Spring Cache: от подключения кэширования за 1 минуту до гибкой настройки кэш-менеджера

  • Tutorial
Раньше я боялся кэширования. Очень не хотелось лезть и выяснять, что это такое, сразу представлялись какие-то подкапотные люто-энтерпрайзные штуки, в которых может разобраться только победитель олимпиады по математике. Оказалось, что это не так. Кэширование оказалось очень простым, понятным и невероятно лёгким во внедрении в любой проект.



В данном посте я постараюсь объяснить о кэшировании так же просто, как это сейчас понимаю я. Вы узнаете о том, как внедрить кэширование за 1 минуту, как кэшировать по ключу, устанавливать время жизни кэша, и многие прочие штуки, которые необходимо знать, если Вам поручили закэшировать что-то в вашем рабочем проекте, и Вы не хотите ударить в грязь лицом.

Почему я говорю «поручили»? Потому что кэширование, как правило, есть смысл применять в больших, высоконагруженных проектах, с десятками тысяч запросов в минуту. В таких проектах, чтобы не перегружать базу, как правило, кэшируют обращения к репозиторию. Особенно если известно, что данные из какой-нибудь мастер-системы обновляются с некоторой периодичностью. Сами мы такие проекты не пишем, мы на них работаем. Если же проект маленький и перегрузки ему не грозят, тогда, конечно, лучше ничего не кэшировать — всегда свежие данные всегда лучше периодически обновляемых.

Обычно в обучающих постах докладчик сначала лезет под капот, начинает копаться в кишочках технологии, чем немало утомляет читателя, а уж потом, когда тот пролистал без дела добрую половину статьи и ничего не понял, повествует, как это работает. У нас всё будет иначе. Сначала мы делаем так, чтобы заработало, и желательно, с приложением наименьших усилий, а уж потом, если интересно, Вы сможете заглянуть под капот кэширования, посмотреть изнутри сам бин и тонко настроить кэширование. Но даже если Вы этого не сделаете (а это начинается с 6 пункта), Ваше кэширование будет работать и так.

Мы создадим проект, в котором разберём все те аспекты кэширования, которые я обещал. В конце, как обычно, будет ссылка на сам проект.

0. Создание проекта


Мы создадим очень простой проект, в котором мы сможем брать сущность из базы данных. Я добавил в проект Lombok, Spring Cache, Spring Data JPA и H2. Хотя, вполне можно обойтись только Spring Cache.

plugins {
    id 'org.springframework.boot' version '2.1.7.RELEASE'
    id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.8.RELEASE'
    id 'java'
}

group = 'ru.xpendence'
version = '0.0.1-SNAPSHOT'
sourceCompatibility = '1.8'

configurations {
    compileOnly {
        extendsFrom annotationProcessor
    }
}

repositories {
    mavenCentral()
}

dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa'
    compileOnly 'org.projectlombok:lombok'
    runtimeOnly 'com.h2database:h2'
    annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'
    testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
}

У нас будет только одна сущность, назовём её User.

@Entity
@Table(name = "users")
@Data
@NoArgsConstructor
@ToString
public class User implements Serializable {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(name = "name")
    private String name;

    @Column(name = "email")
    private String email;

    public User(String name, String email) {
        this.name = name;
        this.email = email;
    }
}

Добавим репозиторий и сервис:

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

@Slf4j
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    private final UserRepository repository;

    public UserServiceImpl(UserRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }

    @Override
    public User create(User user) {
        return repository.save(user);
    }

    @Override
    public User get(Long id) {
        log.info("getting user by id: {}", id);
        return repository.findById(id)
                .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("User not found by id " + id));
    }
}

Когда мы заходим в сервисный метод get(), мы пишем об этом в лог.

Подключим к проекту Spring Cache.

@SpringBootApplication
@EnableCaching    //подключение Spring Cache
public class CacheApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
    }

}

Проект готов.

1. Кэширование возвращаемого результата


Что делает Spring Cache? Spring Cache просто кэширует возвращаемый результат для определённых входных параметров. Давайте это проверим. Мы поставим аннотацию @Cacheable над сервисным методом get(), чтобы кэшировать возвращаемые данные. Дадим этой аннотации название «users» (далее мы разберём, зачем это делается, отдельно).

