J2Cache 实现多级缓存

yifuweigan2025-04-16 16:20

J2Cache ，提前预热缓存的数据

在 J2Cache 中提前预热缓存数据，通常是指在应用启动时主动加载高频访问的数据到缓存中（包括一级本地缓存和二级分布式缓存）。以下是一个基于 Java 的代码示例和实现思路：

1. 预热缓存的实现思路

  1. 确定预热目标：明确哪些数据需要预热（如高频查询的配置、热点数据等）。
  2. 触发时机 ：在应用启动时（如 Spring Boot 的 ApplicationRunner）或定时任务中执行预热。
  3. 数据加载：从数据库或其他数据源读取数据，主动写入缓存。
  4. 多级缓存同步：确保数据同时写入一级缓存（本地）和二级缓存（如 Redis）。

2. Java 代码示例（Spring Boot 场景）

步骤 1：依赖配置（pom.xml）

确保已引入 J2Cache 和相关依赖：

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>net.oschina.j2cache</groupId>
    <artifactId>j2cache-core</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
</dependency>
步骤 2：编写预热工具类
java 复制代码 
import net.oschina.j2cache.CacheChannel;
import net.oschina.j2cache.CacheObject;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class CachePreheater {

    @Autowired
    private CacheChannel cacheChannel; // 通过依赖注入获取 CacheChannel

    /**
     * 预热指定数据的缓存
     * @param region 缓存区域（如 "users"、"orders"）
     * @param keys   需要预热的键列表（如用户ID列表）
     */
    public void preheatCache(String region, List<String> keys) {
        for (String key : keys) {
            // 1. 从数据库或其他数据源加载数据
            Object value = loadDataFromDataSource(key);

            if (value != null) {
                // 2. 将数据写入缓存（同时写入一级和二级缓存）
                cacheChannel.set(region, key, value);
            }
        }
    }

    /**
     * 模拟从数据库加载数据
     */
    private Object loadDataFromDataSource(String key) {
        // 实现你的数据加载逻辑，例如：
        // return userService.getUserById(key);
        return "data_for_" + key; // 示例数据
    }
}
步骤 3：在应用启动时触发预热

使用 Spring Boot 的 ApplicationRunner 在启动时执行：

java 复制代码 
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

@Component
public class CachePreheatRunner implements ApplicationRunner {

    @Autowired
    private CachePreheater cachePreheater;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) {
        // 预热的缓存区域和键列表
        String region = "hot_data";
        List<String> keys = Arrays.asList("key1", "key2", "key3");

        // 执行预热
        cachePreheater.preheatCache(region, keys);
        System.out.println("缓存预热完成");
    }
}

3. 关键点说明

  1. 缓存区域（Region） ：

    J2Cache 通过 region 隔离不同业务的数据，需与配置文件（如 j2cache.properties）中的区域配置一致。

  2. 多级缓存同步 ：
    cacheChannel.set() 方法会同时更新一级缓存（本地）和二级缓存（如 Redis），确保后续请求直接命中本地缓存。

  3. 数据加载优化：

    • 批量查询代替单条查询（如 WHERE id IN (...)) 提升效率。
    • 异步预热：大量数据时可用线程池异步执行。

  4. 异常处理 ：

    添加 try-catch 防止因部分数据失败导致预热中断：

    java 复制代码 
    try {
    cacheChannel.set(region, key, value);
} catch (Exception e) {
    log.error("缓存预热失败: key={}", key, e);
}

4. 配置示例（j2cache.properties）

确保缓存配置正确，例如使用 Redis 作为二级缓存：

properties 复制代码 
# 一级缓存（本地）
j2cache.L1.provider_class = caffeine
j2cache.sync_ttl_to_redis = true

# 二级缓存（Redis）
j2cache.L2.provider_class = redis
j2cache.broadcast = redis

# Redis 连接配置
redis.host = 127.0.0.1
redis.port = 6379

5. 高级场景

定时预热

结合 @Scheduled 定时更新缓存：

java 复制代码 
@Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?") // 每天凌晨3点执行
public void scheduledPreheat() {
    cachePreheater.preheatCache("daily_data", getDailyKeys());
}
分布式环境下的预热

如果应用是多节点部署，需避免重复预热：

  1. 使用 Redis 的分布式锁（如 Redisson）确保只有一个节点执行预热。
  2. 直接操作 Redis 写入二级缓存，本地缓存会在首次访问时自动加载。

通过以上方法，可以高效实现 J2Cache 的缓存预热，显著提升系统启动后的缓存命中率。

如果更新数据库，怎么更新一级缓存和二级缓存

在更新数据库时同步更新 J2Cache 的一级缓存（本地缓存）和二级缓存（如 Redis），需要根据业务场景选择合适的策略。以下是具体方案和 Java 代码示例：

