在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。
随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两级缓存架构。
在先不考虑并发等复杂问题的情况下，两级缓存的访问流程可以用下面这张图来表示：
优点与问题
那么，使用两级缓存相比单纯使用远程缓存，具有什么优势呢？
但是在设计中，还是要考虑一些问题的，例如数据一致性问题。首先，两级缓存与数据库的数据要保持一致，一旦数据发生了修改，在修改数据库的同时，本地缓存、远程缓存应该同步更新。
另外，如果是分布式环境下，一级缓存之间也会存在一致性问题，当一个节点下的本地缓存修改后，需要通知其他节点也刷新本地缓存中的数据，否则会出现读取到过期数据的情况，这一问题可以通过类似于 Redis 中的发布/订阅功能解决。
此外，缓存的过期时间、过期策略以及多线程访问的问题也都需要考虑进去，不过我们今天暂时先不考虑这些问题，先看一下如何简单高效的在代码中实现两级缓存的管理。
准备工作
在简单梳理了一下要面对的问题后，下面开始两级缓存的代码实战，我们整合号称最强本地缓存的Caffeine作为一级缓存、性能之王的Redis作为二级缓存。首先建一个 springboot 项目，引入缓存要用到的相关的依赖：
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>2.9.2</version></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>2.8.1</version></dependency>
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在application.yml中配置Redis的连接信息：
spring: redis: host: 127.0.0.1 port: 6379 database: 0 timeout: 10000ms lettuce: pool: max-active: 8 max-wait: -1ms max-idle: 8 min-idle: 0
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在下面的例子中，我们将使用RedisTemplate来对redis进行读写操作，RedisTemplate使用前需要配置一下ConnectionFactory和序列化方式，这一过程比较简单就不贴出代码了，有需要本文全部示例代码的可以在文末获取。
下面我们在单机环境下，将按照对业务侵入性的不同程度，分三个版本来实现两级缓存的使用。
V1.0 版本
我们可以通过手动操作Caffeine中的Cache对象来缓存数据，它是一个类似Map的数据结构，以key作为索引，value存储数据。在使用Cache前，需要先配置一下相关参数：
@Configurationpublic class CaffeineConfig { @Bean public Cache<String,Object> caffeineCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(128)//初始大小 .maximumSize(1024)//最大数量 .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)//过期时间 .build(); }}
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简单解释一下Cache相关的几个参数的意义：
此外，缓存的过期策略也可以通过expireAfterAccess或refreshAfterWrite指定。
在创建完成Cache后，我们就可以在业务代码中注入并使用它了。在没有使用任何缓存前，一个只有简单的Service层代码是下面这样的，只有 crud 操作：
@Service@AllArgsConstructorpublic class OrderServiceImpl implements OrderService { private final OrderMapper orderMapper;
@Override public Order getOrderById(Long id) { Order order = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>() .eq(Order::getId, id)); return order; } @Override public void updateOrder(Order order) { orderMapper.updateById(order); } @Override public void deleteOrder(Long id) { orderMapper.deleteById(id); }}
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接下来，对上面的OrderService进行改造，在执行正常业务外再加上操作两级缓存的代码，先看改造后的查询操作：
public Order getOrderById(Long id) { String key = CacheConstant.ORDER + id; Order order = (Order) cache.get(key, k -> { //先查询 Redis Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(k); if (Objects.nonNull(obj)) { log.info("get data from redis"); return obj; }
// Redis没有则查询 DB log.info("get data from database"); Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>() .eq(Order::getId, id)); redisTemplate.opsForValue().set(k, myOrder, 120, TimeUnit.SECONDS); return myOrder; }); return order;}
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在Cache的get方法中，会先从缓存中进行查找，如果找到缓存的值那么直接返回。如果没有找到则执行后面的方法，并把结果加入到缓存中。
因此上面的逻辑就是先查找Caffeine中的缓存，没有的话查找Redis，Redis再不命中则查询数据库，写入Redis缓存的操作需要手动写入，而Caffeine的写入由get方法自己完成。
