flea-cache使用之Redis分片模式接入
【摘要】 本篇介绍 Huazie 的Flea框架下的 flea-cache模块中 Redis分片模式接入和使用
1. 参考
2. 依赖
<!-- Java redis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.0.1</version>
</dependency>
spring-context-4.3.18.RELEASE.jar
<!-- Spring相关 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context</artifactId>
<version>4.3.18.RELEASE</version>
</dependency>
spring-context-support-4.3.18.RELEASE.jar
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
<version>4.3.18.RELEASE</version>
</dependency>
3. 基础接入
3.1 定义Flea缓存接口
IFleaCache 可参考笔者的这篇博文 Memcached接入,不再赘述。
3.2 定义抽象Flea缓存类
AbstractFleaCache 可参考笔者的这篇博文 Memcached接入,不再赘述。
3.3 定义Redis客户端接口类
RedisClient , 注意该版,相比《flea-frame-cache使用之Redis接入》博文中,废弃如下与 ShardedJedis 有关的方法:
ShardedJedisPool getJedisPool();
void setShardedJedis(ShardedJedis shardedJedis);
ShardedJedis getShardedJedis();
《flea-frame-cache使用之Redis接入》博文中 提到了使用 Redis客户端代理方式 访问 RedisClient, 在这版为了实现Redis访问异常后的重试机制,废弃了代理模式,采用了命令行模式,可参考下面的 RedisClientCommand。
3.4 定义Redis客户端命令行
RedisClientCommand 封装了使用ShardedJedis
操作Redis缓存的公共逻辑,如果出现异常可以重试 maxAttempts
次。
抽象方法 execute
,由子类或匿名类实现。在实际调用前,需要从分布式Jedis连接池中获取分布式Jedis对象;调用结束后, 关闭分布式Jedis对象,归还给分布式Jedis连接池。
public abstract class RedisClientCommand<T, P extends Pool<M>, M> {
private static final FleaLogger LOGGER = FleaLoggerProxy.getProxyInstance(RedisClientCommand.class);
private final P pool; // Jedis连接池
private final int maxAttempts; // Redis客户端操作最大尝试次数【包含第一次操作】
public RedisClientCommand(P pool, int maxAttempts) {
this.pool = pool;
this.maxAttempts = maxAttempts;
}
public abstract T execute(M connection);
/**
* 执行分布式Jedis操作
*
* @return 分布式Jedis对象操作的结果
* @since 1.0.0
*/
public T run() {
return runWithRetries(this.maxAttempts);
}
/**
* 执行分布式Jedis操作,如果出现异常,包含第一次操作,可最多尝试maxAttempts次。
*
* @param attempts 重试次数
* @return 分布式Jedis对象操作的结果
* @since 1.0.0
*/
private T runWithRetries(int attempts) {
if (attempts <= 0) {
ExceptionUtils.throwFleaException(FleaCacheMaxAttemptsException.class, "No more attempts left.");
}
M connection = null;
try {
connection = pool.getResource();
Object obj = null;
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
obj = new Object() {};
LOGGER.debug1(obj, "Get Jedis = {}", connection);
}
T result = execute(connection);
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug1(obj, "Result = {}", result);
}
return result;
} catch (JedisConnectionException e) {
// 在开始下一次尝试前,释放当前分布式Jedis的连接,将分布式Jedis对象归还给分布式Jedis连接池
releaseConnection(connection);
connection = null; // 这里置空是为了最后finally不重复操作
if (LOGGER.isErrorEnabled()) {
Object obj = new Object() {};
LOGGER.error1(obj, "Redis连接异常:", e);
int currAttempts = this.maxAttempts - attempts + 1;
LOGGER.error1(obj, "第 {} 次尝试失败,开始第 {} 次尝试...", currAttempts, currAttempts + 1);
}
return runWithRetries(attempts - 1);
} finally {
releaseConnection(connection);
}
}
/**
* 释放指定Jedis的连接,将Jedis对象归还给Jedis连接池
*
* @param connection Jedis实例
* @since 1.0.0
*/
private void releaseConnection(M connection) {
if (ObjectUtils.isNotEmpty(connection)) {
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug1(new Object() {}, "Close Jedis");
}
