Java多点部署如何修改缓存如何清除本地缓存

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mob64ca12d0a366 2024-12-11 04:07:54 ©著作权

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Java多点部署的缓存管理方案

一、引言

在微服务架构日益普及的今天，Java应用的多点部署变得十分常见。然而，在多个节点之间共享和管理缓存是一项挑战。由于系统的复杂性，我们需要一个高效的方案来处理缓存的更新和清除。本文将针对Java多点部署中的缓存管理进行分析，提供相应的项目方案，并附上代码示例和相关的类图、序列图。

二、方案概述

在本方案中，我们将采用分布式缓存解决方案，如Redis，结合消息队列（如Kafka）实现缓存的集中管理。通过这种方式，我们能够在任意一个服务节点上修改或清除缓存，而不需要直接访问每个节点的缓存。以下是方案要解决的几个关键点：

缓存修改：支持通过 API 接口修改缓存数据。
缓存清除：在某些情况下，如用户主动修改或过期，支持清除特定的缓存。
多点更新：通过消息队列及时同步缓存的更新和清除操作。

三、系统设计

3.1 类图

以下是系统的类图，展示了各个类之间的关系。

classDiagram
    class CacheService {
        +setCache(key: String, value: String)
        +getCache(key: String): String
        +clearCache(key: String)
    }

    class CacheUpdater {
        +updateCache(key: String, value: String)
        +clearCache(key: String)
    }

    class MessageQueue {
        +sendMessage(topic: String, message: String)
        +receiveMessage(topic: String)
    }

    CacheService --> MessageQueue : notify on change
    CacheUpdater --> MessageQueue : send updates
    CacheUpdater --> CacheService : update/clear

3.2 流程设计

当用户通过API更新数据时，CacheUpdater会调用CacheService来更新缓存。
CacheUpdater将更新请求发送到MessageQueue，并在指定的主题（topic）上进行广播。
所有订阅该主题的服务节点接收到消息后，会更新或清除本地缓存。

3.3 方法实现

下面是关键类和方法的实现示例。

3.3.1 CacheService类

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class CacheService {
    private Jedis jedis;

    public CacheService() {
        this.jedis = new Jedis("localhost");
    }

    public void setCache(String key, String value) {
        jedis.set(key, value);
    }

    public String getCache(String key) {
        return jedis.get(key);
    }

    public void clearCache(String key) {
        jedis.del(key);
    }
}

3.3.2 CacheUpdater类

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

public class CacheUpdater {
    private KafkaProducer<String, String> producer;
    private CacheService cacheService;

    public CacheUpdater(KafkaProducer<String, String> producer, CacheService cacheService) {
        this.producer = producer;
        this.cacheService = cacheService;
    }

    public void updateCache(String key, String value) {
        cacheService.setCache(key, value);
        sendMessage("cache-update", "update:" + key + ":" + value);
    }

    public void clearCache(String key) {
        cacheService.clearCache(key);
        sendMessage("cache-update", "clear:" + key);
    }

    private void sendMessage(String topic, String message) {
        producer.send(new ProducerRecord<>(topic, message));
    }
}

3.4 消息接收与处理

当各个服务节点接收到缓存更新或清除的消息时，我们需要实现一个消息消费者。

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

public class CacheConsumer {
    private KafkaConsumer<String, String> consumer;
    private CacheService cacheService;

    public CacheConsumer(KafkaConsumer<String, String> consumer, CacheService cacheService) {
        this.consumer = consumer;
        this.cacheService = cacheService;
    }

    public void listen() {
        while (true) {
            for (ConsumerRecord<String, String> record : consumer.poll(100).records("cache-update")) {
                String[] parts = record.value().split(":");
                if (parts[0].equals("update")) {
                    cacheService.setCache(parts[1], parts[2]);
                } else if (parts[0].equals("clear")) {
                    cacheService.clearCache(parts[1]);
                }
            }
        }
    }
}

3.5 序列图

以下是缓存更新时的序列图，展示了各个组件之间的交互。

sequenceDiagram
    participant User
    participant CacheUpdater
    participant CacheService
    participant MessageQueue
    participant CacheConsumer

    User->>CacheUpdater: updateCache("key1", "value1")
    CacheUpdater->>CacheService: setCache("key1", "value1")
    CacheUpdater->>MessageQueue: sendMessage("cache-update", "update:key1:value1")
    CacheConsumer->>MessageQueue: listen()
    MessageQueue->>CacheConsumer: receive message
    CacheConsumer->>CacheService: setCache("key1", "value1")