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EdsCache通用缓存框架——(2.8) Hash数据结构

达芬奇密码2018-06-22 17:02
场景需求
当多个key经常需要批量查询，或因为其他需求，需要使用Hash数据结构存储时。
使用Hash结构，对需要底层缓存的支持，如redis。
优点：
redis原生支持Hash的批量查询接口，因为一个Hash是在同一个节点中的，所以即使是分布式缓存，也可以批量查询；
可以一次性删除整个Hash。
缺点：
一个Hash是在同一个节点中的，容易造成缓存的单点瓶颈；
Hash中每一个item，都无法单独设置超时时间，占用空间会迟迟得不到释放。

EdsCache使用样例
通过添加@EdsCacheHash注解，表明使用Hash数据结构； 
@EdsCacheKey指定的是整个Hash的外层key，@EdsCacheHashKey指定Hash内部的子key，如：
@EdsCache(key = “papaer_setting", expire = constants.EXPIRE_SECOND)
@EdsCacheHash
public String getPaperSetting(@EdsCacheKey Long paperId, @EdsCacheHashKey String settingKey){
    return paperSettingDao.getSetting(paperId, settingKey);
}
如上就能实现查询papaer_setting_{paperId}的Hash下，子key为{settingKey}的item，接口的返回值对应的是Hash中的一个item数据。
更新、删除等接口同理，在原有基础上添加@EdsCacheHash、 @EdsCacheHashKey就可以。

检查数据是否过期：
虽然Hash中的item，redis无法支持单独设置超时时间，但EdsCache框架，在查询出缓存数据后，还是会检查数据是否已经超时，
因为缓存框架真实往缓存中存的，是一个Wrapper类，除了包含业务数据外，还包括额外信息，如缓存的最近更新时间、超时时长等，可以判断出该数据是否已经超时，
如果框架发现数据已经过期，当做没有命中处理。

结合负载均衡
因为一个Hash是在同一个分布式缓存节点中，如果hash的key较多、查询次数较多等，很容易造成单点瓶颈影响性能，
所以可以与“负载均衡”的功能结合起来使用。

整个Hash也是同时在缓存中冗余N份，查询流程的外Key，是原始外key+随机后缀，subKey不变，
来达到先定位到其中一个Hash，再从该Hash中查找subKey的效果。

直接再加上@EdsCacheLoadBalance注解，开启负载均衡功能即可： 
@EdsCache(key = “papaer_setting", expire = constants.EXPIRE_SECOND)
@EdsCacheHash
@EdsCacheLoadBalance(constants.BALANCE_COUNT)
public String getPaperSetting(@EdsCacheKey Long paperId, @EdsCacheHashKey String settingKey){
    return paperSettingDao.getSetting(paperId, settingKey);
}

本文来自网易实践者社区，经作者陈婷授权发布。  

相关阅读：EdsCache通用缓存框架——(1)总览导航


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