try {
((Closeable)connection).close();
} catch (IOException e) {
if (LOGGER.isErrorEnabled()) {
LOGGER.error1(new Object() {}, "Jedis close occurs Exception:", e);
}
}
}
}
}
3.5 定义分片模式Redis客户端实现类
FleaRedisShardedClient 主要使用 ShardedJedis
来操作 Redis 数据,它封装了Flea框架操作Redis缓存的基本操作。
它内部具体操作Redis缓存的功能,由分布式Jedis对象完成, 包含读、写、删除Redis缓存的基本操作方法。
分片模式下,单个缓存接入场景,可通过如下方式使用:
RedisClient redisClient = new FleaRedisShardedClient.Builder().build();
// 执行读,写,删除等基本操作
redisClient.set("key", "value");
分片模式下,整合缓存接入场景,可通过如下方式使用:
RedisClient redisClient = new FleaRedisShardedClient.Builder(poolName).build();
// 执行读,写,删除等基本操作
redisClient.set("key", "value");
当然每次都新建Redis客户端显然不可取,我们可通过Redis客户端工厂获取Redis客户端。
分片模式下,单个缓存接入场景,可通过如下方式使用:
RedisClient redisClient = RedisClientFactory.getInstance();
// 或者
RedisClient redisClient = RedisClientFactory.getInstance(CacheModeEnum.SHARDED);
分片模式下,整合缓存接入场景,可通过如下方式使用:
RedisClient redisClient = RedisClientFactory.getInstance(poolName);
// 或者
RedisClient redisClient = RedisClientFactory.getInstance(poolName, CacheModeEnum.SHARDED);
public class FleaRedisShardedClient extends FleaRedisClient {
private ShardedJedisPool shardedJedisPool; // 分布式Jedis连接池
private int maxAttempts; // Redis客户端操作最大尝试次数【包含第一次操作】
/**
* <p> Redis客户端构造方法 (默认连接池名) </p>
*
* @since 1.0.0
*/
private FleaRedisShardedClient() {
this(CommonConstants.FleaPoolConstants.DEFAULT_POOL_NAME);
}
/**
* <p> Redis客户端构造方法(指定连接池名) </p>
*
* @param poolName 连接池名
* @since 1.0.0
*/
private FleaRedisShardedClient(String poolName) {
super(poolName);
init();
}
/**
* <p> 初始化分布式Jedis连接池 </p>
*
* @since 1.0.0
*/
private void init() {
if (CommonConstants.FleaPoolConstants.DEFAULT_POOL_NAME.equals(getPoolName())) {
shardedJedisPool = RedisShardedPool.getInstance().getJedisPool();
maxAttempts = RedisShardedConfig.getConfig().getMaxAttempts();
} else {
shardedJedisPool = RedisShardedPool.getInstance(getPoolName()).getJedisPool();
maxAttempts = CacheConfigUtils.getMaxAttempts();
}
}
@Override
public String set(final String key, final Object value) {
return new RedisClientCommand<String>(this.shardedJedisPool, this.maxAttempts) {
@Override
public String execute(ShardedJedis connection) {
if (value instanceof String)
return connection.set(key, (String) value);
else
return connection.set(SafeEncoder.encode(key), ObjectUtils.serialize(value));
}
}.run();
}
@Override
public String set(final byte[] key, final byte[] value) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public String set(final String key, final Object value, final int expiry) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public String set(final byte[] key, final byte[] value, final int expiry) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public String set(final String key, final Object value, final long expiry) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public String set(final byte[] key, final byte[] value, final long expiry) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public String set(final String key, final Object value, final SetParams params) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public String set(final byte[] key, final byte[] value, final SetParams params) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public byte[] get(final byte[] key) {
