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使用Redis和Java进行数据库缓存 - DZone数据库

数据库缓存是处理这些性能问题的最常见策略之一。缓存涉及将数据库查询的结果保存在更快，更容易访问的位置。正确完成后，缓存将减少查询响应时间，减少数据库负载并降低成本。

但是，缓存也需要小心处理，因为它们实际上是在另一个位置创建另一个信息副本。保持数据库和缓存同步并保持最新可能比您预期的更棘手。在下一节中，我们将讨论一些最常见的数据库缓存策略。

什么是不同的缓存策略？

手动缓存（也称为缓存搁置策略）涉及直接管理数据库和缓存。您的应用程序在启动数据库查询之前检查缓存，并在对数据库进行任何更改后更新缓存。

虽然如果正确实现有效，但手动缓存可能非常繁琐，尤其是在您需要查询多个数据库时。出于这些原因，开发人员发明了许多替代性的缓存策略。

直读缓存策略

在读取缓存中，应用程序首先查询缓存以查看其所需的信息是否在内部。如果没有，它将从数据库中检索信息并使用它来更新缓存。缓存提供程序或缓存库负责查询和更新缓存的详细逻辑。

当应用程序重复请求相同的数据时，读取策略最适合读取繁重的工作负载：例如，一遍又一遍地加载相同文章的新闻网站。

读取策略的一个缺点是对缓存的第一次查询将始终导致未命中，因为保证所请求的信息不在内部。为了解决这个问题，开发人员通常会使用用户可能要求的信息提前“加热”缓存。

直写缓存策略

在直写式高速缓存中，首先对高速缓存进行更新，然后对数据库进行更新。从应用程序到缓存以及从缓存到数据库都有一条直接线。与直读式缓存结合使用时，直写式策略可确保您的数据保持一致，从而无需手动缓存失效。

后写缓存策略

在后写式缓存（也称为回写式高速缓存）中，应用程序首先将数据写入高速缓存。经过一段设定的延迟后，缓存也会将此信息写入数据库。后写缓存最适合写入繁重的工作负载，即使出现一些故障和停机也可以很好地执行。

基于Java的Redis缓存与Redisson

Redis 是NoSQL数据库最受欢迎的选项之一，它使用键值系统来存储数据。Redisson是Java编程语言中的Redis客户端库，可以使用所有熟悉的Java集合轻松访问Redis功能。

Redisson 允许您将数据放在外部存储中的地图中。您可以使用此功能实现数据库，Web服务或任何其他数据源的缓存。

Redis中的直读缓存

下面是一个Java示例，说明如何在Redis和Redisson中使用直读缓存。

如果请求的条目在缓存中不存在，则它将由 MapLoader 对象加载：

MapLoader<String, String> mapLoader = <b>new</b> MapLoader<String, String>() {
    @Override
    <b>public</b> Iterable<String> loadAllKeys() {
        List<String> list = <b>new</b> ArrayList<String>();
        Statement statement = conn.createStatement();
        <b>try</b> {
            ResultSet result = statement.executeQuery(<font>"SELECT id FROM student"</font><font>);
            <b>while</b> (result.next()) {
                list.add(result.getString(1));
            }
        } <b>finally</b> {
            statement.close();
        }
        <b>return</b> list;
    }
    @Override
    <b>public</b> String load(String key) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(</font><font>"SELECT name FROM student where id = ?"</font><font>);
        <b>try</b> {
            preparedStatement.setString(1, key);
            ResultSet result = preparedStatement.executeQuery();
            <b>if</b> (result.next()) {
                <b>return</b> result.getString(1);
            }
            <b>return</b> <b>null</b>;
        } <b>finally</b> {
            preparedStatement.close();
        }
    }
};
</font>

配置使用案例：

MapOptions<K, V> options = MapOptions.<K, V>defaults()
                              .loader(mapLoader);
RMap<K, V> map = redisson.getMap(<font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or</i></font><font>
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or with boost up to 45x times </i></font><font>
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or with boost up to 45x times </i></font><font>
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font>

Redis中的直写缓存

下面是一个Java示例，说明如何在Redis中使用Redis中的Redis使用直写缓存。

在 MapWriter 对象更新缓存和数据库之前，缓存更新方法不会返回：

MapWriter<String, String> mapWriter = <b>new</b> MapWriter<String, String>() {
    @Override
    <b>public</b> <b>void</b> writeAll(Map<String, String> map) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(<font>"INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)"</font><font>);
        <b>try</b> {
            <b>for</b> (Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
                preparedStatement.setString(1, entry.getKey());
                preparedStatement.setString(2, entry.getValue());
                preparedStatement.addBatch();
            }
            preparedStatement.executeBatch();
        } <b>finally</b> {
            preparedStatement.close();
        }
    }
    @Override
    <b>public</b> <b>void</b> write(String key, String value) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(</font><font>"INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)"</font><font>);
        <b>try</b> {
            preparedStatement.setString(1, key);
            preparedStatement.setString(2, value);
            preparedStatement.executeUpdate();
        } <b>finally</b> {
            preparedStatement.close();
        }
    }
    @Override
    <b>public</b> <b>void</b> deleteAll(Collection<String> keys) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(</font><font>"DELETE FROM student where id = ?"</font><font>);
        <b>try</b> {
            <b>for</b> (String key : keys) {
                preparedStatement.setString(1, key);
                preparedStatement.addBatch();
            }
            preparedStatement.executeBatch();
        } <b>finally</b> {
            preparedStatement.close();
        }
    }
    @Override
    <b>public</b> <b>void</b> delete(String key) {
        PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(</font><font>"DELETE FROM student where id = ?"</font><font>);
        <b>try</b> {
            preparedStatement.setString(1, key);
            preparedStatement.executeUpdate();
        } <b>finally</b> {
            preparedStatement.close();
        }
    }
};
</font>

使用配置案例：

MapOptions<K, V> options = MapOptions.<K, V>defaults()
                              .writer(mapWriter)
                              .writeMode(WriteMode.WRITE_THROUGH);
RMap<K, V> map = redisson.getMap(<font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or</i></font><font>
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or with boost up to 45x times </i></font><font>
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or with boost up to 45x times </i></font><font>
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font>

Redis中的后写缓存

MapWriter接口还用于异步提交对Map对象（缓存）和外部存储（数据库）的更新。后台写入操作执行中使用的线程数量通过 writeBehindThreads设置设置。

下面，我们看到Redisson中基于Redis的后写缓存实现的配置的Java示例：

MapOptions<K, V> options = MapOptions.<K, V>defaults()
                              .writer(mapWriter)
                              .writeMode(WriteMode.WRITE_BEHIND)
                              .writeBehindThreads(8);
RMap<K, V> map = redisson.getMap(<font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or</i></font><font>
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or with boost up to 45x times </i></font><font>
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font><font><i>// or with boost up to 45x times </i></font><font>
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache(</font><font>"test"</font><font>, options);
</font>

上述所有讨论的策略可用于 Redisson 的RMap，RMapCache，RLocalCachedMap和RLocalCachedMapCache对象。使用后两个对象可以使Redis中的读取操作速度提高45倍。

原文 https://www.jdon.com/51973

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