实战派 | Java项目中玩转Redis6.0客户端缓存!

哈喽大家好啊,我是Hydra。

在前面的文章中,我们介绍了Redis6.0中的新特性客户端缓存client-side caching,通过telnet连接模拟客户端,测试了三种客户端缓存的工作模式,这篇文章我们就来点硬核实战,看看客户端缓存在java项目中应该如何落地。

铺垫

首先介绍一下今天要使用到的工具Lettuce,它是一个可伸缩线程安全的redis客户端。多个线程可以共享同一个RedisConnection,利用nio框架Netty来高效地管理多个连接。

放眼望向现在常用的redis客户端开发工具包,虽然能用的不少,但是目前率先拥抱redis6.0,支持客户端缓存功能的却不多,而lettuce就是其中的领跑者。

我们先在项目中引入最新版本的依赖,下面正式开始实战环节:

<dependency>
<groupId>io.lettuce</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
<version>6.1.8.RELEASE</version>
</dependency>

实战

在项目中应用lettuce,开启并使用客户端缓存功能,只需要下面这一段代码:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建 RedisClient 连接信息
RedisURI redisURI= RedisURI.builder()
.withHost("127.0.0.1")
.withPort(6379)
.build();
RedisClient client = RedisClient.create(redisURI);
StatefulRedisConnection<String, String> connect = client.connect();

Map<String, String> map = new HashMap<>();
CacheFrontend<String,String> frontend=ClientSideCaching.enable(CacheAccessor.forMap(map),
connect, TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());

String key="user";
while (true){
String value = frontend.get(key);
System.out.println(value);
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
}
}

上面的代码主要完成了几项工作:

  • 通过RedisURI配置redis连接的标准信息,并建立连接。
  • 创建用于充当本地缓存的Map,开启客户端缓存功能,建立一个缓存访问器CacheFrontend。
  • 在循环中使用CacheFrontend,不断查询同一个key对应的值并打印。

启动上面的程序,控制台会不断的打印user对应的缓存,在启动一段时间后,我们在其他的客户端修改user对应的值,运行的结果如下:

可以看到,在其他客户端修改了key所对应的值后,打印结果也发生了变化。但是到这里,我们也不知道lettuce是不是真的使用了客户端缓存,虽然结果正确,但是说不定是它每次都重新执行了get命令呢?

所以我们下面来看看源码,分析一下具体的代码执行流程。

分析

在上面的代码中,最关键的类就是CacheFrontend了,我们再来仔细看一下上面具体实例化时的语句:

CacheFrontend<String,String> frontend=ClientSideCaching.enable(
CacheAccessor.forMap(map),
connect,
TrackingArgs.Builder.enabled().noloop()
);

首先调用了ClientSideCaching的enable()方法,我们看一下它的源码:

解释一下传入的3个参数:

  • CacheAccessor:一个定义对客户端缓存进行访问接口,上面调用它的forMap方法返回的是一个MapCacheAccessor,它的底层使用的我们自定义的Map来存放本地缓存,并且提供了get、put、evict等方法操作Map。
  • StatefulRedisConnection:使用到的redis连接。
  • TrackingArgs:客户端缓存的参数配置,使用noloop后不会接收当前连接修改key后的通知。

向redis服务端发送开启tracking的命令后,继续向下调用create()方法:

这个过程中实例化了一个重要对象,它就是实现了RedisCache接口的DefaultRedisCache对象,实际向redis执行查询时的get请求、写入的put请求,都是由它来完成。

实例化完成后,继续向下调用同名的create()方法:

在这个方法中,实例化了ClientSideCaching对象,注意一下传入的两个参数,通过前面的介绍也很好理解它们的分工:

  • 当本地缓存存在时,直接从CacheAccessor中读取。
  • 当本地缓存不存在时,使用RedisCache从服务端读取。

需要额外注意一下的是返回前的两行代码,先看第一句(行号114的那行)。

这里向RedisCache添加了一个监听,当监听到类型为invalidate的作废消息时,拿到要作废的key,传递给消费者。一般情况下,keys中只会有一个元素。