在上面的例子中，设置Caffeine的过期时间为 60 秒，而Redis的过期时间为 120 秒，下面进行测试，首先看第一次接口调用时，进行了数据库的查询：
而在之后 60 秒内访问接口时，都没有打印打任何 sql 或自定义的日志内容，说明接口没有查询Redis或数据库，直接从Caffeine中读取了缓存。
等到距离第一次调用接口进行缓存的 60 秒后，再次调用接口：
可以看到这时从Redis中读取了数据，因为这时Caffeine中的缓存已经过期了，但是Redis中的缓存没有过期仍然可用。
下面再来看一下修改操作，代码在原先的基础上添加了手动修改Redis和Caffeine缓存的逻辑：
public void updateOrder(Order order) { log.info("update order data"); String key=CacheConstant.ORDER + order.getId(); orderMapper.updateById(order); //修改 Redis redisTemplate.opsForValue().set(key,order,120, TimeUnit.SECONDS); // 修改本地缓存 cache.put(key,order);}
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看一下下面图中接口的调用、以及缓存的刷新过程。可以看到在更新数据后，同步刷新了缓存中的内容，再之后的访问接口时不查询数据库，也可以拿到正确的结果：
最后再来看一下删除操作，在删除数据的同时，手动移除Reids和Caffeine中的缓存：
public void deleteOrder(Long id) { log.info("delete order"); orderMapper.deleteById(id); String key= CacheConstant.ORDER + id; redisTemplate.delete(key); cache.invalidate(key);}
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我们在删除某个缓存后，再次调用之前的查询接口时，又会出现重新查询数据库的情况：
简单的演示到此为止，可以看到上面这种使用缓存的方式，虽然看起来没什么大问题，但是对代码的入侵性比较强。在业务处理的过程中要由我们频繁的操作两级缓存，会给开发人员带来很大负担。那么，有什么方法能够简化这一过程呢？我们看看下一个版本。
V2.0 版本
在spring项目中，提供了CacheManager接口和一些注解，允许让我们通过注解的方式来操作缓存。先来看一下常用几个注解说明：
@Cacheable：根据键从缓存中取值，如果缓存存在，那么获取缓存成功之后，直接返回这个缓存的结果。如果缓存不存在，那么执行方法，并将结果放入缓存中。
@CachePut：不管之前的键对应的缓存是否存在，都执行方法，并将结果强制放入缓存
@CacheEvict：执行完方法后，会移除掉缓存中的数据。
如果要使用上面这几个注解管理缓存的话，我们就不需要配置 V1 版本中的那个类型为Cache的Bean了，而是需要配置spring中的CacheManager的相关参数，具体参数的配置和之前一样：
@Configurationpublic class CacheManagerConfig { @Bean public CacheManager cacheManager(){ CaffeineCacheManager cacheManager=new CaffeineCacheManager(); cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(128) .maximumSize(1024) .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)); return cacheManager; }}
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然后在启动类上再添加上@EnableCaching注解，就可以在项目中基于注解来使用Caffeine的缓存支持了。下面，再次对Service层代码进行改造。
首先，还是改造查询方法，在方法上添加@Cacheable注解：
@Cacheable(value = "order",key = "#id")//@Cacheable(cacheNames = "order",key = "#p0")public Order getOrderById(Long id) { String key= CacheConstant.ORDER + id; //先查询 Redis Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (Objects.nonNull(obj)){ log.info("get data from redis"); return (Order) obj; } // Redis没有则查询 DB log.info("get data from database"); Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>() .eq(Order::getId, id)); redisTemplate.opsForValue().set(key,myOrder,120, TimeUnit.SECONDS); return myOrder;}
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@Cacheable注解的属性多达 9 个，好在我们日常使用时只需要配置两个常用的就可以了。其中value和cacheNames互为别名关系，表示当前方法的结果会被缓存在哪个Cache上，应用中通过cacheName来对Cache进行隔离，每个cacheName对应一个Cache实现。value和cacheNames可以是一个数组，绑定多个Cache。
而另一个重要属性key，用来指定缓存方法的返回结果时对应的key，这个属性支持使用SpringEL表达式。通常情况下，我们可以使用下面几种方式作为key：
在上面的代码中，我们看到添加了@Cacheable注解后，在代码中只需要保留原有的业务处理逻辑和操作Redis部分的代码即可，Caffeine部分的缓存就交给 spring 处理了。
下面，我们再来改造一下更新方法，同样，使用@CachePut注解后移除掉手动更新Cache的操作：
