前言

MyBatis 提供的快取機制都是基於Cache 介面而實現，因此我們也可以通過實現該介面建立自定義的快取實現。

Redis 的快取實現

簡單來說，在MyBatis開啟二級快取的前提下，通過使用自定義的快取實現類，使用Redis完成對快取資訊的查詢和更新。

先來看一下 maven 依賴，本文使用的是Spring boot框架，依賴資訊相對簡單清晰。

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId
 
>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
   <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
   <version>1.3.2</version>
</dependency>

再來看一下具體的實現類，

public class RedisCache implements Cache {
    private static
 
 final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);

    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    private final String id;
    private RedisTemplate redisTemplate;
    private static final long EXPIRE_TIME_IN_MINUTES = 30;

    public RedisCache(String id){
        if
 
(id == null)
            throw new IllegalArgumentException("Cache instance requires an ID");

        this.id = id;
    }

    @Override
    public String getId() {
        return this.id;
    }

    private RedisTemplate getRedisTemplate() {
        if(null == this.redisTemplate){
            logger.debug("set redisTemplate");
            this.redisTemplate = ApplicationContextHolder.getBean("redisTemplate");
        }
        return this.redisTemplate;
    }

    public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        ValueOperations opsForValue = this.getRedisTemplate().opsForValue();
        opsForValue.set(key, value, EXPIRE_TIME_IN_MINUTES, TimeUnit.MINUTES);
        logger.debug("Put query result to redis");
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        ValueOperations opsForValue = this.getRedisTemplate().opsForValue();
        logger.debug("Get cached query result from redis");
        return opsForValue.get(key);
    }

    @Override
    public Object removeObject(Object key) {
        this.getRedisTemplate().delete(key);
        logger.debug("Remove cached query result from redis");
        return key;
    }

    @Override
    public void clear() {
        this.getRedisTemplate().execute(new RedisCallback<Object>() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                logger.debug("flush redis");
                redisConnection.flushDb();
                return null;
            }
        });
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return 0;
    }

    @Override
    public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
        return this.readWriteLock;
    }
}

這裡我們採用了 RedisTemplate 實現對快取的操作，而不是採用 jedis，原因在於Jedis是Redis官方推薦的面向Java的操作Redis的客戶端，而RedisTemplate是SpringDataRedis中對JedisApi的高度封裝。SpringDataRedis相對於Jedis來說可以方便地更換Redis的Java客戶端，比Jedis多了自動管理連線池的特性，方便與其他Spring框架進行搭配使用。

需要注意的是，此處的 redisTemplate 屬性不同通過 autowired 方式獲得，原因在於 RedisCache 本身就不是一個bean，因此我們考慮使用一個輔助類實線bean的獲取。

public class ApplicationContextHolder implements ApplicationContextAware {

    private static ApplicationContext context;

    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        context = applicationContext;
    }

    public static ApplicationContext getApplicationContext(){
        return context;
    }

    public static <T> T getBean(Class<T> clazz){
        return context.getBean(clazz);
    }

    public static <T> T getBean(String name){
        return (T)context.getBean(name);
    }
}

最後還需要針對快取做一些配置

<cache eviction="LRU" type="com.learning.cache.cache.RedisCache" flushInterval="30000" size="1024" readOnly="true"/>

mapper 檔案內容相對簡單，主要是基於主鍵資訊的增刪查改操作，此處不再贅述。

測試

當我們使用瀏覽器傳送下述請求時，能獲得如下的相應資訊，

而此時，Redis 資料庫中存在如下的 key-value 資訊，

當我們再次傳送上述請求能夠獲得同樣的響應資訊，觀察如下日誌資訊，

• 第一次請求的日誌資訊
  

• 第二次請求的日誌資訊
  

可以看出，每次查詢的時候先查詢快取中是否存在相關資訊，如果存在直接返回，如果不存在，則去訪問資料庫，並將結果資訊寫入快取以供下次查詢。

同樣，我們可以藉助 RESTClient 工具傳送 post 請求，實現對資料庫資訊的修改，

而此時，Redis 資料庫中的資訊已被重新整理，

這也說明了二級快取的重新整理時機，即事務的提交會重新整理該namespace下的二級快取。

總結

本文描述了一種基於 RedisTemplate 的分散式快取的簡單實現方式，當然還有很多不足之處，比如快取資料庫崩潰等異常情況未考慮，希望能對讀者在建立分散式快取時提供一種思路。