裝飾模式、泛型、序列化重構Caffeine解決緩存不一致的問題

来源:https://www.cnblogs.com/huanongying/archive/2022/09/22/16717718.html
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一、前言 Caffeine是一個高性能的 Java 緩存庫,底層數據存儲採用ConcurrentHashMap 優點:因為Caffeine面向JDK8,在jdk8中ConcurrentHashMap增加了紅黑樹,在hash衝突嚴重時也能有良好的讀性能。多線程環境中,不同的key可以併發寫,相同的ke ...


一、前言

Caffeine是一個高性能的 Java 緩存庫,底層數據存儲採用ConcurrentHashMap

  • 優點:因為Caffeine面向JDK8,在jdk8中ConcurrentHashMap增加了紅黑樹,在hash衝突嚴重時也能有良好的讀性能。多線程環境中,不同的key可以併發寫,相同的key會加鎖,天然的解決了緩存擊穿問題和緩存雪崩問題。

  • 缺點:因為底層數據結構是ConcurrentHashMap,所有不能作為分散式緩存,同時如果使用不當,會帶來數據不一致的問題
    本文主要內容是探討Caffeine使用不當時,數據一致性安全問題

二、問題發生場景

如下圖所示,問題的根源在於A能直接拿到緩存地址的引用,然後通過引用就能隨意修改引用指向的緩存對象,要解決這個問題,可以在步驟三這裡,將緩存對象深拷貝後的副本的引用返回給客戶端,這樣客戶端對緩存的任何操作,改變的只是副本,緩存本身只能由維護者來更新

三、如何進行對象的深拷貝

實現方式:

  1. 緩存實體類本身封裝成不可變類對象,類和屬性全部用final修飾,不提供能改變屬性的方法,屬性的值只能在對象創建過程中設置
  2. 緩存獲取API返回緩存實體後,重新創建一個新對象,對於基本類型的屬性可以用set方法簡單設置,註意對象類型的屬性每一層都要重新創建,特繁瑣,然後set,稍不小心就會出現淺拷貝問題,所有這裡要不建議用BeanUtils等工具類
  3. 使用Jackson將緩存對象先系列化為Json字元串,然後將Json字元串反序列化為對象,這裡一定能得到一個安全的深拷貝對象

因為我們的項目中已經在大量使用Caffeine,方案1和2需要對大量的實體類和緩存獲取介面進行大量的改造,工作量巨大,後面採用方案3

四、怎麼獲取泛型T的Type

後面需要使用Jackson對泛型V進行反序列化,需要用到泛型V的Type屬性,如果是普通對象用class,比如User.class,這裡只有泛型無法知道class,之所以採用泛型,是因為緩存是面向任意數據類型的,定義泛型是為了更強的通用性,下麵是獲取泛型T的Typede代碼,參考了Jackson的TypeReference類的源碼

//拷貝了的緩存對象,原來緩存操作類的裝飾者
public abstract class CopiedCache<K, V> implements Cache<K, V>, LoadingCache<K, V> {

	/**
     * 被裝飾的緩存實例
     */
    private final Cache<K, V> cache;

    /**
     * 泛型V的類型,反序列化時會用到
     */
    protected final Type vType;

    public CopiedCache(Cache<K, V> cache) {
        this.cache = cache;
        //獲取泛型V的類型,參考Jackson的TypeReference類的源碼
        Type superClass = getClass().getGenericSuperclass();
        if (superClass instanceof Class<?>) { // sanity check, should never happen
            throw new IllegalArgumentException("Internal error: TypeReference constructed without actual type information");
        }
        //獲取泛型參數列表,下標0表示K,1表示V,後面的反序列化只用到了V的Type
        vType = ((ParameterizedType) superClass).getActualTypeArguments()[1];
        
        /**
         * json字元串反序列化對象:
         * ObjectMapper om = new ObjectMapper(new JsonFactory());
         *
         * 普通對象
         * OM.readValue(json, XXX.class);
         *
         * 泛型對象
         * OM.readValue(json, OM.getTypeFactory().constructType(vType));
         */
    }
    
    /**
     *其餘部分省略,這裡主要說明如何獲取泛型的class
     * 
     * 1.這個類最初設計時不是抽象類,創建對象的代碼:
     *      LoadingCache<Long, UserDetails> userCache = new CopiedCache<>(cache);
     * 如果這麼做,構造方法中使用類似TypeReference的方法,無法獲取泛型V的class
     *
     * 2.經測試分析,在泛型類中,只能通過子類來獲取泛型類型,為了強制使用此類,CopiedCache設計成了泛型,初始化時可以用
     * 匿名內部類來代替子類,創建該類對象的代碼:
     *      LoadingCache<Long, UserDetails> userCache = new CopiedCache<Long, UserDetails>(cache) {};
     *
     */
    