消费时会遍历当前ClientSideCaching的消费者列表invalidationListeners:

而这个列表中的所有,就是在上面的第二行代码中(行号115的那行)添加的,看一下方法的定义:

而实际传入的方法引用则是下面MapCacheAccessor的evict()方法,也就是说,当收到key作废的消息后,会移除掉本地缓存Map中缓存的这个数据。

客户端缓存的作废逻辑我们梳理清楚了,再来看看它是何时写入的,直接看ClientSideCaching的get()方法:

可以看到,get方法会先从本地缓存MapCacheAccessor中尝试获取,如果取到则直接返回,如果没有再使用RedisCache读取redis中的缓存,并将返回的结果存入到MapCacheAccessor中。

图解

源码看到这里,是不是基本逻辑就串联起来了,我们再画两张图来梳理一下这个流程。先看get的过程:

再来看一下通知客户端缓存失效的过程:

怎么样,配合这两张图再理解一下,是不是很完美?

其实也不是…回忆一下我们之前使用两级缓存Caffeine+Redis时,当时使用的通知机制,会在修改redis缓存后通知所有主机修改本地缓存,修改成为最新的值。目前的lettuce看来,显然不满足这一功能,只能做到作废删除缓存但是不会主动更新。

扩展

那么,如果想实现本地客户端缓存的实时更新,我们应该如何在现在的基础上进行扩展呢?仔细想一下的话,思路也很简单:

  • 首先,移除掉lettuce的客户端缓存本身自带的作废消息监听器
  • 然后,添加我们自己的作废消息监听器

回顾一下上面源码分析的图,在调用DefaultRedisCache的addInvalidationListener()方法时,其实是调用的是StatefulRedisConnection的addListener()方法,也就是说,这个监听器其实是添加在redis连接上的。

如果我们再看一下这个方法源码的话,就会发现,在它的附近还有一个对应的removeListener()方法,一看就是我们要找的东西,准备用它来移除消息监听。

不过再仔细看看,这个方法是要传参数的啊,我们明显不知道现在里面已经存在的PushListener有什么,所以没法直接使用,那么无奈只能再接着往下看看这个pushHandler是什么玩意…

通过注释可以知道,这个PushHandler就是一个用来操作PushListener的处理工具,虽然我们不知道具体要移除的PushListener是哪一个,但是惊喜的是,它提供了一个getPushListeners()方法,可以获取当前所有的监听器。

这样一来就简单了,我上来直接清除掉这个集合中的所有监听器,问题就迎刃而解了~

不过,在StatefulRedisConnectionImpl中的pushHandler是一个私有对象,也没有对外进行暴露,想要操作起来还是需要费上一点功夫的。下面,我们就在分析的结果上进行代码的修改。

魔改

首先,我们需要自定义一个工具类,它的主要功能是操作监听器,所以就命名为ListenerChanger好了。它要完成的功能主要有三个:

  • 移除原有的全部消息监听。
  • 添加新的自定义消息监听。
  • 更新本地缓存MapCacheAccessor中的数据。

首先定义构造方法,需要传入StatefulRedisConnection和CacheAccessor作为参数,在后面的方法中会用到,并且创建一个RedisCommands,用于后面向redis服务端发送get命令请求。

public class ListenerChanger<K, V> {
private StatefulRedisConnection<K, V> connection;
private CacheAccessor<K, V> mapCacheAccessor;
private RedisCommands<K, V> command;
public ListenerChanger(StatefulRedisConnection<K, V> connection,
CacheAccessor<K, V> mapCacheAccessor) {
this.connection = connection;
this.mapCacheAccessor = mapCacheAccessor;
this.command = connection.sync();
}