一、缓存更新策略

1. 先更新数据库，再删除缓存（推荐）

  • 原理 ：

    先保证数据库更新成功，再删除缓存，后续请求会重新加载最新数据到缓存。

    避免"先删缓存再更新数据库"时因并发导致的脏数据问题。

  • 适用场景 ：

    高频写入、允许短暂缓存不一致的业务（如电商库存）。

2. 先更新数据库，再更新缓存

  • 原理 ：

    直接更新缓存数据，保证下次读取时立即获取最新值。

  • 适用场景 ：

    对一致性要求极高、数据更新频率低的场景（如系统配置）。

二、Java 代码实现（以删除缓存策略为例）

1. 依赖注入 CacheChannel

确保已注入 J2Cache 的缓存操作对象：

java 复制代码 
import net.oschina.j2cache.CacheChannel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private CacheChannel cacheChannel;  // J2Cache 缓存通道

    @Autowired
    private UserRepository userRepository; // 数据库操作接口
}
2. 更新数据库并同步清理缓存
java 复制代码 
public void updateUser(User user) {
    // 1. 更新数据库
    userRepository.save(user);

    // 2. 清理缓存（同时清除一级和二级缓存）
    String region = "users";  // 缓存区域
    String key = "user_" + user.getId(); // 缓存键
    cacheChannel.evict(region, key); // 删除指定缓存

    // 3. （可选）广播通知其他节点清理本地缓存（依赖 J2Cache 的广播机制）
    // J2Cache 默认会自动处理分布式缓存同步
}
3. 事务中处理缓存（确保一致性）
java 复制代码 
@Transactional
public void updateUserWithTransaction(User user) {
    try {
        // 更新数据库
        userRepository.save(user);
        
        // 清理缓存
        cacheChannel.evict("users", "user_" + user.getId());
    } catch (Exception e) {
        // 若数据库事务回滚，缓存无需额外处理（因为数据库未实际更新）
        throw new RuntimeException("更新失败", e);
    }
}

三、关键注意事项

1. 批量更新时的缓存处理

批量更新数据库时，需清理所有关联缓存键：

java 复制代码 
public void batchUpdateUsers(List<User> users) {
    // 1. 批量更新数据库
    userRepository.batchUpdate(users);

    // 2. 批量清理缓存
    String region = "users";
    users.forEach(user -> {
        String key = "user_" + user.getId();
        cacheChannel.evict(region, key);
    });
}
2. 二级缓存（Redis）的直接操作

若需要强制同步 Redis 数据，可直接通过 Redis 客户端操作，但需谨慎：

java 复制代码 
import net.oschina.j2cache.ClusterPolicy;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public void forceUpdateRedis(String region, String key, Object value) {
    // 直接更新 Redis 数据
    cacheChannel.set(region, key, value);

    // 若需要更细粒度控制，可通过 RedisTemplate 操作
    // redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
3. 一级缓存（本地）的强制刷新

J2Cache 默认在读取时自动同步二级缓存到本地，但可手动清除本地缓存：

java 复制代码 
public void clearLocalCache(String region, String key) {
    // 清理指定本地缓存
    cacheChannel.clear(region, key);
}

四、J2Cache 配置优化

在 j2cache.properties 中配置缓存同步策略，确保一级缓存及时失效：

properties 复制代码 
# 启用 Redis Pub/Sub 广播同步一级缓存
j2cache.broadcast = redis

# 设置缓存同步的频道（默认值即可）
redis.channel = j2cache

五、常见问题

1. 缓存穿透风险

若删除缓存后，数据库更新失败，可能导致后续请求缓存空值。解决方案：

  • 数据库操作成功后，再删除缓存。
  • 使用事务（如上述 @Transactional 示例）。
2. 分布式环境下的延迟

J2Cache 通过 Redis Pub/Sub 广播通知其他节点清理本地缓存，但存在毫秒级延迟。若对一致性要求极高，可结合以下方案：

  • 在关键业务中，读取数据前主动检查缓存时间戳。
  • 使用 cacheChannel.evict 后，立即调用 cacheChannel.get 触发重新加载。

总结

通过 cacheChannel.evict 或 cacheChannel.set 方法，可同步更新 J2Cache 的多级缓存。优先推荐"先更新数据库，再删除缓存"策略，并结合事务和异常处理保证一致性。在分布式场景下，依赖 J2Cache 的广播机制自动同步本地缓存，无需手动干预。

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