    @Override
    @Cacheable("users")
    public User get(Long id) {
        log.info("getting user by id: {}", id);
        return repository.findById(id)
                .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("User not found by id " + id));
    }

Для того, чтобы проверить, как это работает, напишем простой тест.

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public abstract class AbstractTest {
}

@Slf4j
public class UserServiceTest extends AbstractTest {

    @Autowired
    private UserService service;

    @Test
    public void get() {
        User user1 = service.create(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        User user2 = service.create(new User("Kolya", "kolya@mail.ru"));

        getAndPrint(user1.getId());
        getAndPrint(user2.getId());
        getAndPrint(user1.getId());
        getAndPrint(user2.getId());
    }

    private void getAndPrint(Long id) {
        log.info("user found: {}", service.get(id));
    }
}

Небольшое отступление, почему я обычно пишу AbstractTest и наследую от него все тесты.
Если над классом стоит своя аннотация @SpringBootTest, для такого класса каждый раз заново поднимается контекст. Поскольку контекст может подниматься 5 секунд, а может 40 секунд, это в любом случае очень сильно тормозит процесс тестирования. При этом, разницы в контексте обычно нет никакой, и при запуске каждой группы тестов в пределах одного класса нет необходимости заново запускать контекст. Если же мы ставим только одну аннотацию, скажем, над абстрактным классом, как в нашем случае, это позволяет поднимать контекст только один раз.

Поэтому я предпочитаю сокращать количество поднимаемых контекстов при тестировании/сборке, если это возможно.

Что делает наш тест? Он создаёт двоих юзеров и потом по 2 раза вытаскивает их из базы. Как мы помним, мы поместили аннотацию @Cacheable, которая будет кэшировать возвращаемые значения. После получения объекта из метода get() мы выводим объект в лог. Также, мы выводим в лог информацию о каждом посещении приложением метода get().

Запустим тест. Вот что мы получаем в консоль.

getting user by id: 1
user found: User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
getting user by id: 2
user found: User(id=2, name=Kolya, email=kolya@mail.ru)
user found: User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
user found: User(id=2, name=Kolya, email=kolya@mail.ru)

Как мы видим, первые два раза мы действительно сходили в метод get() и реально получили юзера из базы. Во всех остальных случаях, реального захода в метод не было, приложение брало закэшированные данные по ключу (в данном случае, это id).

2. Объявление ключа для кэширования


Бывают ситуации, когда в кэшируемый метод приходит несколько параметров. В таком случае, бывает нужно определить параметр, по которому будет происходить кэширование. Добавим в пример метод, который будет сохранять в базу сущность, собранную по параметрам, но если сущность с таким именем уже есть, мы не будем её сохранять. Для этого мы определим параметр name как ключ для кэширования. Выглядеть это будет так:

    @Override
    @Cacheable(value = "users", key = "#name")
    public User create(String name, String email) {
        log.info("creating user with parameters: {}, {}", name, email);
        return repository.save(new User(name, email));
    }

Напишем соответствующий тест:

    @Test
    public void create() {
        createAndPrint("Ivan", "ivan@mail.ru");
        createAndPrint("Ivan", "ivan1122@mail.ru");
        createAndPrint("Sergey", "ivan@mail.ru");

        log.info("all entries are below:");
        service.getAll().forEach(u -> log.info("{}", u.toString()));
    }

    private void createAndPrint(String name, String email) {
        log.info("created user: {}", service.create(name, email));
    }

Мы попытаемся создать троих пользователей, для двоих из которых будет совпадать имя

        createAndPrint("Ivan", "ivan@mail.ru");
        createAndPrint("Ivan", "ivan1122@mail.ru");

и для двоих из которых будет совпадать email

        createAndPrint("Ivan", "ivan@mail.ru");
        createAndPrint("Sergey", "ivan@mail.ru");

В методе создания мы логируем каждый факт обращения к методу, а также, мы будем логировать все сущности, которые этот метод нам вернул. Результат будет таким:

creating user with parameters: Ivan, ivan@mail.ru
created user: User(id=1, name=Ivan, email=ivan@mail.ru)
created user: User(id=1, name=Ivan, email=ivan@mail.ru)
creating user with parameters: Sergey, ivan@mail.ru
created user: User(id=2, name=Sergey, email=ivan@mail.ru)
all entries are below:
User(id=1, name=Ivan, email=ivan@mail.ru)
User(id=2, name=Sergey, email=ivan@mail.ru)

Мы видим, что фактически приложение вызывало метод 3 раза, а заходило в него только два раза. Один раз для метода совпадал ключ, и он просто возвращал закэшированное значение.

