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Raw Blame History

缓存架构

**本文档引用的文件** - [CachedVersionedEntityRepository.java](file://jcpp-app/src/main/java/sanbing/jcpp/app/dal/repository/impl/CachedVersionedEntityRepository.java) - [VersionedCache.java](file://jcpp-infrastructure-cache/src/main/java/sanbing/jcpp/infrastructure/cache/VersionedCache.java) - [VersionedCaffeineCache.java](file://jcpp-infrastructure-cache/src/main/java/sanbing/jcpp/infrastructure/cache/VersionedCaffeineCache.java) - [VersionedRedisCache.java](file://jcpp-infrastructure-cache/src/main/java/sanbing/jcpp/infrastructure/cache/VersionedRedisCache.java) - [JCPPCaffeineCacheConfiguration.java](file://jcpp-infrastructure-cache/src/main/java/sanbing/jcpp/infrastructure/cache/JCPPCaffeineCacheConfiguration.java) - [JCPPRedisCacheConfiguration.java](file://jcpp-infrastructure-cache/src/main/java/sanbing/jcpp/infrastructure/cache/JCPPRedisCacheConfiguration.java) - [PileCacheKey.java](file://jcpp-app/src/main/java/sanbing/jcpp/app/service/cache/pile/PileCacheKey.java) - [PileCacheEvictEvent.java](file://jcpp-app/src/main/java/sanbing/jcpp/app/service/cache/pile/PileCacheEvictEvent.java) - [PileRepositoryImpl.java](file://jcpp-app/src/main/java/sanbing/jcpp/app/dal/repository/impl/PileRepositoryImpl.java) - [Pile.java](file://jcpp-app/src/main/java/sanbing/jcpp/app/dal/entity/Pile.java)

引言

JChargePointProtocol系统采用多级缓存架构来优化充电桩相关数据的访问性能。该架构结合了Caffeine本地缓存和Redis分布式缓存的优势，在保证高性能的同时确保数据一致性。本文档深入分析这一缓存架构的设计原理、实现机制和最佳实践。

多级缓存架构设计

graph TD
Client[客户端请求] --> ReadCache[读取缓存]
ReadCache --> CheckCaffeine{检查Caffeine<br>本地缓存}
CheckCaffeine --> |命中| ReturnFromCaffeine[返回Caffeine数据]
CheckCaffeine --> |未命中| CheckRedis{检查Redis<br>分布式缓存}
CheckRedis --> |命中| ReturnFromRedis[返回Redis数据]
CheckRedis --> |未命中| QueryDB[查询数据库]
QueryDB --> UpdateRedis[更新Redis缓存]
UpdateRedis --> UpdateCaffeine[更新Caffeine缓存]
UpdateCaffeine --> ReturnFromDB[返回数据库数据]
WriteOperation[写入操作] --> UpdateDB[更新数据库]
UpdateDB --> DeleteRedis[删除Redis缓存]
DeleteRedis --> DeleteCaffeine[删除Caffeine缓存]
DeleteCaffeine --> Complete[操作完成]
style ReadCache fill:#f9f,stroke:#333
style WriteOperation fill:#f9f,stroke:#333

图示来源

本节来源

Caffeine与Redis组合的优势

JChargePointProtocol采用Caffeine（本地缓存）和Redis（分布式缓存）的组合设计，主要基于以下考虑：

性能分层：Caffeine作为第一级缓存，提供微秒级的访问速度，减少对远程Redis的访问压力。
高可用性：即使Redis服务暂时不可用，本地缓存仍能提供一定程度的服务能力。
网络开销优化：避免频繁的网络往返，特别适合高并发场景下的充电桩状态查询。
资源利用：充分利用应用服务器的内存资源，同时通过Redis实现多实例间的数据共享。

Caffeine缓存通过JCPPCaffeineCacheConfiguration配置，支持基于权重的最大容量限制和写后过期策略。Redis缓存通过 JCPPRedisCacheConfiguration配置，提供了连接池管理、序列化配置和分布式环境下的缓存管理。

缓存一致性机制

classDiagram
class VersionedCache {
+get(K key)
+put(K key, V value)
+evict(K key)
+evict(K key, Integer version)
+getVersion(V value)
}
class VersionedCaffeineCache {
-doGet(K key)
-doPut(K key, V value, Integer version)
-wrapValue(V value, Integer version)
}
class VersionedRedisCache {
-SET_VERSIONED_VALUE_LUA_SCRIPT
-doPut(rawKey, value, version, expiration, connection)
-init()
}
class HasVersion {
+getVersion()
+setVersion(Integer version)
}
class Pile {
-UUID id
-String pileCode
-Integer version
}
class PileCacheKey {
-UUID pileId
-String pileCode
-isVersioned()
}
VersionedCache <|-- VersionedCaffeineCache
VersionedCache <|-- VersionedRedisCache
HasVersion <|-- Pile
VersionedCacheKey <|-- PileCacheKey
VersionedCaffeineCache --> JCPPPair : "包装版本和值"
VersionedRedisCache --> LUA : "使用Lua脚本"
Pile --> PileCacheKey : "通过ID或编码创建键"