}

五、裝飾模式

使用裝飾模式是為了對Caffeine中緩存查詢方法做增強處理(主要是對緩存對象進行深拷貝),對目標類的某些方法進行增強的實現方式:

  1. 直接在目標類的方法上修改,這裡Caffeine是三方庫,根本沒法改,硬要改的話,只能是改它的源代碼重新生成jar包,這個包會成為野包,個人感覺此法不妥,這麼做了面向對象的開閉原則(對擴展開放,對修改關閉)
  2. Spring AOP,這樣額外引入了Spring框架,而且Caffeine中涉及查詢方法太多,可能需要定義特別多的切點,比較麻煩
  3. 裝飾模式,Cache和LoadingCache是Caffeine中的緩存操作介面,充當被裝飾者的角色,CopiedCache充當裝飾者,CopiedCache持有被裝飾者的引用,對象創建時需傳入被裝飾者引用,同時實現了被裝飾者的介面。通過繼承重寫需要增強的方法,對於不需要增強的方法,直接委托給被裝飾者調用,最後可以依據里氏替換原則,只需將緩存操作介面的引用指向CopiedCache,原來緩存查詢相關的代碼不用作任何改變,極大降低耦合度

裝飾模式類圖:

六、代碼實現

改造前,緩存初始化及緩存查詢的實現代碼

//緩存初始化
LoadingCache<Long, UserDetails> userCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1024L)
                .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(15))
                .build(delegate::getUserDetails);

//這裡userDetails就是緩存,客戶端拿到後執行userDetails.setXXX,將會破壞緩存一致性
UserDetails userDetails = userCache.get(userId);

改造後,緩存初始化及緩存查詢的實現代碼

//緩存初始化
LoadingCache<Long, UserDetails> cache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1024L)
                .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(15))
                .build(delegate::getUserDetails);
//對原生的緩存類進行裝飾,註意後面的小括弧,CopiedCache是抽象類,這裡創建了匿名子類,可以將泛型類型傳給父類         
LoadingCache<Long, UserDetails> userCache = new CopiedCache<Long, UserDetails>(cache) {};

//這裡userDetails是緩存的拷貝,類似的調用邏輯不需要做任何的修改,自動實現了增強效果
UserDetails userDetails = userCache.get(userId);

裝飾類的代碼

@ThreadSafe
public abstract class CopiedCache<K, V> implements Cache<K, V>, LoadingCache<K, V> {

    /**
     * 被裝飾的緩存實例
     */
    private final Cache<K, V> cache;

    /**
     * 泛型V的類型,反序列化時會用到
     */
    protected final Type vType;

    public CopiedCache(Cache<K, V> cache) {
        this.cache = cache;
        //獲取泛型V的類型
        Type superClass = getClass().getGenericSuperclass();
        if (superClass instanceof Class<?>) { // sanity check, should never happen
            throw new IllegalArgumentException("Internal error: TypeReference constructed without actual type information");
        }
        vType = ((ParameterizedType) superClass).getActualTypeArguments()[1];
    }

    @Nullable
    @Override
    public V get(@Nonnull K key) {
    	//委托裝飾類去調用
        V v = (V) ((LoadingCache) cache).get(key);
        //下麵的copy方法就是增強的邏輯
        return copy(v);
    }

    @Nonnull
    @Override
    public Map<K, V> getAll(@Nonnull Iterable<? extends K> keys) {
        //委托給裝飾類去調用
        Map<K, V> map = ((LoadingCache) cache).getAll(keys);
        return copyMap(map);
    }
    
    @Override
    public void put(@Nonnull K key, @Nonnull V value) {
    	//不需要增強,直接委托給被裝飾類來調用
        cache.put(key, value);
    }

    /**
     * 普通對象的深拷貝,實現方式:序列化+反序列化
     * @param v
     * @return V
     */
    private V copy(V v) {
        return JSON.parse(JSON.stringify(v), vType);
    }
    
    //這裡省略了其他方法...

    /**
     * Map對象的深拷貝,實現方式:序列化+反序列化
     * @param map
     * @return java.util.Map<K,V>
     */
    private Map<K,V> copyMap(Map<K,V> map) {
        Map copiedMap = new LinkedHashMap();
        Maps.each(map, (k, v) -> copiedMap.put(k, copy(v)));
        return copiedMap;
    }
}

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