3. Принудительное кэширование. @CachePut


Бывают ситуации, когда мы хотим кэшировать возвращаемое значение для какой-то сущности, но в то же время, нам нужно обновить кэш. Для таких нужд существует аннотация @CachePut. Оно пропускает приложение в метод, при этом, обновляя кэш для возвращаемого значения, даже если оно уже закэшировано.

Добавим пару методов, в которых мы будем сохранять юзера. Один из них мы пометим обычной аннотацией @Cacheable, второй — @CachePut.

    @Override
    @Cacheable(value = "users", key = "#user.name")
    public User createOrReturnCached(User user) {
        log.info("creating user: {}", user);
        return repository.save(user);
    }

    @Override
    @CachePut(value = "users", key = "#user.name")
    public User createAndRefreshCache(User user) {
        log.info("creating user: {}", user);
        return repository.save(user);
    }

Первый метод будет просто возвращать закэшированные значения, второй — принудительно обновлять кэш. Кэширование будет осуществляться по ключу #user.name. Напишем соответствующий тест.

    @Test
    public void createAndRefresh() {
        User user1 = service.createOrReturnCached(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        log.info("created user1: {}", user1);

        User user2 = service.createOrReturnCached(new User("Vasya", "misha@mail.ru"));
        log.info("created user2: {}", user2);

        User user3 = service.createAndRefreshCache(new User("Vasya", "kolya@mail.ru"));
        log.info("created user3: {}", user3);

        User user4 = service.createOrReturnCached(new User("Vasya", "petya@mail.ru"));
        log.info("created user4: {}", user4);
    }

По той логике, которая уже описывалась, при первом сохранении пользователя с именем «Vasya» через метод createOrReturnCached() далее мы будем получать кэшированную сущность, при этом, в сам метод приложение заходить не будет. Если же мы вызовем метод createAndRefreshCache(), кэшированная сущность для ключа с именем «Vasya» перезапишется в кэше. Выполним тест и посмотрим, что будет выведено в консоль.

creating user: User(id=null, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
created user1: User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
created user2: User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
creating user: User(id=null, name=Vasya, email=kolya@mail.ru)
created user3: User(id=2, name=Vasya, email=kolya@mail.ru)
created user4: User(id=2, name=Vasya, email=kolya@mail.ru)

Мы видим, что user1 благополучно записался в базу и кэш. При повторной попытке записать юзера с таким же именем мы получаем закэшированный результат выполнения первого обращения (user2, для которого id такой же, как у user1, что говорит нам о том, что юзер не был записан, и это просто кэш). Далее, мы пишем третьего пользователя через второй метод, который даже при имеющемся закэшированном результате всё равно вызвал метод и записал в кэш новый результат. Это user3. Как мы видим, у него уже новый id. После чего, мы вызываем первый метод, который берёт новый кэш, добавленный user3.

4. Удаление из кэша. @CacheEvict


Иногда возникает необходимость жёстко обновить какие-то данные в кэше. Например, сущность уже удалена из базы, но она по-прежнему доступна из кэша. Для сохранения консистентности данных, нам необходимо хотя бы не хранить в кэше удалённые данные.

Добавим в сервис ещё пару методов.

    @Override
    public void delete(Long id) {
        log.info("deleting user by id: {}", id);
        repository.deleteById(id);
    }

    @Override
    @CacheEvict("users")
    public void deleteAndEvict(Long id) {
        log.info("deleting user by id: {}", id);
        repository.deleteById(id);
    }

Первый будет просто удалять пользователя, второй тоже будет его удалять, но мы пометим его аннотацией @CacheEvict. Добавим тест, который будет создавать двух юзеров, после чего, одного будет удалять через простой метод, а второго — через аннотируемый метод. После чего, мы достанем этих юзеров через метод get().