@CachePut(cacheNames = "order",key = "#order.id")public Order updateOrder(Order order) { log.info("update order data"); orderMapper.updateById(order); //修改 Redis redisTemplate.opsForValue().set(CacheConstant.ORDER + order.getId(), order, 120, TimeUnit.SECONDS); return order;}
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注意，这里和 V1 版本的代码有一点区别，在之前的更新操作方法中，是没有返回值的void类型，但是这里需要修改返回值的类型，否则会缓存一个空对象到缓存中对应的key上。当下次执行查询操作时，会直接返回空对象给调用方，而不会执行方法中查询数据库或Redis的操作。
最后，删除方法的改造就很简单了，使用@CacheEvict注解，方法中只需要删除Redis中的缓存即可：
@CacheEvict(cacheNames = "order",key = "#id")public void deleteOrder(Long id) { log.info("delete order"); orderMapper.deleteById(id); redisTemplate.delete(CacheConstant.ORDER + id);}
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可以看到，借助spring中的CacheManager和Cache相关的注解，对 V1 版本的代码经过改进后，可以把全手动操作两级缓存的强入侵代码方式，改进为本地缓存交给spring管理，Redis缓存手动修改的半入侵方式。那么，还能进一步改造，使之成为对业务代码完全无入侵的方式吗？
V3.0 版本
模仿spring通过注解管理缓存的方式，我们也可以选择自定义注解，然后在切面中处理缓存，从而将对业务代码的入侵降到最低。
首先定义一个注解，用于添加在需要操作缓存的方法上：
@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface DoubleCache { String cacheName(); String key(); //支持springEl表达式 long l2TimeOut() default 120; CacheType type() default CacheType.FULL;}
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我们使用cacheName + key作为缓存的真正key（仅存在一个Cache中，不做CacheName隔离），l2TimeOut为可以设置的二级缓存Redis的过期时间，type是一个枚举类型的变量，表示操作缓存的类型，枚举类型定义如下：
public enum CacheType { FULL, //存取 PUT, //只存 DELETE //删除}
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因为要使key支持springEl表达式，所以需要写一个方法，使用表达式解析器解析参数：
public static String parse(String elString, TreeMap<String,Object> map){ elString=String.format("#{%s}",elString); //创建表达式解析器 ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser(); //通过evaluationContext.setVariable可以在上下文中设定变量。 EvaluationContext context = new StandardEvaluationContext(); map.entrySet().forEach(entry-> context.setVariable(entry.getKey(),entry.getValue()) );
//解析表达式 Expression expression = parser.parseExpression(elString, new TemplateParserContext()); //使用Expression.getValue()获取表达式的值，这里传入了Evaluation上下文 String value = expression.getValue(context, String.class); return value;}
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参数中的elString对应的就是注解中key的值，map是将原方法的参数封装后的结果。简单进行一下测试：
public void test() { String elString="#order.money"; String elString2="#user"; String elString3="#p0";
TreeMap<String,Object> map=new TreeMap<>(); Order order = new Order(); order.setId(111L); order.setMoney(123D); map.put("order",order); map.put("user","Hydra");
String val = parse(elString, map); String val2 = parse(elString2, map); String val3 = parse(elString3, map);
System.out.println(val); System.out.println(val2); System.out.println(val3);}
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执行结果如下，可以看到支持按照参数名称、参数对象的属性名称读取，但是不支持按照参数下标读取，暂时留个小坑以后再处理。
至于Cache相关参数的配置，我们沿用 V1 版本中的配置即可。准备工作做完了，下面我们定义切面，在切面中操作Cache来读写Caffeine的缓存，操作RedisTemplate读写Redis缓存。
@Slf4j @Component @Aspect @AllArgsConstructorpublic class CacheAspect { private final Cache cache; private final RedisTemplate redisTemplate;