图示来源

本节来源

CachedVersionedEntityRepository实现机制

CachedVersionedEntityRepository是缓存一致性机制的核心实现，其工作原理如下：

版本号机制：实体类（如Pile）实现HasVersion接口，包含version字段，每次更新时版本号递增。
条件更新：在向缓存写入数据时，只有当新数据的版本号大于缓存中现有数据的版本号时，才会执行更新操作。
原子性保证：Redis层面使用Lua脚本确保"检查版本-更新值"操作的原子性，避免并发更新导致的数据不一致。

在VersionedRedisCache中，通过Lua脚本实现了版本控制逻辑：

获取当前缓存值的版本号（前8字节）
比较新版本号与当前版本号
仅当新版本号更大时才更新缓存

这种设计有效避免了脏读问题，确保了缓存与数据库之间的一致性。

缓存读写流程

sequenceDiagram
participant Client as 客户端
participant Repo as PileRepositoryImpl
participant Caffeine as Caffeine缓存
participant Redis as Redis缓存
participant DB as 数据库
Client->>Repo : findPileByCode(pileCode)
Repo->>Caffeine : get(PileCacheKey)
Caffeine-->>Repo : 缓存命中/未命中
alt Caffeine命中
Repo-->>Client : 返回数据
else Caffeine未命中
Repo->>Redis : get(PileCacheKey)
Redis-->>Repo : 缓存命中/未命中
alt Redis命中
Repo->>Caffeine : put(数据)
Repo-->>Client : 返回数据
else Redis未命中
Repo->>DB : selectByCode(pileCode)
DB-->>Repo : 返回实体
Repo->>Redis : put(实体, version)
Repo->>Caffeine : put(实体)
Repo-->>Client : 返回实体
end
end
Note over Client,Repo : 读取流程：Caffeine → Redis → DB
Client->>Repo : updatePile(pile)
Repo->>DB : update(pile)
DB-->>Repo : 更新成功
Repo->>Repo : 发布PileCacheEvictEvent
Repo->>Caffeine : evict(相关缓存键)
Repo->>Redis : evict(相关缓存键)
Repo-->>Client : 操作完成
Note over Client,Repo : 写入流程：更新DB → 删除两级缓存

图示来源

本节来源

读取流程

缓存的读取遵循"先本地，后远程"的原则：

首先尝试从Caffeine本地缓存中获取数据
如果本地缓存未命中，则查询Redis分布式缓存
如果Redis缓存也未命中，则访问数据库获取数据
将数据库查询结果依次写入Redis和Caffeine缓存，供后续请求使用

这种分层查询策略最大限度地利用了本地缓存的高性能优势，同时保证了数据的最终一致性。

写入流程

写入操作采用"先数据库，后缓存"的策略：

首先更新数据库中的数据
发布缓存失效事件（如PileCacheEvictEvent）
在事件处理中删除两级缓存中的相关数据

这种"写后失效"（Write-Through with Cache-Aside）模式确保了数据的一致性，避免了缓存与数据库之间的数据偏差。

缓存键设计

classDiagram
class PileCacheKey {
-UUID pileId
-String pileCode
+PileCacheKey(UUID pileId)
+PileCacheKey(String pileCode)
+toString()
+isVersioned()
}
class VersionedCacheKey {
+isVersioned()
}
PileCacheKey --> VersionedCacheKey : 实现
note right of PileCacheKey
缓存键设计原则：
1. 支持多种查询方式
2. 版本控制标识
3. 序列化兼容性
end

图示来源

PileCacheKey.java

本节来源

PileCacheKey.java

PileCacheKey设计原则

PileCacheKey的设计体现了以下核心原则：

多维度查询支持：同时支持通过充电桩ID（pileId）和桩编码（pileCode）两种方式创建缓存键，满足不同场景的查询需求。
版本控制标识：通过isVersioned()方法区分是否需要版本控制，当通过pileId查询时不需要版本控制，而通过pileCode 查询时需要版本控制。
简洁的toString实现：toString()方法优先返回pileId，不存在时返回pileCode，确保缓存键的可读性和一致性。
序列化兼容：使用@Serial注解和serialVersionUID确保序列化兼容性，避免版本升级导致的问题。