    @Test
    public void delete() {
        User user1 = service.create(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        log.info("{}", service.get(user1.getId()));

        User user2 = service.create(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        log.info("{}", service.get(user2.getId()));

        service.delete(user1.getId());
        service.deleteAndEvict(user2.getId());

        log.info("{}", service.get(user1.getId()));
        log.info("{}", service.get(user2.getId()));
    }

Логично, что раз наш юзер уже закэширован, удаление не помешает нам его как бы получить — ведь он закэширован. Посмотрим логи.

getting user by id: 1
User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
getting user by id: 2
User(id=2, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
deleting user by id: 1
deleting user by id: 2
User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
getting user by id: 2

javax.persistence.EntityNotFoundException: User not found by id 2

Мы видим, что приложение благополучно сходило оба раза в метод get() и Spring закэшировал эти сущности. Далее, мы удалили их через разные методы. Первый мы удалили обычным путём, и закэшированное значение осталось, поэтому когда мы попытались получить юзера под id 1, нам это удалось. Когда же мы попытались получить юзера 2, метод вернул нам EntityNotFoundException — такого юзера в кэше не оказалось.

5. Группировка настроек. @Caching


Иногда один метод требует нескольких настроек кэширования. Для этих целей используется аннотация @Caching. Выглядеть это может приблизительно так:

    @Caching(
            cacheable = {
                    @Cacheable("users"),
                    @Cacheable("contacts")
            },
            put = {
                    @CachePut("tables"),
                    @CachePut("chairs"),
                    @CachePut(value = "meals", key = "#user.email")
            },
            evict = {
                    @CacheEvict(value = "services", key = "#user.name")
            }
    )
    void cacheExample(User user) {
    }

Это единственный способ группировать аннотации. Если Вы попытаетесь нагородить что-то вроде

    @CacheEvict("users")
    @CacheEvict("meals")
    @CacheEvict("contacts")
    @CacheEvict("tables")
    void cacheExample(User user) {
    }

то IDEA сообщит Вам, что так нельзя.

6. Гибкая настройка. CacheManager


Наконец-то мы разобрались с кэшем, и он перестал быть для нас чем-то непонятным и страшным. Теперь давайте заглянем под капот и посмотрим, как мы можем настроить кэширование в целом.

Для таких задач существует CacheManager. Он существует везде, где есть Spring Cache. Когда мы добавили аннотацию @EnableCache, такой кэш менеджер автоматически будет создан Spring. Мы можем убедиться в этом, если заавтовайрим ApplicationContext и вскроем его на брейкпоинте. Среди прочих бинов, будет и бин «cacheManager».



Я остановил приложение на этапе, когда уже два юзера были созданы и помещены в кэш. Если мы вызовем нужный нам бин через Evaluate Expression, то мы увидим, что такой бин действительно есть, в нём есть ConcurentMapCache с ключом «users» и значением ConcurrentHashMap, в которой уже лежат закэшированные юзеры.



Мы, в свою очередь, можем создать свой кэш-менеджер, с хабром и программистами, после чего, тонко настроить его на наш вкус.

    @Bean("habrCacheManager")
    public CacheManager cacheManager() {
        return null;
    }

Осталось только выбрать, какой именно кэш-менеджер мы будем использовать, потому что их предостаточно. Я не буду перечислять все кэш-менеджеры, достаточно будет знать, что есть такие:

  • SimpleCacheManager — самый простой кэш-менеджер, удобный для изучения и тестирования.
  • ConcurrentMapCacheManager — лениво инициализирует возвращаемые экземпляры для каждого запроса. Также рекомендуется для тестирования и изучения работы с кэшем, а также, для каких-то простых действий, вроде наших. Для серьёзной работы с кэшем рекомендуются имплементации ниже.
  • JCacheCacheManager, EhCacheCacheManager, CaffeineCacheManager — серьёзные кэш-менеджеры «от партнёров», гибко настраиваемые и выполняющие задачи очень широкого спектра действия.

В рамках своего скромного поста я не буду описывать кэш-менеджеры из последней тройки. Вместо этого, мы разберём несколько аспектов настройки кэш-менеджера на примере ConcurrentMapCacheManager.

Итак, досоздадим наш кэш-менеджер.

    @Bean("habrCacheManager")
    public CacheManager cacheManager() {
        return new ConcurrentMapCacheManager();
    }

Наш кэш-менеджер готов.

