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Redis + Caffeine打造超速两级缓存架构

news 来源：原创 2025/8/27 9:06:34

在这里插入图片描述

背景

接口的逻辑非常简单：根据传入的城市、仓库和发货时间，查询快递的预计送达时间。

然而，由于会频繁调用这个接口，尤其是在大促期间，接口的性能要求极高。

数据量虽然不大，但为了确保接口的高性能和高可用性，决定采用 Redis + Caffeine 两级缓存策略，以应对可能出现的缓存雪崩、缓存穿透等问题。

本地缓存的优缺点

优点

  1. 极速查询：本地缓存基于内存，查询速度极快，适合数据更新频率低、实时性要求不高的场景（例如我们每天凌晨更新一次数据，总量约7k）。
  2. 减少网络I/O：相比查询远程缓存，本地缓存可以显著降低网络消耗，避免因网络问题导致的查询延迟。

缺点

  1. 一致性问题：在分布式环境下，本地缓存的更新难以同步到其他节点，容易导致数据不一致。
  2. 不支持持久化：Caffeine 缓存仅存储在内存中，一旦应用重启，缓存数据将丢失。
  3. 内存溢出风险：本地缓存需要合理设置容量，避免因数据过多导致内存溢出。

代码实现

一、配置类实现

1.MySQL表结构

CREATE TABLE `t_estimated_arrival_date` (`id` int(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',`warehouse_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULLDEFAULTNULL COMMENT '货仓id',`warehouse` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULLDEFAULTNULL COMMENT '发货仓',`city` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULLDEFAULTNULL COMMENT '签收城市',`delivery_date` dateNULLDEFAULTNULL COMMENT '发货时间',`estimated_arrival_date` dateNULLDEFAULTNULL COMMENT '预计到货日期',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE INDEX `uk_warehouse_id_city_delivery_date`(`warehouse_id`, `city`, `delivery_date`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB COMMENT ='预计到货时间表' ROW_FORMAT =Dynamic;

2.依赖配置（pom.xml）

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</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>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.28</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.3.1</version>
</dependency>

3.配置类

RedisConfig

public classRedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = newRedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = newJackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);ObjectMappermapper=newObjectMapper();mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);mapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);serializer.setObjectMapper(mapper);redisTemplate.setKeySerializer(newStringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(serializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(newStringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}
}

CaffeineConfig

public classCaffeineConfig {@Beanpublic Cache<String, Object> caffeineCache() {return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(128).maximumSize(1024).expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS).build();}@Beanpublic CacheManager cacheManager() {CaffeineCacheManagercacheManager=newCaffeineCacheManager();cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder().initialCapacity(128).maximumSize(1024).expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS));return cacheManager;}
}

4.Service 实现

@Slf4j
@Service
public class DoubleCacheServiceImpl doubleCacheServiceImpl {@Resourceprivate Cache caffeineCache;@Resourceprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Resourceprivate EstimatedArrivalDateMapper estimatedArrivalDateMapper;@Overridepublic EstimatedArrivalDateEntity getEstimatedArrivalDateCommon(EstimatedArrivalDateEntity request) {String key = request.getDeliveryDate() + ":" + request.getWarehouseId() + ":" + request.getCity();log.info("Cache key: {}", key);Objectvalue = caffeineCache.getIfPresent(key);if (Objects.nonNull(value)) {log.info("get from caffeine");return EstimatedArrivalDateEntity.builder().estimatedArrivalDate(value.toString()).build();}value = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (Objects.nonNull(value)) {log.info("get from redis");caffeineCache.put(key, value);return EstimatedArrivalDateEntity.builder().estimatedArrivalDate(value.toString()).build();}log.info("get from mysql");DateTimedeliveryDate = DateUtil.parse(request.getDeliveryDate(), "yyyy-MM-dd");EstimatedArrivalDateEntity entity = estimatedArrivalDateMapper.selectOne(newQueryWrapper<>().eq("delivery_date", deliveryDate).eq("warehouse_id", request.getWarehouseId()).eq("city", request.getCity()));redisTemplate.opsForValue().set(key, entity.getEstimatedArrivalDate(), 120, TimeUnit.SECONDS);caffeineCache.put(key, entity.getEstimatedArrivalDate());return EstimatedArrivalDateEntity.builder().estimatedArrivalDate(entity.getEstimatedArrivalDate()).build();}
}

代码分析：

  1. 首先从 Caffeine 缓存中获取数据，如果命中则直接返回。
  2. 如果 Caffeine 缓存未命中，则从 Redis 中查询数据，并将结果写入 Caffeine 缓存。
  3. 如果 Redis 中也未命中，则从数据库中查询数据，并同时写入 Redis 和 Caffeine 缓存。

