SpringCache - 请求级别缓存的简易实现
前言
在springcache缓存初探中我们研究了如何利用spring cache已有的几种实现快速地满足我们对于缓存的需求。这一次我们有了新的更个性化的需求,想在一个请求的生命周期里实现缓存。
需求背景是:一次数据的组装需要调用多个方法,然而在这多个方法里又会调用同一个io接口,此时多浪费了一次io的资源。首先想到的解决方案是将这次io接口提出来调用,然后将结果作为参数传递到多个方法中,但是这样一来,每个调用这些方法的地方都得添加额外的代码。那么第二个方案就是,我们还是分别调用,只不过将这个结果缓存起来,就像我们之前做的那样。
这时候问题来了,这个数据结果我们希望尽可能实时,即使只缓存了一秒,导致在不同的请求里用了同一份数据也不太好。看来不得不自己实现一个只保持在一次请求过程中的缓存了。
方案分析
要将数据缓存在一次请求周期内,那我们先得区分是什么环境下的请求,以分析我们如何存储数据。
1. web
web环境下的有个绝佳的数据存储位置 httpservletrequest
的attribute
。调用setattribute
和getattribute
方法就能轻易地将我们的数据用key-value的形式存储在请求上,而且每次请求都自动拥有一个干净的request
。想要获取到httpservletrequest
也非常简单,在web请求中随时随地调用((servletrequestattributes) requestcontextholder.getrequestattributes()).getrequest()
即可。
2. rpc框架
我司所使用的rpc框架是基于finagle自研的,对外提供服务时使用线程池进行处理请求,即对于一次完整的请求,会使用同一个线程进行处理。首先想到的办法还是改动这个rpc框架服务端,增加一个可以对外暴露的、可以key-value存储的请求上下文。为了能在方便的地方获取到这个请求上下文,得将其存储在threadlocal
中。
综合这两种环境考虑,我们最好还是实现一个统一的方案以减少维护和开发成本。spring的requestcontextholder.getrequestattributes()
其实也是使用threadlocal
来实现的,那我们可以统一将数据存到threadlocal<map<object,object>>
,自己来维护缓存的清理。
存储位置有了,接下来实现springcache思路就比较清晰了。
实现springcache
要实现springcache需要一个cachemanager,接口定义如下
xxxxxxxxxx
public interface cachemanager {
cache getcache(string name);
collection<string> getcachenames();
}
可以看到其实只需要实现cache接口就行了。 在上一篇文章中提到的simplecachemanager
,它的cache实现concurrentmapcache
内部的存储是依赖concurrentmap<object, object>
。我们的实现跟它非常类似,最主要的不同是我们需要使用threadlocal<map<object, object>>
下面给出几处关键的实现,其他部分简单看下concurrentmapcache
就能明白。
1 extends
我们选择不直接继承cache而是abstractvalueadaptingcache
,其被大多数缓存实现所继承,它的作用主要是包装value值以区分是没有命中缓存还是缓存的null值。
2 store
xxxxxxxxxx
private final threadlocal<map<object, object>> store = threadlocal.withinitial(() -> new hashmap<>(128));
我们的缓存数据存储的地方,threadlocal
保证缓存只会存在于这一个线程中。同时又因为只有一个线程能够访问,我们简单地使用hashmap
即可。
3 get
xxxxxxxxxx
public <t> t get(object key, callable<t> valueloader) {
return (t) fromstorevalue(this.store.get().computeifabsent(key, r -> {
try {
return tostorevalue(valueloader.call());
} catch (throwable ex) {
throw new valueretrievalexception(key, valueloader, ex);
}
}));
}
至此我们即将大功告成,只差一个步骤,threadlocal
的清理:使用aop
实现即可。
xxxxxxxxxx
@after("bean(server)")
public void clearthreadcache() {
threadcachemanager.clear();
}
记得将cache的clear
方法通过我们自定义的cachemanager
暴露出来。同时也要确保切面能覆盖每个请求的结束。
总结与扩展
从以上一个简单的threadlocalcachemanager
实现,我们对cachemanager
又有了更多的理解。
同时可能也会有更多的疑问。
1. 我们实现的这些方法,从方法名和逻辑上看起来都很简单,那他们是如何配合使用的?跟@cacheable上的sync又有什么关系呢?
再回顾spring cache为我们提供的@cacheable
中的sync
的注释,它提到此功能的作用是: 同步化对被注解方法的调用,使得多个线程试图调用此方法时,只有一个线程能够成功调用,其他线程直接取这次调用的返回值。同时也提到这仅仅只是个hint
,是否真的能成还是要看缓存提供者。
我们找到spring cache处理缓存调用的关键方法org.springframework.cache.interceptor.cacheaspectsupport#execute(org.springframework.cache.interceptor.cacheoperationinvoker, java.lang.reflect.method, org.springframework.cache.interceptor.cacheaspectsupport.cacheoperationcontexts)
(spring-context-5.1.5.release)
经过分析,当sync = true
时, 只会调用如下代码
xxxxxxxxxx
return wrapcachevalue(method, cache.get(key, () -> unwrapreturnvalue(invokeoperation(invoker))))
即我们上文实现的t get(object key, callable<t> valueloader)
方法,回头一看一切都清晰了。 只要我们的this.store.get().computeifabsent
是同步的,那这个sync = true
就起作用了。 当然我们这里使用的hashmap
不支持,但是我们如果换成concurrentmap
就能够实现同步化的功能。另外简单粗暴地让方法同步也是可以的(rediscache就是这样做的)。
当sync = false
时,会组合cache中其他的方法进行缓存的处理。逻辑较为简单清晰,自行阅读源码即可。
2. 用threadlocal严格来说实现的只是线程内的缓存,万一一次请求中有异步操作怎么办?
异步操作分两种情况,直接创建线程或者使用线程池。对于第一种情况我们可以简单地使用java.lang.inheritablethreadlocal
来替代threadlocal
,创建的子进程会自然而然地共享父进程的inheritablethreadlocal
;第二种情况就相对比较复杂了,建议可以参考 ,它实现了线程池下的threadlocal
值传递功能。