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xxl-cache简介
官网地址：https://www.xuxueli.com/xxl-cache/
概述
XXL-CACHE 是一个 多级缓存框架，高效组合本地缓存和分布式缓存(Redis+Caffeine)，支持“多级缓存、一致性保障、TTL、Category隔离、防穿透”等能力；拥有“高性能、高扩展、灵活易用”等特性，提供高性能多级缓存解决方案；
特性
1、灵活易用: 接入灵活方便，一分钟上手；
2、多级缓存：高效组合本地缓存和分布式缓存(Redis+Caffeine)，支持L1、L2级别缓存，支持多场景缓存诉求；
3、高扩展：框架进行模块化抽象设计，本地缓存、分布式缓存以及序列化方案均支持自定义扩展；
4、高性能：底层设计L1(Local)+L2(Remote)多级缓存模型，除分布式缓存之外前置在应用层设置本地缓存，高热查询前置本地处理避免远程通讯，最大化提升性能；
5、一致性保障：支持多层级、集群多节点之间缓存数据一致性保障，借助广播消息（Redis Pub/Sub）以及客户端主动过期，实现L1及L2之间以及L1各集群节点间缓存数据一致性同步；
6、TTL：支持TTL，支持缓存数据主动过期及清理；
7、Category隔离：支持自定义缓存Category分类，缓存数据存储隔离；
8、缓存风险治理：针对典型缓存风险，如缓存穿透，底层进行针对性设计进行风险防护；
9、透明接入：支持业务透明接入，屏蔽底层实现细节，降低业务开发成本，以及学习认知成本；
10、多序列化协议支持：组件化抽象Serializer，可灵活扩展更多序列化协议；如 JDK、HESSIAN2、JSON、PROTOSTUFF、KRYO 等；
架构图
实际应用
下面通过一个小demo来初步了解xxl-cache的使用方法
环境
jdk：17
springboot：3.4.2
redis：7.4.1
依赖
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-cache-core</artifactId><version>1.2.0</version></dependency></dependencies>
整体结构
创建配置文件
application.properties
# xxl-cache
## L1缓存（本地）提供者，默认 caffeine
xxl.cache.l1.provider=caffeine
## L1缓存最大容量，默认10000；
xxl.cache.l1.maxSize=-1
## L1缓存过期时间，单位秒，默认10min；
xxl.cache.l1.expireAfterWrite=-1
## L2缓存（分布式）提供者，默认 redis
xxl.cache.l2.provider=redis
## L2缓存序列化方式，默认 java
xxl.cache.l2.serializer=java
## L2缓存节点配置，多个节点用逗号分隔；示例 “127.0.0.1:6379,127.0.0.1:6380”
xxl.cache.l2.nodes=127.0.0.1:6379
## L2缓存用户名配置
xxl.cache.l2.user=
## L2缓存密码配置
xxl.cache.l2.password=
XxlCacheConf.java
@Configuration
public class XxlCacheConf {@Value("${xxl.cache.l1.provider}")private String l1Provider;@Value("${xxl.cache.l1.maxSize}")private int maxSize;@Value("${xxl.cache.l1.expireAfterWrite}")private long expireAfterWrite;@Value("${xxl.cache.l2.provider}")private String l2Provider;@Value("${xxl.cache.l2.serializer}")private String serializer;@Value("${xxl.cache.l2.nodes}")private String nodes;@Value("${xxl.cache.l2.user}")private String user;@Value("${xxl.cache.l2.password}")private String password;@Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "stop")public XxlCacheFactory xxlCacheFactory() {XxlCacheFactory xxlCacheFactory = new XxlCacheFactory();xxlCacheFactory.setL1Provider(l1Provider);xxlCacheFactory.setMaxSize(maxSize);xxlCacheFactory.setExpireAfterWrite(expireAfterWrite);xxlCacheFactory.setL2Provider(l2Provider);xxlCacheFactory.setSerializer(serializer);xxlCacheFactory.setNodes(nodes);xxlCacheFactory.setUser(user);xxlCacheFactory.setPassword(password);return xxlCacheFactory;}
}
测试
创建IndexController
@Controller()
@Slf4j
public class IndexController {/*** 1、定义缓存对象，并指定 “缓存category + 过期时间”*/private XxlCacheHelper.XxlCache userCache = XxlCacheHelper.getCache("user", 60 * 1000);@RequestMapping("/get")@ResponseBodypublic String index() {String key = "user03";/*** 2、缓存读：按照 L1 -> L2 顺序依次读取缓存，如果L1存在缓存则返回，否则读取L2缓存并同步L1；*/String value = userCache.get(key);return "key: " + key + "<br> value: " + value;}@RequestMapping("/set")@ResponseBodypublic String set(@RequestParam String value) {String key = "user03";/*** 3、缓存写：按照 L1 -> L2 顺序依次写缓存，同时借助内部广播机制更新全局L1节点缓存；*/userCache.set(key, value);return "Set successfully";}@RequestMapping("/delete")@ResponseBodypublic String delete() {String key = "user03";/*** 4、缓存删：按照 L1 -> L2 顺序依次删缓存，同时借助内部广播机制更新全局L1节点缓存；*/userCache.del(key);return "Deleted successfully";}
}
由于是测试用，这里就将缓存的key写死为user03
使用idea的将应用复制一份，指定运行端口为8081，同时运行两个应用实例来测试数据一致性
首先向8080的get接口发送请求，此时value没有任何值
然后向set接口发送请求，将user03的值设置为123
设置成功，通过日志可以发现：xxl-cache同时设置了l1(caffeine)、l2(redis)缓存中key的值，并且进行了广播，8081收到了广播：
此时我们可以向8081的get接口发送请求，看是否能取到user03的值：
测试成功！