//其他方法先省略……
}

移除监听

前面说过,pushHandler是一个私有对象,我们无法直接获取和操作,所以只能先使用反射获得。PushHandler中的监听器列表存储在一个CopyOnWriteArrayList中,我们直接使用迭代器移除掉所有内容即可。

public void removeAllListeners() {
try {
Class connectionClass = StatefulRedisConnectionImpl.class;
Field pushHandlerField = connectionClass.getDeclaredField("pushHandler");
pushHandlerField.setAccessible(true);
PushHandler pushHandler = (PushHandler) pushHandlerField.get(this.connection);

CopyOnWriteArrayList<PushListener> pushListeners
= (CopyOnWriteArrayList) pushHandler.getPushListeners();
Iterator<PushListener> it = pushListeners.iterator();
while (it.hasNext()) {
PushListener listener = it.next();
pushListeners.remove(listener);
}
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
}

添加监听

这里我们模仿DefaultRedisCache中addInvalidationListener()方法的写法,添加一个监听器,除了最后处理的代码基本一致。对于监听到的要作废的keys集合,另外启动一个线程更新本地数据。

public void addNewListener() {
this.connection.addListener(new PushListener() {
@Override
public void onPushMessage(PushMessage message) {
if (message.getType().equals("invalidate")) {
List<Object> content = message.getContent(StringCodec.UTF8::decodeKey);
List<K> keys = (List<K>) content.get(1);
System.out.println("modifyKeys:"+keys);

// start a new thread to update cacheAccessor
new Thread(()-> updateMap(keys)).start();
}
}
});
}

本地更新

使用RedisCommands重新从redis服务端获取最新的数据,并更新本地缓存mapCacheAccessor中的数据。

private void updateMap(List<K> keys){
for (K key : keys) {
V newValue = this.command.get(key);
System.out.println("newValue:"+newValue);
mapCacheAccessor.put(key, newValue);
}
}

至于为什么执行这个方法时额外启动了一个新线程,是因为我在测试中发现,当在PushListener的onPushMessage方法中执行RedisCommands的get()方法时,会一直取不到值,但是像这样新启动一个线程就没有问题。

测试

下面,我们来写一段测试代码,来测试上面的改动。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 省略之前创建连接代码……

Map<String, String> map = new HashMap<>();
CacheAccessor<String, String> mapCacheAccessor = CacheAccessor.forMap(map);
CacheFrontend<String, String> frontend = ClientSideCaching.enable(mapCacheAccessor,
connect,
TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());

ListenerChanger<String, String> listenerChanger
= new ListenerChanger<>(connect, mapCacheAccessor);
// 移除原有的listeners
listenerChanger.removeAllListeners();
// 添加新的监听器
listenerChanger.addNewListener();

String key = "user";
while (true) {
String value = frontend.get(key);
System.out.println(value);
TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
}
}

可以看到,代码基本上在之前的基础上没有做什么改动,只是在创建完ClientSideCaching后,执行了我们自己实现的ListenerChanger的两个方法。先移除所有监听器、再添加新的监听器。下面我们以debug模式启动测试代码,简单看一下代码的执行逻辑。

首先,在未执行移除操作前,pushHandler中的监听器列表中有一个监听器:

移除后,监听器列表为空:

在添加完自定义监听器、并且执行完第一次查询操作后,在另外一个redis客户端中修改user的值,这时PushListener会收到作废类型的消息监听:

启动一个新线程,查询redis中user对应的最新值,并放入cacheAccessor中:

当循环中CacheFrontend的get()方法再被执行时,会直接从cacheAccessor中取到刷新后的值,不需要再次去访问redis服务端了:

总结

到这里,我们基于lettuce的客户端缓存的基本使用、以及在这个基础上进行的魔改就基本完成了。可以看到,lettuce客户端已经在底层封装了一套比较成熟的API,能让我们在将redis升级到6.0以后,开箱即用式地使用客户端缓存这一新特性。在使用中,不需要我们关注底层原理,也不用做什么业务逻辑的改造,总的来说,使用起来还是挺香的。


 
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