// 省略。。。。。。
}
@Override
public Long del(final String key) {
// 省略。。。。。。
}
/**
* <p> 获取客户端类 </p>
*
* @param key 数据键
* @return 客户端类
* @since 1.0.0
*/
@Override
protected Client getClientByKey(final Object key) {
// 省略。。。。。。
}
/**
* <p> 内部建造者类 </p>
*/
public static class Builder {
// 省略。。。。。。
}
}
该类的构造函数初始化逻辑,可以看出我们使用了 RedisShardedPool, 下面来介绍一下。
3.6 定义Redis分片连接池
RedisShardedPool ,上个版本我们使用 RedisPool
初始化Redis相关配置信息,为了体现Redis分片模式,这个版本里面,我们使用 RedisShardedPool
用于Redis相关配置信息的初始化,其中重点是获取分布式Jedis连接池 ShardedJedisPool
,该类其中一个构造方法如下:
/**
* @param poolConfig 连接池配置信息
* @param shards Jedis分布式服务器列表
* @param algo 分布式算法
*/
public ShardedJedisPool(final GenericObjectPoolConfig poolConfig, List<JedisShardInfo> shards,
Hashing algo)
Redis分片连接池,用于初始化分布式 Jedis 连接池。
针对单独缓存接入场景,采用默认连接池初始化的方式; 可参考如下:
// 初始化默认连接池
RedisShardedPool.getInstance().initialize();
针对整合缓存接入场景,采用指定连接池初始化的方式; 可参考如下:
// 初始化指定连接池
RedisShardedPool.getInstance(group).initialize(cacheServerList);
public class RedisShardedPool {
private static final ConcurrentMap<String, RedisShardedPool> redisPools = new ConcurrentHashMap<>();
private String poolName; // 连接池名
private ShardedJedisPool shardedJedisPool; // 分布式Jedis连接池
private RedisShardedPool(String poolName) {
this.poolName = poolName;
}
/**
* <p> 获取Redis连接池实例 (默认连接池) </p>
*
* @return Redis连接池实例对象
* @since 1.0.0
*/
public static RedisShardedPool getInstance() {
return getInstance(CommonConstants.FleaPoolConstants.DEFAULT_POOL_NAME);
}
/**
* <p> 获取Redis连接池实例 (指定连接池名) </p>
*
* @param poolName 连接池名
* @return Redis连接池实例对象
* @since 1.0.0
*/
public static RedisShardedPool getInstance(String poolName) {
if (!redisPools.containsKey(poolName)) {
synchronized (redisPools) {
if (!redisPools.containsKey(poolName)) {
RedisShardedPool redisShardedPool = new RedisShardedPool(poolName);
redisPools.putIfAbsent(poolName, redisShardedPool);
}
}
}
return redisPools.get(poolName);
}
/**
* <p> 默认初始化 </p>
*
* @since 1.0.0
*/
public void initialize() {
// 省略。。。。。。
}
/**
* <p> 初始化 (非默认连接池) </p>
*
* @param cacheServerList 缓存服务器集
* @since 1.0.0
*/
public void initialize(List<CacheServer> cacheServerList) {
// 省略。。。。。。
}
/**
* <p> 获取当前连接池名 </p>
*
* @return 连接池名
* @since 1.0.0
*/
public String getPoolName() {
return poolName;
}
/**
* <p> 分布式Jedis连接池 </p>
*
* @return 分布式Jedis连接池
* @since 1.0.0
*/
public ShardedJedisPool getJedisPool() {
if (ObjectUtils.isEmpty(shardedJedisPool)) {
throw new FleaCacheConfigException("获取分布式Jedis连接池失败:请先调用initialize初始化");
}
return shardedJedisPool;
}
}
3.7 Redis配置文件
flea-cache读取 redis.properties(Redis配置文件),用作初始化 RedisShardedPool
。
# Redis配置
redis.switch=0
redis.systemName=FleaFrame
redis.server=127.0.0.1:10001,127.0.0.1:10002,127.0.0.1:10003
redis.password=huazie123,huazie123,huazie123
redis.weight=1,1,1
redis.connectionTimeout=2000
redis.soTimeout=2000
redis.hashingAlg=1
# Redis客户端连接池配置
redis.pool.maxTotal=100
redis.pool.maxIdle=10
redis.pool.minIdle=0
