【Redis(8)】Spring Boot整合Redis和Guava，解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等缓存问题

在缓存技术的挑战及设计方案我们介绍了使用缓存技术可能会遇到的一些问题，那么如何解决这些问题呢？

在构建缓存系统时，Spring Boot和Redis的结合提供了强大的支持，而Guava的LoadingCache则为缓存管理带来了便捷的解决方案。下面我将介绍如何通过整合Spring Boot、Redis和Guava来实现一个解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存污染和缓存数据一致性问题的缓存方案。

一、整合Spring Boot与Redis

首先，我们需要在Spring Boot项目中整合原生Redis客户端。这可以通过添加Spring Boot Redis依赖来实现。

二、引入Guava

Guava的LoadingCache是一个高级缓存工具，它支持自动加载、缓存数据的自动刷新和监听器通知。

三、工具类

下面是一个三高缓存工具类的实现，它整合了Spring Boot、Redis和Guava的LoadingCache。这个工具类旨在解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存污染和缓存数据一致性问题。

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CacheUtil<DataLoader extends CacheUtil.DataLoaderInterface> {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private final ValueOperations<String, String> valueOperations;private final LoadingCache<String, String> loadingCache;private final DataLoader dataLoader;@Autowiredpublic CacheUtil(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, DataLoader dataLoader) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.valueOperations = stringRedisTemplate.opsForValue();this.dataLoader = dataLoader;// 初始化Guava LoadingCache// 设置最大容量，避免缓存污染// 设置写入后过期时间，避免缓存雪崩// 使用锁机制，避免缓存击穿this.loadingCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(10000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader<String, String>() {@Overridepublic String load(String key) throws Exception {// 当缓存未命中时，调用数据加载器的方法从数据库加载数据return dataLoader.loadDataFromDatabase(key);}});}public String get(String key) {try {// 通过Guava LoadingCache获取数据// 自动处理缓存穿透和击穿return loadingCache.get(key);} catch (ExecutionException e) {// 异常处理，返回nullreturn null;}}public void set(String key, String value) {// 同时更新Redis和Guava LoadingCache// 保持数据一致性valueOperations.set(key, value);loadingCache.put(key, value);}public void update(String key, String value) {// 更新缓存数据，解决数据一致性问题set(key, value);}public void insert(String key, String value) {// 插入前检查缓存，避免缓存污染if (get(key) == null) {set(key, value);}}public void delete(String key) {// 删除Redis和Guava LoadingCache中的数据// 保持数据一致性valueOperations.delete(key);loadingCache.invalidate(key); // 使缓存项失效}// 用于在数据库更新后刷新缓存public void refreshCache(String key) {loadingCache.invalidate(key);}// 数据加载器接口，调用者需要实现该接口以提供数据加载逻辑public interface DataLoaderInterface {String loadDataFromDatabase(String key);}
}

四、使用示例

实现数据加载器接口：创建一个类实现CacheUtil.DataLoaderInterface接口，提供具体的数据加载逻辑。

public class UserCacheDataLoader implements CacheUtil.DataLoaderInterface {private final UserService userService; // 假设这是您的UserService@Autowiredpublic UserCacheDataLoader(UserService userService) {this.userService = userService;}@Overridepublic String loadDataFromDatabase(String key) {// 根据键（例如用户ID）从数据库加载数据User user = userService.findById(key);if (user != null) {return user.toString(); // 将用户信息转换为字符串}return null; // 用户不存在}
}

配置Spring Bean：在Spring配置中注册CacheUtil Bean。

@Configuration
public class CacheConfig {@Beanpublic CacheUtil<UserCacheDataLoader> userCacheUtil(UserCacheDataLoader userCacheDataLoader) {// 假设已经配置好StringRedisTemplate stringRedisTemplate = stringRedisTemplate(); return new CacheUtil<>(stringRedisTemplate, userCacheDataLoader);}// 其他配置...
}

在应用中使用：在需要缓存的地方注入CacheUtil并使用它。

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {private final CacheUtil<UserCacheDataLoader> userCacheUtil;@Autowiredpublic UserController(CacheUtil<UserCacheDataLoader> userCacheUtil) {this.userCacheUtil = userCacheUtil;}@GetMapping("/{userId}")public String getUserDetails(@PathVariable String userId) {// 使用CacheUtil的get方法来获取缓存数据return userCacheUtil.get(userId);}// 更新缓存数据userCacheUtil.update(key, value);// 插入缓存数据userCacheUtil.insert(key, value);// 删除缓存数据userCacheUtil.delete(key);// 数据库更新后刷新缓存userCacheUtil.refreshCache(key);
}