true
jpa:
generate-ddl: true
hibernate:
ddl-auto: create-drop
show-sql: true
redis:
host: XXXX
port: 6379
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-wait: 200
max-idle: 8
min-idle: 2
timeout: 2000
cache:
ehcache:
config: classpath:ehcache.xml
type: EHCACHE
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编写配置类
@Configuration
@EnableCaching
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
public class CacheManagerConfiguration {
private final CacheProperties cacheProperties;
public CacheManagerConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
this.cacheProperties = cacheProperties;
}
public interface CacheManagerNames {
String REDIS_CACHE_MANAGER = "redisCacheManager";
String EHCACHE_CACHE_MANAGER = "ehCacheManager";
}
@Bean(name = CacheManagerNames.REDIS_CACHE_MANAGER)
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
Map<String, RedisCacheConfiguration> expires = ImmutableMap.<String, RedisCacheConfiguration>builder()
.put("15", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(
Duration.ofMillis(15)
))
.put("30", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(
Duration.ofMillis(30)
))
.put("60", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(
Duration.ofMillis(60)
))
.put("120", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(
Duration.ofMillis(120)
))
.build();
RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder.fromConnectionFactory(factory)
.withInitialCacheConfigurations(expires)
.build();
return redisCacheManager;
}
@Bean(name = CacheManagerNames.EHCACHE_CACHE_MANAGER)
@Primary
public EhCacheCacheManager ehCacheManager() {
Resource resource = this.cacheProperties.getEhcache().getConfig();
resource = this.cacheProperties.resolveConfigLocation(resource);
EhCacheCacheManager ehCacheManager = new EhCacheCacheManager(
EhCacheManagerUtils.buildCacheManager(resource)
);
ehCacheManager.afterPropertiesSet();
return ehCacheManager;
}
}
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以上就是具体配置信息，需要主要的是别忘记@Primary
Service实现
@Override
@Cacheable(key = "#userId", cacheNames = CacheManagerConfiguration.CacheNames.CACHE_15MINS,
cacheManager = CacheManagerConfiguration.CacheManagerNames.EHCACHE_CACHE_MANAGER)
public User findUserAccordingToId(Long userId) {
return userRepository.findById(userId).orElse(User.builder().build());
}
@Override
@Cacheable(key = "#username", cacheNames = CacheManagerConfiguration.CacheNames.CACHE_15MINS,
cacheManager = CacheManagerConfiguration.CacheManagerNames.REDIS_CACHE_MANAGER)
public User findUserAccordingToUserName(String username) {
return userRepository.findUserByUsername(username);
}
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现在，就可以使用cacheManager属性来选择缓存源，用户可以灵活配置。
除了在方法上，使用注解外，我们还可以直接指定到类上，下面的示例，表示该类的全部方法都使用Encache作为缓存源。
@CacheConfig(cacheManager = CacheManagerConfiguration.CacheManagerNames.EHCACHE_CACHE_MANAGER)
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测试类+日志信息
userService.findUserAccordingToId(save.getId());
userService.findUserAccordingToId(save.getId());
userService.findUserAccordingToUserName(save.getUsername());
userService.findUserAccordingToUserName(save.getUsername());
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Hibernate: select user0_.id as id1_11_0_, user0_.email as email2_11_0_, user0_.image_url as image_ur3_11_0_, user0_.introduction as introduc4_11_0_, user0_.last_login_at as last_log5_11_0_, user0_.level as level6_11_0_, user0_.login_ip as login_ip7_11_0_, user0_.nickname as nickname8_11_0_, user0_.password as password9_11_0_, user0_.retry_login_count as retry_l10_11_0_, user0_.sex as sex11_11_0_, user0_.status as status12_11_0_, user0_.telephone as telepho13_11_0_, user0_.username as usernam14_11_0_ from user user0_ where user0_.id=?
2019-05-12 20:43:06.486 INFO 12020 --- [ main] io.lettuce.core.EpollProvider : Starting without optional epoll library
2019-05-12 20:43:06.488 INFO 12020 --- [ main] io.lettuce.core.KqueueProvider : Starting without optional kqueue library
2019-05-12 20:43:06.807 INFO 12020 --- [ main] o.h.h.i.QueryTranslatorFactoryInitiator : HHH000397: Using ASTQueryTranslatorFactory
Hibernate: select user0_.id as id1_11_, user0_.email as email2_11_, user0_.image_url as image_ur3_11_, user0_.introduction as introduc4_11_, user0_.last_login_at as last_log5_11_, user0_.level as level6_11_, user0_.login_ip as login_ip7_11_, user0_.nickname as nickname8_11_, user0_.password as password9_11_, user0_.retry_login_count as retry_l10_11_, user0_.sex as sex11_11_, user0_.status as status12_11_, user0_.telephone as telepho13_11_, user0_.username as usernam14_11_ from user user0_ where user0_.username=?
Process finished with exit code -1
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可以看到，两次查询，都只是用了一次select语句，还出现了一次redis连接操作，证明上述的配置是生效的。
注意：
我在此使用的lettuce作为redis客户端，使用连接池时，它依赖commons-pool2
测试时，当redis作为缓存时，发现有时候还是会去数据库查询两次，怀疑是配置的超时时间问题。
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