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

MapOptions<K, V> options = MapOptions.< K, V > defaults()
.loader( mapLoader );
RMap<K, V> map = redisson.getMap( "test", options );
/* or */
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache( "test", options );
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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 = new MapWriter<String, String>()
{
	@Override
	public void writeAll( Map<String, String> map )
	{
		PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)" );
		try {
			for ( Entry<String, String> entry : map.entrySet() )
			{
				preparedStatement.setString( 1, entry.getKey() );
				preparedStatement.setString( 2, entry.getValue() );
				preparedStatement.addBatch();
			}
			preparedStatement.executeBatch();
		} finally {
			preparedStatement.close();
		}
	}
 
 
	@Override
	public void write( String key, String value )
	{
		PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)" );
		try {
			preparedStatement.setString( 1, key );
			preparedStatement.setString( 2, value );
			preparedStatement.executeUpdate();
		} finally {
			preparedStatement.close();
		}
	}
 
 
	@Override
	public void deleteAll( Collection<String> keys )
	{
		PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "DELETE FROM student where id = ?" );
		try {
			for ( String key : keys )
			{
				preparedStatement.setString( 1, key );
				preparedStatement.addBatch();
			}
			preparedStatement.executeBatch();
		} finally {
			preparedStatement.close();
		}
	}
 
 
	@Override
	public void delete( String key )
	{
		PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "DELETE FROM student where id = ?" );
		try {
			preparedStatement.setString( 1, key );
			preparedStatement.executeUpdate();
		} finally {
			preparedStatement.close();
		}
	}
}
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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( "test", options );
/* or */
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache( "test", options );
复制代码

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( "test", options );
/* or */
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache( "test", options );
复制代码

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。