Spring AOP实现Redis缓存数据库查询源码

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
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。
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。
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
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。【加群】：857565362
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：
方法被调用之前，根据类名、方法名和参数值生成Key
通过Key向Redis发起查询【加群】：857565362
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。
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" />

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)
@Documented
public @interface RedisCache {
  Class type();
}

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RedisEvict {
  Class type();
}

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);

// 表示该方法需要执行清除缓存逻辑
@RedisEvict(type = JobPostModel.class)
int deleteByPrimaryKey(Integer id);

AOP的代码如下:

@Aspect
@Component
public 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);
  }
}

这样我们就完成了数据库查询缓存的实现。
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;
        }
      });

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