redis.pool.maxWaitMillis=2000
redis.maxAttempts=5
redis.nullCacheExpiry=10
redis.switch
: Redis分片配置开关(1:开启 0:关闭),如果不配置也默认开启redis.systemName
: Redis缓存所属系统名redis.server
: Redis服务器地址redis.password
: Redis服务登录密码redis.weight
: Redis服务器权重分配redis.connectionTimeout
: Redis客户端socket连接超时时间(单位:ms)redis.soTimeout
: Redis客户端socket读写超时时间(单位:ms)redis.hashingAlg
: Redis分布式hash算法【1 : MURMUR_HASH 2 : MD5】redis.pool.maxTotal
: Jedis连接池最大连接数redis.pool.maxIdle
: Jedis连接池最大空闲连接数redis.pool.minIdle
: Jedis连接池最小空闲连接数redis.pool.maxWaitMillis
: Jedis连接池获取连接时的最大等待时间(单位:ms)redis.maxAttempts
: Redis客户端操作最大尝试次数【包含第一次操作】redis.nullCacheExpiry
: 空缓存数据有效期(单位:s)
3.8 定义Redis Flea缓存类
RedisFleaCache 继承抽象Flea缓存类 AbstractFleaCache
,实现了以Flea框架操作Redis缓存的基本操作方法,其构造方法可见如需要传入Redis客户端 RedisClient
,相关使用下面介绍。
在上述基本操作方法中,实际使用Redis客户端【redisClient
】 读、写和删除Redis缓存。其中写缓存方法【putNativeValue
】在 添加的数据值为【null
】时,默认添加空缓存数据【NullCache
】 到Redis中,有效期取初始化参数【nullCacheExpiry
】。
-
单个缓存接入场景,有效期配置可查看【
redis.properties
】中的配置参数 【redis.nullCacheExpiry
】 -
整合缓存接入场景,有效期配置可查看【
flea-cache-config.xml
】中的缓存参数 【<cache-param key="fleacore.nullCacheExpiry" desc="空缓存数据有效期(单位:s)">300</cache-param>
】
public class RedisFleaCache extends AbstractFleaCache {
private static final FleaLogger LOGGER = FleaLoggerProxy.getProxyInstance(RedisFleaCache.class);
private RedisClient redisClient; // Redis客户端
private CacheModeEnum cacheMode; // 缓存模式【分片模式和集群模式】
/**
* <p> 带参数的构造方法,初始化Redis Flea缓存类 </p>
*
* @param name 缓存数据主关键字
* @param expiry 缓存数据有效期(单位:s)
* @param nullCacheExpiry 空缓存数据有效期(单位:s)
* @param cacheMode 缓存模式【分分片模式和集群模式】
* @param redisClient Redis客户端
* @since 1.0.0
*/
public RedisFleaCache(String name, int expiry, int nullCacheExpiry, CacheModeEnum cacheMode, RedisClient redisClient) {
super(name, expiry, nullCacheExpiry);
this.cacheMode = cacheMode;
this.redisClient = redisClient;
if (CacheUtils.isClusterMode(cacheMode))
cache = CacheEnum.RedisCluster; // 缓存实现之Redis集群模式
else
cache = CacheEnum.RedisSharded; // 缓存实现之Redis分片模式
}
@Override
public Object getNativeValue(String key) {
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug1(new Object() {}, "KEY = {}", key);
}
return redisClient.get(key);
}
@Override
public Object putNativeValue(String key, Object value, int expiry) {
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
Object obj = new Object() {};
LOGGER.debug1(obj, "REDIS FLEA CACHE, KEY = {}", key);
LOGGER.debug1(obj, "REDIS FLEA CACHE, VALUE = {}", value);
LOGGER.debug1(obj, "REDIS FLEA CACHE, EXPIRY = {}s", expiry);
LOGGER.debug1(obj, "REDIS FLEA CACHE, NULL CACHE EXPIRY = {}s", getNullCacheExpiry());
}
if (ObjectUtils.isEmpty(value)) {
return redisClient.set(key, new NullCache(key), getNullCacheExpiry());
} else {
if (expiry == CommonConstants.NumeralConstants.INT_ZERO) {
return redisClient.set(key, value);
} else {
return redisClient.set(key, value, expiry);
}
}
}
@Override
public Object deleteNativeValue(String key) {
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug1(new Object() {}, "KEY = {}", key);
}
return redisClient.del(key);
}
@Override
public String getSystemName() {
if (CacheUtils.isClusterMode(cacheMode))