@Pointcut("@annotation(com.cn.dc.annotation.DoubleCache)") public void cacheAspect() { }
@Around("cacheAspect()") public Object doAround(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable { MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature(); Method method = signature.getMethod();
//拼接解析springEl表达式的map String[] paramNames = signature.getParameterNames(); Object[] args = point.getArgs(); TreeMap<String, Object> treeMap = new TreeMap<>(); for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) { treeMap.put(paramNames[i],args[i]); }
DoubleCache annotation = method.getAnnotation(DoubleCache.class); String elResult = ElParser.parse(annotation.key(), treeMap); String realKey = annotation.cacheName() + CacheConstant.COLON + elResult;
//强制更新 if (annotation.type()== CacheType.PUT){ Object object = point.proceed(); redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object,annotation.l2TimeOut(), TimeUnit.SECONDS); cache.put(realKey, object); return object; } //删除 else if (annotation.type()== CacheType.DELETE){ redisTemplate.delete(realKey); cache.invalidate(realKey); return point.proceed(); }
//读写，查询Caffeine Object caffeineCache = cache.getIfPresent(realKey); if (Objects.nonNull(caffeineCache)) { log.info("get data from caffeine"); return caffeineCache; }
//查询Redis Object redisCache = redisTemplate.opsForValue().get(realKey); if (Objects.nonNull(redisCache)) { log.info("get data from redis"); cache.put(realKey, redisCache); return redisCache; }
log.info("get data from database"); Object object = point.proceed(); if (Objects.nonNull(object)){ //写入Redis redisTemplate.opsForValue().set(realKey, object,annotation.l2TimeOut(), TimeUnit.SECONDS); //写入Caffeine cache.put(realKey, object); } return object; }}
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切面中主要做了下面几件工作：
通过方法的参数，解析注解中key的springEl表达式，组装真正缓存的key
根据操作缓存的类型，分别处理存取、只存、删除缓存操作
删除和强制更新缓存的操作，都需要执行原方法，并进行相应的缓存删除或更新操作
存取操作前，先检查缓存中是否有数据，如果有则直接返回，没有则执行原方法，并将结果存入缓存
修改Service层代码，代码中只保留原有业务代码，再添加上我们自定义的注解就可以了：
@DoubleCache(cacheName = "order", key = "#id", type = CacheType.FULL)public Order getOrderById(Long id) { Order myOrder = orderMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<Order>() .eq(Order::getId, id)); return myOrder;}
@DoubleCache(cacheName = "order",key = "#order.id", type = CacheType.PUT)public Order updateOrder(Order order) { orderMapper.updateById(order); return order;}
@DoubleCache(cacheName = "order",key = "#id", type = CacheType.DELETE)public void deleteOrder(Long id) { orderMapper.deleteById(id);}
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到这里，基于切面操作缓存的改造就完成了，Service的代码也瞬间清爽了很多，让我们可以继续专注于业务逻辑处理，而不用费心去操作两级缓存了。
总结
本文按照对业务入侵的递减程度，依次介绍了三种管理两级缓存的方法。至于在项目中是否需要使用二级缓存，需要考虑自身业务情况，如果 Redis 这种远程缓存已经能够满足你的业务需求，那么就没有必要再使用本地缓存了。毕竟实际使用起来远没有那么简单，本文中只是介绍了最基础的使用，实际中的并发问题、事务的回滚问题都需要考虑，还需要思考什么数据适合放在一级缓存、什么数据适合放在二级缓存等等的其他问题。
那么，这次的分享就到这里，我是 Hydra，下期见。
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