二、注解实现

1.DoubleCache 注解

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DoubleCache {String cacheName();String[] key();longexpireTime() default 120;CacheType type() default CacheType.FULL;enumCacheType {FULL, PUT, DELETE}
}

2.DoubleCacheAspect

@Slf4j
@Component
@Aspect
public class DoubleCacheAspect {@Resourceprivate Cache caffeineCache;@Resourceprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Pointcut("@annotation(com.itender.redis.annotation.DoubleCache)")public void doubleCachePointcut() {}@Around("doubleCachePointcut()")public Object doAround(ProceedingJoinPoint point)throws Throwable {MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();Methodmethod = signature.getMethod();String[] paramNames = signature.getParameterNames();Object[] args = point.getArgs();TreeMap<String, Object> treeMap = newTreeMap<>();for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) {treeMap.put(paramNames[i], args[i]);}Double Cacheannotation = method.getAnnotation(DoubleCache.class);String elResult = DoubleCacheUtil.arrayParse(Lists.newArrayList(annotation.key()), treeMap);String realKey = annotation.cacheName() + ":" + elResult;if (annotation.type() == DoubleCache.CacheType.PUT) {Object object = point.proceed();redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object, annotation.expireTime(), TimeUnit.SECONDS);caffeineCache.put(realKey, object);return object;} elseif (annotation.type() == DoubleCache.CacheType.DELETE) {redisTemplate.delete(realKey);caffeineCache.invalidate(realKey);return point.proceed();}Object caffeineCacheObj = caffeineCache.getIfPresent(realKey);if (Objects.nonNull(caffeineCacheObj)) {log.info("get data from caffeine");return caffeineCacheObj;}Object redisCache = redisTemplate.opsForValue().get(realKey);if (Objects.nonNull(redisCache)) {log.info("get data from redis");caffeineCache.put(realKey, redisCache);return redisCache;}log.info("get data from database");Object object = point.proceed();if (Objects.nonNull(object)) {log.info("get data from database write to cache: {}", object);redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object, annotation.expireTime(), TimeUnit.SECONDS);caffeineCache.put(realKey, object);}return object;}
}

代码分析：

  1. 注解驱动：通过自定义注解 @DoubleCache，可以在方法上灵活配置缓存逻辑。
  2. 动态拼接 Key：支持使用 Spring EL 表达式动态拼接缓存 Key。
  3. 缓存一致性：在注解中支持全缓存、仅写入缓存、仅删除缓存等操作，便于灵活管理缓存数据。

总结

需要注意的是，本地缓存的容量和过期时间需要根据实际业务场景合理设置，以防止内存溢出等问题。
虽然 Redis 单独使用已经足够强大，但在某些场景下，结合 Caffeine 的本地缓存可以进一步提升性能。

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在 Linux 系统中，你可以通过设置 motd（Message of the Day）或 sshd 配置来在用户通过 SSH 登录时提醒他们密码即将过期。以下是具体步骤： 方法 1: 使用 motd 文件 motd 文件在用户登录时显示，你可以通过脚本动态生成内容，提醒用户密码过期时间。 编辑 /etc/motd 文件：…...

编程日记 2025/8/23 1:17:18

JAVA如何操作文件？（超级详细）

目录 一、认识文件和相关知识 1.认识文件 2.⽬录 3.⽂件路径&#xff08;Path&#xff09; 4.文本文件和二进制文件的区分 二、File类操作文件 1.构造方法 2.方法 2.1 方法表 2.2 get相关的方法和构造方法 2.2.1 “.” 和 “..” 2.3 is相关的方法 2.4 删除相关…...

编程日记 2025/8/23 7:14:02

Debian服务器挂载外部存储设备的完整指南

在 Debian 系统中挂载外部存储设备(如 U 盘、移动硬盘、SSD)是服务器运维和桌面使用中非常常见的操作。本文将为你详细拆解从识别设备、格式化到手动/自动挂载的全过程&#xff0c;适合新手到进阶用户参考。 一、准备阶段&#xff1a;插入存储设备并识别 1. 插入外部设备后查看…...

编程日记 2025/8/22 23:05:28

搭建一个网站需要选择什么配置的服务器？

一般要考虑网站规模、技术需求等因素来进行选择。 小型网站&#xff1a;个人博客、小型企业官网等日均量在 1000 以内的网站&#xff0c;一般推荐2 核 CPU、4GB 内存、50GB 硬盘&#xff0c;带宽 1 - 5M。如果是纯文字内容且图片较少的小型网站&#xff0c;初始阶段 1 核 CPU、…...

编程日记 2025/8/22 11:01:29