// 集群模式下获取缓存归属系统名
return RedisClusterConfig.getConfig().getSystemName();
else
// 分片模式下获取缓存归属系统名
return RedisShardedConfig.getConfig().getSystemName();
}
}
3.9 定义抽象Flea缓存管理类
AbstractFleaCacheManager 可参考笔者的这篇博文 Memcached接入,不再赘述。
3.10 定义Redis分片模式Flea缓存管理类
RedisShardedFleaCacheManager 继承抽象Flea缓存管理类 AbstractFleaCacheManager
,用于接入Flea框架管理Redis缓存。
它的默认构造方法,用于初始化分片模式下默认连接池的Redis客户端, 这里需要先初始化Redis连接池,默认连接池名为【default
】; 然后通过 RedisClientFactory
获取分片模式下默认连接池的Redis客户端 RedisClient
,可在 3.11 查看。
newCache
用于创建一个Redis Flea缓存, 它里面包含了 读、写、删除 和 清空 缓存的基本操作。 该方法返回的是 RedisFleaCache
的实例对象,每一类 Redis 缓存数据都对应了一个 RedisFleaCache
的实例对象。
public class RedisShardedFleaCacheManager extends AbstractFleaCacheManager {
private RedisClient redisClient; // Redis客户端
/**
* <p> 默认构造方法,初始化分片模式下默认连接池的Redis客户端 </p>
*
* @since 1.0.0
*/
public RedisShardedFleaCacheManager() {
// 初始化默认连接池
RedisShardedPool.getInstance().initialize();
// 获取分片模式下默认连接池的Redis客户端
redisClient = RedisClientFactory.getInstance();
}
@Override
protected AbstractFleaCache newCache(String name, int expiry) {
int nullCacheExpiry = RedisShardedConfig.getConfig().getNullCacheExpiry();
return new RedisFleaCache(name, expiry, nullCacheExpiry, CacheModeEnum.SHARDED, redisClient);
}
}
3.11 定义Redis客户端工厂类
RedisClientFactory ,有四种方式获取 Redis 客户端:
- 一是获取分片模式下默认连接池的 Redis 客户端,应用在单个缓存接入场景【3.10 采用】;
- 二是获取指定模式下默认连接池的 Redis 客户端,应用在单个缓存接入场景;
- 三是获取分片模式下指定连接池的 Redis 客户端,应用在整合缓存接入场景;
- 四是获取指定模式下指定连接池的 Redis 客户端,应用在整合缓存接入场景。
/**
* Redis客户端工厂,用于获取Redis客户端。
*
* @author huazie
* @version 1.1.0
* @since 1.0.0
*/
public class RedisClientFactory {
private static final ConcurrentMap<String, RedisClient> redisClients = new ConcurrentHashMap<>();
private RedisClientFactory() {
}
/**
* 获取分片模式下默认连接池的Redis客户端
*
* @return 分片模式的Redis客户端
* @since 1.0.0
*/
public static RedisClient getInstance() {
return getInstance(CommonConstants.FleaPoolConstants.DEFAULT_POOL_NAME);
}
/**
* 获取指定模式下默认连接池的Redis客户端
*
* @param mode 缓存模式
* @return 指定模式的Redis客户端
* @since 1.1.0
*/
public static RedisClient getInstance(CacheModeEnum mode) {
return getInstance(CommonConstants.FleaPoolConstants.DEFAULT_POOL_NAME, mode);
}
/**
* 获取分片模式下指定连接池的Redis客户端
*
* @param poolName 连接池名
* @return 分片模式的Redis客户端
* @since 1.0.0
*/
public static RedisClient getInstance(String poolName) {
return getInstance(poolName, CacheModeEnum.SHARDED);
}
/**
* 获取指定模式下指定连接池的Redis客户端
*
* @param poolName 连接池名
* @param mode 缓存模式
* @return 指定模式的Redis客户端
* @since 1.1.0
*/
public static RedisClient getInstance(String poolName, CacheModeEnum mode) {
String key = StringUtils.strCat(poolName, CommonConstants.SymbolConstants.UNDERLINE, StringUtils.valueOf(mode.getMode()));
if (!redisClients.containsKey(key)) {
synchronized (redisClients) {
if (!redisClients.containsKey(key)) {
RedisClientStrategyContext context = new RedisClientStrategyContext(poolName);
redisClients.putIfAbsent(key, FleaStrategyFacade.invoke(mode.name(), context));
}
}
}
return redisClients.get(key);
}
}
在上面 的 getInstance(String poolName, CacheModeEnum mode)
方法中,使用了 RedisClientStrategyContext ,用于定义 Redis 客户端策略上下文。根据不同的缓存模式,就可以找到对应的 Redis 客户端策略。