这种设计既满足了功能需求，又考虑了性能和可维护性。

缓存失效策略

flowchart TD
Start([缓存失效触发]) --> ActiveEviction["主动失效策略"]
Start --> PassiveEviction["被动失效策略"]
ActiveEviction --> EventDriven["事件驱动失效"]
EventDriven --> PileEvictEvent["PileCacheEvictEvent"]
PileEvictEvent --> HandleEvict["handleEvictEvent处理"]
HandleEvict --> EvictCaffeine["删除Caffeine缓存"]
HandleEvict --> EvictRedis["删除Redis缓存"]
PassiveEviction --> TTL["TTL过期"]
TTL --> CaffeineTTL["Caffeine TTL配置"]
CaffeineTTL --> expireAfterWrite["expireAfterWrite"]
TTL --> RedisTTL["Redis TTL配置"]
RedisTTL --> cacheTtl["cacheTtl参数"]
EvictCaffeine --> End([缓存失效完成])
EvictRedis --> End
expireAfterWrite --> End
cacheTtl --> End
style ActiveEviction fill:#f96,stroke:#333
style PassiveEviction fill:#69f,stroke:#333

图示来源

本节来源

主动失效

主动失效通过事件驱动机制实现：

当充电桩数据被修改或删除时，发布PileCacheEvictEvent事件
PileRepositoryImpl中的@TransactionalEventListener监听并处理该事件
在事件处理方法handleEvictEvent中，删除与该充电桩相关的所有缓存键

这种设计确保了数据变更后缓存能够及时失效，避免了脏数据的传播。

被动失效

被动失效依赖于TTL（Time To Live）机制：

Caffeine缓存通过expireAfterWrite配置写后过期时间
Redis缓存通过cacheTtl参数配置过期时间
当缓存项超过设定的生存时间后自动失效

被动失效作为主动失效的补充，提供了额外的安全保障，防止因事件机制故障导致的缓存数据长期不一致。

性能监控与优化

graph LR
Metrics[性能监控指标] --> HitRate["缓存命中率"]
Metrics --> Latency["访问延迟"]
Metrics --> Memory["内存使用"]
Metrics --> QPS["查询吞吐量"]
HitRate --> CaffeineHit["Caffeine命中率"]
HitRate --> RedisHit["Redis命中率"]
Latency --> LocalLatency["本地缓存延迟"]
Latency --> RemoteLatency["远程缓存延迟"]
Memory --> CaffeineMem["Caffeine内存"]
Memory --> RedisMem["Redis内存"]
QPS --> ReadQPS["读取QPS"]
QPS --> WriteQPS["写入QPS"]
Optimization[优化建议] --> SizeTuning["容量调优"]
Optimization --> TTLTuning["TTL调优"]
Optimization --> PatternAnalysis["访问模式分析"]
Optimization --> Monitoring["监控告警"]
SizeTuning --> MaxSize["设置合理的maxSize"]
TTLTuning --> OptimalTTL["根据业务需求设置TTL"]
PatternAnalysis --> Hotspot["识别热点数据"]
Monitoring --> Alert["设置命中率告警"]
style HitRate fill:#ff6,stroke:#333
style Optimization fill:#6f6,stroke:#333

图示来源

本节来源

性能监控指标

建议监控以下关键性能指标：

缓存命中率：衡量缓存有效性的核心指标，应分别监控Caffeine和Redis的命中率。
访问延迟：记录从各级缓存获取数据的响应时间，识别性能瓶颈。
内存使用：监控Caffeine和Redis的内存占用情况，防止内存溢出。
查询吞吐量：统计单位时间内的缓存读写操作数量。

优化建议

容量调优：根据实际内存资源和访问模式，合理设置Caffeine的maxSize和Redis的内存限制。
TTL调优：根据业务数据的变更频率，设置合适的TTL值，平衡数据新鲜度和缓存效率。
访问模式分析：通过监控识别热点数据，考虑对热点数据进行特殊处理或预加载。
监控告警：设置缓存命中率的告警阈值，当命中率异常下降时及时排查问题。

结论

JChargePointProtocol的多级缓存架构通过Caffeine和Redis的有机结合，在性能和数据一致性之间取得了良好平衡。 CachedVersionedEntityRepository 通过版本号机制有效解决了缓存一致性问题，避免了脏读现象。缓存键的精心设计支持了多种查询场景，而主动与被动相结合的失效策略确保了数据的及时更新。通过合理的性能监控和持续优化，该缓存架构能够有效支撑系统的高并发访问需求。

16 KiB Raw Blame History Unescape Escape

缓存架构

目录

引言

多级缓存架构设计

Caffeine与Redis组合的优势

缓存一致性机制

CachedVersionedEntityRepository实现机制

缓存读写流程

读取流程

写入流程

缓存键设计

PileCacheKey设计原则

缓存失效策略

主动失效

被动失效

性能监控与优化

性能监控指标

优化建议

结论

16 KiB

Raw Blame History