如何优雅地编写缓存代码

作者：巧凡

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2024-5-23

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本文主要介绍了编码过程中，如何将缓存代码从业务代码中剥离出来，促使代码更简洁，更便于阅读。希望对你的学习有帮助。
本文来自于微信公众号阿里技术，由火龙果软件Linda编辑、推荐。

01 前言

在日常的编码实践中，经常会用到缓存来解决高并发问题，缓存可以说是解决流量洪峰的不二利器。虽然集团中间件团队已经构建了缓存的基础设施，已经帮助我们解决了绝大部分问题，但是在实际的编码使用过程中，应用端调用缓存API时还是存在下述几类问题：

使用缓存的逻辑非常通用，基本都是先查缓存，有直接返回，没有查DB，再放入缓存中。这段通用逻辑散落在系统的各个地方，违反了高内聚低耦合的原则。

缓存代码和业务逻辑代码深度耦合在一起，不仅降低了代码的可读性，还额外增加了系统复杂度。

如果要切换缓存（MDB->LDB）或者API升级时，所有涉及代码都需要改动。

如果要解决缓存击穿、缓存穿透、级联缓存等类似通用问题时，都需要通过框架去解决。

因此，缓存是什么，如何选择某一种缓存，都不是本文重点，今天就写写实际编码过程中，如何将缓存代码从业务代码中剥离出来，促使代码更简洁，更便于阅读。

02 实践分析

先读取缓存数据，如果有数据则直接返回，如果没有读取到数据，则读取DB数据，等数据返回后，再更新缓存。

这种场景，在日常编码中，很常见，太简单，但是实际的代码确实很不一样，列举如下几种：

2.1 传统写法

使用什么缓存，就直接使用，嵌入到业务代码中。这种代码不管是code review，还是后人学习业务代码时，都不想看，道理很简单，跟实际的业务功能无关，我不想知道你用什么缓存，你是怎么编码缓存代码的。

2.2 高级一点的写法

相比传统的写法，为了解决缓存各种数据格式（List、Map等），各种对象序列化问题（java、json），团队内可以针对缓存这块，封装成简单的API，方便大家使用。使用简单了，但代码依然嵌入在业务代码中，没有剥离出来。

2.3 注解写法

最后是注解写法，相对前两种写法，代码已从业务代码中剥离出来，阅读代码的人，只会关心业务功能是如何实现的，使用哪个缓存，如何实现的，完全可以忽略。

03 spring cache方案分析

spring cache利用动态代理的方式，在代理类中处理缓存的相关操作，同时调用被代理类中的方法，从而可以使操作缓存的代码和业务代码分离，并且后期需要强化缓存能力时，也只需要修改代理类中的方法即可。

以上就是Spring Cache的原理。Spring Cache是Spring提供的通用缓存框架。它利用了AOP，实现了基于注解的缓存功能，使开发者不用关心底层使用了什么缓存框架，只需要在方法上简单地加一个注解，就能实现缓存功能了。用户使用Spring Cache，可以快速开发一个很不错的缓存功能。

3.1 代码目录

3.2 注解导图

3.3 注解使用示例

@Cacheable(value = "user_cache", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long id) {
   return userMapper.getUserById(id);
}
@CachePut(value = "user_cache", key = "#user.id", unless = "#result == null")
public User updateUser(User user) {
   userMapper.updateUser(user);
    return user;
}
@CacheEvict(value = "user_cache", key = "#id")
public void deleteUserById(Long id) {
   userMapper.deleteUserById(id);
}

3.4 方案分析

Spring Cache的功能很强大，设计也非常优雅。特别适合缓存控制没有那么细致的场景，比如偏静态展示页面，点赞数、排名等等，这些场景的特点是对数据实时性没有那么严格的要求，只需要将数据源缓存下来，过期之后自动刷新即可。这些场景下，Spring Cache就是神器，能大幅度提升研发效率。

但在高并发大数据量的场景下，精细的缓存颗粒度的控制上，还是需要做功能扩展。

多级缓存；

缓存定期刷新；

列表缓存；

缓存cpp保护机制；

缓存计数。

例如：Spring Cache并没有二级缓存的实现