3.12 定义 Redis 客户端策略上下文
RedisClientStrategyContext 包含了 Redis 分片 和 Redis 集群 相关的客户端策略。
/**
* Redis客户端策略上下文
*
* @author huazie
* @version 1.1.0
* @since 1.1.0
*/
public class RedisClientStrategyContext extends FleaStrategyContext<RedisClient, String> {
public RedisClientStrategyContext() {
super();
}
public RedisClientStrategyContext(String contextParam) {
super(contextParam);
}
@Override
protected Map<String, IFleaStrategy<RedisClient, String>> init() {
Map<String, IFleaStrategy<RedisClient, String>> fleaStrategyMap = new HashMap<>();
fleaStrategyMap.put(CacheModeEnum.SHARDED.name(), new RedisShardedClientStrategy());
fleaStrategyMap.put(CacheModeEnum.CLUSTER.name(), new RedisClusterClientStrategy());
return Collections.unmodifiableMap(fleaStrategyMap);
}
}
3.13 定义分片模式 Redis 客户端策略
RedisShardedClientStrategy 用于新建分片模式Redis客户端
/**
* 分片模式Redis客户端 策略
*
* @author huazie
* @version 1.1.0
* @since 1.1.0
*/
public class RedisShardedClientStrategy implements IFleaStrategy<RedisClient, String> {
@Override
public RedisClient execute(String poolName) throws FleaStrategyException {
RedisClient originRedisClient;
// 新建一个Flea Redis客户端类实例
if (CommonConstants.FleaPoolConstants.DEFAULT_POOL_NAME.equals(poolName)) {
originRedisClient = new FleaRedisShardedClient.Builder().build();
} else {
originRedisClient = new FleaRedisShardedClient.Builder(poolName).build();
}
return originRedisClient;
}
}
好了,到这里我们可以来测试 Redis 分片模式。
3.14 Redis接入自测
单元测试类详见 FleaCacheTest
首先,这里需要按照 Redis 配置文件中的地址部署相应的 Redis 服务,可参考笔者的 这篇博文。
@Test
public void testRedisShardedFleaCache() {
try {
// 分片模式下Flea缓存管理类
AbstractFleaCacheManager manager = FleaCacheManagerFactory.getFleaCacheManager(CacheEnum.RedisSharded.getName());
AbstractFleaCache cache = manager.getCache("fleaparadetail");
LOGGER.debug("Cache={}", cache);
//## 1. 简单字符串
cache.put("menu1", "huazie");
cache.put("menu2", null);
// cache.get("menu1");
// cache.get("menu2");
// cache.delete("menu1");
// cache.delete("menu2");
// cache.clear();
cache.getCacheKey();
LOGGER.debug(cache.getCacheName() + ">>>" + cache.getCacheDesc());
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("Exception:", e);
}
}
4. 进阶接入
4.1 定义抽象Spring缓存
AbstractSpringCache 可参考笔者的这篇博文 Memcached接入,不再赘述。
4.2 定义Redis Spring缓存类
RedisSpringCache 继承抽象 Spring 缓存 AbstractSpringCache,用于对接 Spring; 从构造方法可见,该类初始化还是使用 RedisFleaCache。
/**
* Redis Spring缓存类,继承了抽象Spring缓存父类的读、写、删除 和 清空
* 缓存的基本操作方法,由Redis Spring缓存管理类初始化。
*
* <p> 它的构造方法中,必须传入一个具体Flea缓存实现类,这里我们使用
* Redis Flea缓存【{@code RedisFleaCache}】。
*
* @author huazie
* @version 1.1.0
* @see RedisFleaCache
* @since 1.0.0
*/
public class RedisSpringCache extends AbstractSpringCache {
/**
* <p> 带参数的构造方法,初始化Redis Spring缓存类 </p>
*
* @param name 缓存数据主关键字
* @param fleaCache 具体Flea缓存实现
* @since 1.0.0
*/
public RedisSpringCache(String name, IFleaCache fleaCache) {
super(name, fleaCache);
}
/**
* <p> 带参数的构造方法,初始化Redis Spring缓存类 </p>
*
* @param name 缓存数据主关键字
* @param expiry 缓存数据有效期(单位:s)
* @param nullCacheExpiry 空缓存数据有效期(单位:s)
* @param cacheMode 缓存模式【分片模式和集群模式】
* @param redisClient Redis客户端
* @since 1.0.0
