Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。
但是在使用 Spring Cache 的过程当中，小黑同学也遇到了一些痛点。
比如，现在有一个需求：通过多个 userId 来批量获取用户信息。
此时，我们的代码可能是这样：
List<User> users = ids.stream().map(id -> {
return getUserById(id);
})
.collect(Collectors.toList());
@Cacheable(key = "#p0", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long id) {
// ···
}这种写法的缺点在于：
在 for 循环中操作 redis。如果数据命中缓存还好，一旦缓存没有命中，则会访问数据库。
也有的同学可能会这样做：
@Cacheable(key = "#ids.hash")
public Collection<User> getUsersByIds(Collection<Long> ids) {
// ···
}这种做法的问题是：
缓存是基于 id 列表的 hashcode ，只有在 id 列表的 hashcode 值相等的情况下，缓存才会命中。而且，一旦列表中的其中一个数据被修改，整个列表缓存都要被清除。
例如：
第一次请求 id 列表是
1,2,3,第二次请求的 id 列表为
1,2,4在这种情况下，前后两次的缓存不能共享。
如果 id 为 1 的数据发生了改变，那么，这两次请求的缓存都要被清空
Spring Issue：
简单翻译一下，具体内容读者可以自行查阅相关 issue。
译文：
谢谢你的报告。缓存抽象没有这种状态的概念，如果你返回一个集合，那就是你要求在缓存中存储的东西。也没有什么强迫您为给定的缓存保留相同的项类型，所以这种假设并不适合这样的高级抽象。
我的理解是，对于 Spring Cache 这种高级抽象框架来说，Cache 是基于方法的，如果方法返回 Collection，那整个 Collection 就是需要被缓存的内容。
纠结了好久，小黑同学还是决定自己来造个轮子。
那我想要达到什么样的效果呢？
我希望对于这种根据多个 key 批量获取缓存的操作，可以先根据单个 key 从缓存中查找，如果缓存中不存在，就去加载数据，同时再将数据放到缓存中。
废话不多说，直接上源码：
https://github.com/shenjianeng/easy-cache
简单介绍一下整体的思路：
-
核心接口
-
com.github.shenjianeng.easycache.core.Cache
-
com.github.shenjianeng.easycache.core.MultiCacheLoader
-
Cache 接口定义了一些通用的缓存操作。和大部分 Cache 框架不同是，这里支持根据 key 批量获取缓存。
/**
* 根据 keys 缓存中获取,缓存中不存在,则返回null
*/
@NonNull
Map<K, V> getIfPresent(@NonNull Iterable<K> keys);
/**
* 根据 keys 从缓存中获取,如果缓存中不存在,调用 {@link MultiCacheLoader#loadCache(java.util.Collection)} 加载数据,并添加到缓存中
*/
@NonNull
Map<K, V> getOrLoadIfAbsent(@NonNull Iterable<K> keys);@FunctionalInterface
public interface MultiCacheLoader<K, V> {
@NonNull
Map<K, V> loadCache(@NonNull Collection<K> keys);
default V loadCache(K key) {
Map<K, V> map = loadCache(Collections.singleton(key));
if (CollectionUtils.isEmpty(map)) {
return null;
}
return map.get(key);
}
}MultiCacheLoader 是一个函数式接口。在调用 Cache#getOrLoadIfAbsent 方法时，如果缓存不存在，就会通过 MultiCacheLoader 来加载数据，然后加数据放到缓存中。
RedisCache 是现在 Cache 接口的唯一实现。正如其类名一样，这是基于 redis 的缓存实现。
先说一下大致的实现思路：
- 使用 redis 的 mget 命令，批量获取缓存。为了保证效率，每次最多批量获取 20 个。
- 如果有数据不在缓存中，则判断是否需要自动加载数据，如果需要则通过 MultiCacheLoader 加载数据
- 将数据存放到缓存中。同时通过维护一个 zset 来保存已知的 cache key，用于清除缓存使用。
废话不多说，直接上源码。
private Map<K, V> doGetOrLoadIfAbsent(Iterable<K> keys, boolean loadIfAbsent) {
List<String> cacheKeyList = buildCacheKey(keys);
List<List<String>> partitions = Lists.partition(cacheKeyList, MAX_BATCH_KEY_SIZE);
List<V> valueList = Lists.newArrayListWithExpectedSize(cacheKeyList.size());
for (List<String> partition : partitions) {
// Get multiple keys. Values are returned in the order of the requested keys.
List<V> values = (List<V>) redisTemplate.opsForValue().multiGet(partition);
valueList.addAll(values);
}
List<K> keysList = Lists.newArrayList(keys);
List<K> missedKeyList = Lists.newArrayList();
Map<K, V> map = Maps.newHashMapWithExpectedSize(partitions.size());
for (int i = 0; i < valueList.size(); i++) {
V v = valueList.get(i);
K k = keysList.get(i);
if (v != null) {
map.put(k, v);
} else {
missedKeyList.add(k);
}
}
if (loadIfAbsent) {
Map<K, V> missValueMap = multiCacheLoader.loadCache(missedKeyList);
put(missValueMap);
map.putAll(missValueMap);
}
return map;
}缓存清除方法实现：
public void evictAll() {
Set<Serializable> serializables = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(knownKeysName, 0, 0);
if (!CollectionUtils.isEmpty(serializables)) {
List<String> cacheKeys = Lists.newArrayListWithExpectedSize(serializables.size());
serializables.forEach(serializable -> {
if (serializable instanceof String) {
cacheKeys.add((String) serializable);
}
});
redisTemplate.delete(cacheKeys);
redisTemplate.opsForZSet().remove(knownKeysName, cacheKeys);
}
}更多源码细节，如果读者感兴趣，可以自行阅读源码：easy-cache
欢迎大家 fork 体验，或者评论区留言探讨，写的不好，请多多指教~~
未来计划：
- 支持缓存 null 值
- 支持 annotation 的声明式缓存