7. Настройка кэша. Время жизни, максимальный размер и проч.


Для этого нам потребуется довольно популярная библиотека Google Guava. Я взял последнюю.

compile group: 'com.google.guava', name: 'guava', version: '28.1-jre'

При создании кэш-менеджера переопределим метод createConcurrentMapCache, в котором вызовем CacheBuilder от Guava. В процессе нам будет предложено настроить кэш-менеджер при помощи инициализации следующих методов:

  • maximumSize — максимальный размер значений, которые может содержать кэш. При помощи этого параметра можно найти попытаться найти компромисс между нагрузкой на базу данных и на оперативную память JVM.
  • refreshAfterWrite — время после записи значения в кэш, после которого оно автоматически обновится.
  • expireAfterAccess — время жизни значения после последнего обращения к нему.
  • expireAfterWrite — время жизни значения после записи в кэш. Именно этот параметр мы определим.

и прочих.

Определим в менеджере время жизни записи. Чтобы долго не ждать, выставим 1 секунду.

    @Bean("habrCacheManager")
    public CacheManager cacheManager() {
        return new ConcurrentMapCacheManager() {
            @Override
            protected Cache createConcurrentMapCache(String name) {
                return new ConcurrentMapCache(
                        name,
                        CacheBuilder.newBuilder()
                                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                                .build().asMap(),
                        false);
            }
        };
    }

Напишем соответствующий такому случаю тест.

    @Test
    public void checkSettings() throws InterruptedException {
        User user1 = service.createOrReturnCached(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        log.info("{}", service.get(user1.getId()));

        User user2 = service.createOrReturnCached(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        log.info("{}", service.get(user2.getId()));

        Thread.sleep(1000L);
        User user3 = service.createOrReturnCached(new User("Vasya", "vasya@mail.ru"));
        log.info("{}", service.get(user3.getId()));
    }

Мы сохраняем несколько значений в базу данных, причём, если данные закэшированы, мы ничего не сохраняем. Сначала мы сохраняем два значения, потом ожидаем 1 секунду, пока кэш не протухнет, после чего, сохраняем ещё одно значение.

creating user: User(id=null, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
getting user by id: 1
User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
User(id=1, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
creating user: User(id=null, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)
getting user by id: 2
User(id=2, name=Vasya, email=vasya@mail.ru)

Логи показывают, что сначала мы создали юзера, потом попытались ещё одного, но поскольку данные были закэшированы, мы получили их из кэша (в обоих случаях — при сохранении и при получении из базы). Потом протух кэш, о чём сообщает нам запись о фактическом сохранении и фактическом получении юзера.

8. Подведу итог


Рано или поздно, разработчик сталкивается с необходимостью реализации кэширования в проекте. Я надеюсь, что эта статья поможет Вам разобраться в предмете и смотреть на вопросы кэширования смелее.

Гитхаб проекта тут: https://github.com/promoscow/cache

Похожие публикации

AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

Подробнее
Реклама

Комментарии 6

    +1
    Спасибо большое за статью. Мне было очень интересно почитать и по экспериментировать с cache-ем.
      0
      Спс за статью. Такой себе читшит по кешблу.
        0

        Отличная статья. Спасибо за понятное изложение. Вопрос не по теме — зачем ToString, Data ведь уже включает его?

          0
          Ну ладно уж, нашли багу :)
          0
          Спасибо за статью, познавательно, особенно если еще не сталкивался с java экосистемой. Всвязи с этим есть вопрос для более сложных кейсов, если усложнить задачу: нужно при сохранении записи в кеше помечать ее каким-то стринговым тегом, а лучше массивом тегов. И с другой стороны, вызвав какой-то метод, удалять из кеша все записи, которые помечены определенным тегом. Ну и более продвинуто — в качестве массива тегов использовать какой-то Dependency класс, в который можно запихнуть еще свою биз логику. Что можете добавить на этот счет?
            0
            Сомневаюсь, что нужно так усложнять и так сильно выходить за пределы стандартной работы библиотеки. Вы ведь проработаете в компании, напишете это всё и уволитесь, а другому разработчику потом разбираться. Будете постоянно икать. Оно Вам надо?

          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

          Самое читаемое