Spring AOP + Redis缓存数据库查询

应用场景

我们希望能够将数据库查询结果缓存到Redis中，这样在第二次做同样的查询时便可以直接从redis取结果，从而减少数据库读写次数。

需要解决的问题

1. 操作缓存的代码写在哪？必须要做到与业务逻辑代码完全分离。
2. 如何避免脏读？ 从缓存中读出的数据必须与数据库中的数据一致。
3. 如何为一个数据库查询结果生成一个唯一的标识？即通过该标识(Redis中为Key)，能唯一确定一个查询结果，同一个查询结果，一定能映射到同一个key。只有这样才能保证缓存内容的正确性
4. 如何序列化查询结果？查询结果可能是单个实体对象，也可能是一个List。

解决方案

避免脏读

我们缓存了查询结果，那么一旦数据库中的数据发生变化，缓存的结果就不可用了。为了实现这一保证，可以在执行相关表的更新查询(update, delete, insert)查询前，让相关的缓存过期。这样下一次查询时程序就会重新从数据库中读取新数据缓存到redis中。那么问题来了，在执行一条insert前我怎么知道应该让哪些缓存过期呢？对于Redis，我们可以使用Hash Set数据结构，让一张表对应一个Hash Set，所有在这张表上的查询都保存到该Set下。这样当表数据发生变动时，直接让Set过期即可。我们可以自定义一个注解，在数据库查询方法上通过注解的属性注明这个操作与哪些表相关，这样在执行过期操作时，就能直接从注解中得知应该让哪些Set过期了。

为查询生成唯一标识

对于MyBatis，我们可以直接使用SQL字符串做为key。但是这样就必须编写基于MyBatis的拦截器，从而使你的缓存代码与MyBatis紧紧耦合在一起。如果哪天更换了持久层的框架，你的缓存代码就白写了，所以这个方案并不完美。 
仔细想一想，其实如果两次查询调用的类名、方法名和参数值相同，我们就可以确定这两次查询结果一定是相同的（在数据没有变动的前提下）。因此，我们可以将这三个元素组合成一个字符串做为key, 就解决了标识问题。

序列化查询结果

最方便的序列化方式就是使用JDK自带的ObjectOutputStream和ObjectInputStream。优点是几乎任何一个对象，只要实现了Serializable接口，都用同一套代码能被序列化和反序列化。但缺点也很致命，那就是序列化的结果容量偏大，在redis中会消耗大量内存（是对应JSON格式的3倍左右）。那么我们只剩下JSON这一个选择了。 
JSON的优点是结构紧凑，可读性强，但美中不足的是，反序列化对象时必须提供具体的类型参数(Class对象)，如果是List对象，还必须提供List和List中的元素类型两种信息，才能被正确反序列化。这样就增加了代码的复杂度。不过这些困难都是可以克服的，所以我们还是选择JSON作为序列化存储方式。

代码写在哪

毫无疑问，该AOP上场了。在我们的例子中，持久化框架使用的是MyBatis，因此我们的任务就是拦截Mapper接口方法的调用，通过Around(环绕通知)编写以下逻辑：

1. 方法被调用之前，根据类名、方法名和参数值生成Key
2. 通过Key向Redis发起查询
3. 如果缓存命中，则将缓存结果反序列化作为方法调用的返回值 ，并阻止被代理方法的调用。
4. 如果缓存未命中，则执行代理方法，得到查询结果，序列化，用当前的Key将序列化结果放入redis中。

代码实现

因为我们要拦截的是Mapper接口方法，因此必须命令spring使用JDK的动态代理而不是cglib的代理。为此，我们需要做以下配置：

<!-- 当proxy-target-class为false时使用JDK动态代理 --><!-- 为true时使用cglib --><!-- cglib无法拦截接口方法 --><aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="false" />
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然后定义两个标注在接口方法上的注解，用于传递类型参数：

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD)@Documentedpublic @interface RedisCache {    Class type();}
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@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD)public @interface RedisEvict {    Class type();}
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注解的使用方式如下：

// 表示该方法需要执行 (缓存是否命中 ? 返回缓存并阻止方法调用 : 执行方法并缓存结果)的缓存逻辑@RedisCache(type = JobPostModel.class)JobPostModel selectByPrimaryKey(Integer id);
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// 表示该方法需要执行清除缓存逻辑@RedisEvict(type = JobPostModel.class)int deleteByPrimaryKey(Integer id);
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AOP的代码如下:

@Aspect@Componentpublic class RedisCacheAspect {    public static final Logger infoLog = LogUtils.getInfoLogger();    @Qualifier("redisTemplateForString")    @Autowired    StringRedisTemplate rt;    /**     * 方法调用前，先查询缓存。如果存在缓存，则返回缓存数据，阻止方法调用;     * 如果没有缓存，则调用业务方法，然后将结果放到缓存中     * @param jp     * @return     * @throws Throwable     */    @Around("execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.select*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.get*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.find*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.search*(..))")    public Object cache(ProceedingJoinPoint jp) throws Throwable {        // 得到类名、方法名和参数        String clazzName = jp.getTarget().getClass().getName();        String methodName = jp.getSignature().getName();        Object[] args = jp.getArgs();        // 根据类名，方法名和参数生成key        String key = genKey(clazzName, methodName, args);        if (infoLog.isDebugEnabled()) {            infoLog.debug("生成key:{}", key);        }        // 得到被代理的方法        Method me = ((MethodSignature) jp.getSignature()).getMethod();        // 得到被代理的方法上的注解        Class modelType = me.getAnnotation(RedisCache.class).type();        // 检查redis中是否有缓存        String value = (String)rt.opsForHash().get(modelType.getName(), key);        // result是方法的最终返回结果        Object result = null;        if (null == value) {            // 缓存未命中            if (infoLog.isDebugEnabled()) {                infoLog.debug("缓存未命中");            }            // 调用数据库查询方法            result = jp.proceed(args);            // 序列化查询结果            String json = serialize(result);            // 序列化结果放入缓存            rt.opsForHash().put(modelType.getName(), key, json);        } else {            // 缓存命中            if (infoLog.isDebugEnabled()) {                infoLog.debug("缓存命中, value = {}", value);            }            // 得到被代理方法的返回值类型            Class returnType = ((MethodSignature) jp.getSignature()).getReturnType();            // 反序列化从缓存中拿到的json            result = deserialize(value, returnType, modelType);            if (infoLog.isDebugEnabled()) {                infoLog.debug("反序列化结果 = {}", result);            }        }        return result;    }    /**     * 在方法调用前清除缓存，然后调用业务方法     * @param jp     * @return     * @throws Throwable     */    @Around("execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.insert*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.update*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.delete*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.increase*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.decrease*(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.complaint(..))" +            "|| execution(* com.fh.taolijie.dao.mapper.JobPostModelMapper.set*(..))")    public Object evictCache(ProceedingJoinPoint jp) throws Throwable {        // 得到被代理的方法        Method me = ((MethodSignature) jp.getSignature()).getMethod();        // 得到被代理的方法上的注解        Class modelType = me.getAnnotation(RedisEvict.class).type();        if (infoLog.isDebugEnabled()) {            infoLog.debug("清空缓存:{}", modelType.getName());        }        // 清除对应缓存        rt.delete(modelType.getName());        return jp.proceed(jp.getArgs());    }    /**     * 根据类名、方法名和参数生成key     * @param clazzName     * @param methodName     * @param args 方法参数     * @return     */    protected String genKey(String clazzName, String methodName, Object[] args) {        StringBuilder sb = new StringBuilder(clazzName);        sb.append(Constants.DELIMITER);        sb.append(methodName);        sb.append(Constants.DELIMITER);        for (Object obj : args) {            sb.append(obj.toString());            sb.append(Constants.DELIMITER);        }        return sb.toString();    }    protected String serialize(Object target) {        return JSON.toJSONString(target);    }    protected Object deserialize(String jsonString, Class clazz, Class modelType) {        // 序列化结果应该是List对象        if (clazz.isAssignableFrom(List.class)) {            return JSON.parseArray(jsonString, modelType);        }        // 序列化结果是普通对象        return JSON.parseObject(jsonString, clazz);    }}
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这样我们就完成了数据库查询缓存的实现。

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UPDATE: 
最好为Hash Set设置一个过期时间，这样即使缓存策略有误（导致读出脏数据），过期时间到了以后依然可以与数据库保持同步：

// 序列化结果放入缓存            rt.execute(new RedisCallback<Object>() {                @Override                public Object doInRedis(RedisConnection redisConn) throws DataAccessException {                    // 配置文件中指定了这是一个String类型的连接                    // 所以这里向下强制转换一定是安全的                    StringRedisConnection conn = (StringRedisConnection) redisConn;                    // 判断hash名是否存在                    // 如果不存在，创建该hash并设置过期时间                    if (false == conn.exists(hashName) ){                        conn.hSet(hashName, key, json);                        conn.expire(hashName, Constants.HASH_EXPIRE_TIME);                    } else {                        conn.hSet(hashName, key, json);                    }                    return null;                }            });作者：司青，本文链接http://blog.csdn.net/neosmith/article/details/46811089