*/
public RedisSpringCache(String name, int expiry, int nullCacheExpiry, CacheModeEnum cacheMode, RedisClient redisClient) {
this(name, new RedisFleaCache(name, expiry, nullCacheExpiry, cacheMode, redisClient));
}
}
4.3 定义抽象Spring缓存管理类
AbstractSpringCacheManager 可参考笔者的这篇博文 Memcached接入,不再赘述。
4.4 定义Redis分片模式Spring缓存管理类
RedisShardedSpringCacheManager 继承抽象 Spring 缓存管理类 AbstractSpringCacheManager
,用于接入Spring框架管理Redis缓存;
它的默认构造方法,用于初始化分片模式下默认连接池的Redis客户端, 这里需要先初始化Redis连接池,默认连接池名为【default
】; 然后通过Redis客户端工厂类来获取Redis客户端。
它的基本实现同 RedisShardedFleaCacheManager
,唯一不同在于 newCache
的实现。方法【newCache
】用于创建一个Redis Spring缓存, 而它内部是由Redis Flea缓存实现具体的 读、写、删除 和 清空 缓存的基本操作。
public class RedisShardedSpringCacheManager extends AbstractSpringCacheManager {
private RedisClient redisClient; // Redis客户端
/**
* <p> 默认构造方法,初始化分片模式下默认连接池的Redis客户端 </p>
*
* @since 1.0.0
*/
public RedisShardedSpringCacheManager() {
// 初始化默认连接池
RedisShardedPool.getInstance().initialize();
// 获取分片模式下默认连接池的Redis客户端
redisClient = RedisClientFactory.getInstance();
}
@Override
protected AbstractSpringCache newCache(String name, int expiry) {
int nullCacheExpiry = RedisShardedConfig.getConfig().getNullCacheExpiry();
return new RedisSpringCache(name, expiry, nullCacheExpiry, CacheModeEnum.SHARDED, redisClient);
}
}
4.5 spring 配置
<!--
配置缓存管理 redisShardedSpringCacheManager
配置缓存时间 configMap (key缓存对象名称 value缓存过期时间)
-->
<bean id="redisShardedSpringCacheManager" class="com.huazie.frame.cache.redis.manager.RedisShardedSpringCacheManager">
<property name="configMap">
<map>
<entry key="fleaconfigdata" value="86400"/>
</map>
</property>
</bean>
<!-- 开启缓存 -->
<cache:annotation-driven cache-manager="redisShardedSpringCacheManager" proxy-target-class="true"/>
4.6 缓存自测
private ApplicationContext applicationContext;
@Before
public void init() {
applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
LOGGER.debug("ApplicationContext={}", applicationContext);
}
@Test
public void testRedisShardedSpringCache() {
try {
// 分片模式下Spring缓存管理类
AbstractSpringCacheManager manager = (RedisShardedSpringCacheManager) applicationContext.getBean("redisShardedSpringCacheManager");
LOGGER.debug("RedisCacheManager={}", manager);
AbstractSpringCache cache = manager.getCache("fleaconfigdata");
LOGGER.debug("Cache={}", cache);
Set<String> cacheKey = cache.getCacheKey();
LOGGER.debug("CacheKey = {}", cacheKey);
//## 1. 简单字符串
// cache.put("menu1", "huazie");
// cache.get("menu1");
// cache.get("menu1", String.class);
//## 2. 简单对象(要是可以序列化的对象)
// String user = new String("huazie");
// cache.put("user", user);
// LOGGER.debug(cache.get("user", String.class));
// cache.get("FLEA_RES_STATE");
// cache.clear();
//## 3. List塞对象
// List<String> userList = new ArrayList<>();
// userList.add("huazie");
// userList.add("lgh");
// cache.put("user_list", userList);
// LOGGER.debug(cache.get("user_list",userList.getClass()).toString());
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("Exception:", e);
}
}
结语
Redis 接入重构工作已经全部结束,当前版本为 Redis 分片模式。下一篇博文,我将要介绍 《Redis 集群模式的接入》 工作,敬请期待!!!
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