Spring Data Redis缓存注解@Cacheable在虚拟线程缓存穿透？CacheInterceptor与VirtualThread安全CacheManager

Spring Data Redis与虚拟线程：缓存穿透的挑战与应对

大家好，今天我们来深入探讨一个在现代高并发应用中至关重要的话题：Spring Data Redis缓存注解 @Cacheable 在虚拟线程环境下处理缓存穿透的问题。我们将分析虚拟线程引入后可能带来的挑战，以及如何利用 CacheInterceptor 和安全的 CacheManager 来构建健壮的缓存系统。

缓存穿透：问题的本质

首先，我们回顾一下缓存穿透的概念。缓存穿透是指客户端请求一个在缓存和数据库中都不存在的数据。由于缓存中不存在，请求会直接打到数据库，导致数据库压力剧增。如果大量请求针对不存在的数据，数据库可能面临崩溃的风险。

传统的解决方案包括：

• 缓存空值/默认值： 当数据库查询为空时，缓存一个空值或默认值，避免后续请求穿透到数据库。
• 布隆过滤器： 在缓存之前使用布隆过滤器，快速判断请求的数据是否存在于数据库中。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，避免访问缓存和数据库。

虚拟线程带来的挑战

虚拟线程（Virtual Threads），也称为纤程或用户态线程，是轻量级的线程实现，由Java虚拟机（JVM）管理。与传统的操作系统线程相比，虚拟线程的创建和切换成本极低，能够显著提高并发性能。然而，虚拟线程也引入了一些新的挑战，尤其是在缓存管理方面。

• 并发控制： 在高并发的虚拟线程环境中，对缓存的并发读写操作需要特别注意，避免出现数据不一致或竞争条件。
• 上下文切换： 频繁的虚拟线程切换可能导致缓存操作的中断，影响性能。
• 资源管理： 虚拟线程的轻量级特性使得更容易创建大量的线程，需要合理管理缓存资源，避免内存溢出。

@Cacheable 注解与缓存穿透

@Cacheable 注解是 Spring Data Redis 提供的一种声明式缓存机制。它允许我们通过简单的注解，将方法的返回值缓存到 Redis 中，提高应用程序的性能。

@Cacheable(value = "userCache", key = "#userId")
public User getUserById(String userId) {
    // 从数据库查询用户
    User user = userRepository.findById(userId);
    return user;
}

这段代码表示，当调用 getUserById 方法时，Spring 会首先检查 Redis 缓存中是否存在以 userCache 为缓存名称，userId 为键对应的值。如果存在，则直接返回缓存中的值；否则，执行方法体，并将返回值缓存到 Redis 中。

但是，如果 userId 对应的数据在数据库中不存在，getUserById 方法会返回 null，而默认情况下，@Cacheable 注解会将 null 值也缓存起来。这看似解决了缓存穿透问题，但实际上只是将问题延迟了。

问题： 缓存空值会导致大量的无效缓存，占用 Redis 资源，并可能导致缓存雪崩。

原因： 默认情况下，@Cacheable 不会区分实际数据和空值，都将其视为有效的缓存条目。

使用 CacheInterceptor 和安全 CacheManager 解决缓存穿透

为了更好地解决缓存穿透问题，我们需要自定义 CacheInterceptor 和 CacheManager，以实现更精细的缓存控制。

1. 自定义 CacheInterceptor

CacheInterceptor 是 Spring 缓存抽象的核心组件，它负责拦截带有缓存注解的方法，并执行相应的缓存操作。我们可以通过自定义 CacheInterceptor，实现对缓存行为的更细粒度控制。

import org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor;
import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.interceptor.CacheOperationInvocationContext;
import org.springframework.cache.interceptor.CacheOperationInvoker;
import org.springframework.cache.interceptor.CacheableOperation;
import org.springframework.lang.Nullable;

import java.util.Collection;

public class CustomCacheInterceptor implements MethodInterceptor {

    private final CacheManager cacheManager;

    public CustomCacheInterceptor(CacheManager cacheManager) {
        this.cacheManager = cacheManager;
    }

    @Override
    @Nullable
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        CacheOperationInvocationContext<CacheableOperation> context = getCacheOperationInvocationContext(invocation);
        CacheableOperation cacheableOperation = context.getOperation();

        Collection<? extends Cache> caches = getCaches(cacheableOperation);

        Object cacheKey = getCacheKey(context);

        for (Cache cache : caches) {
            Cache.ValueWrapper wrapper = cache.get(cacheKey);
            if (wrapper != null) {
                return wrapper.get();
            }
        }

        // 执行方法体
        CacheOperationInvoker aopAllianceInvoker = () -> {
            try {
                return invocation.proceed();
            }
            catch (Throwable ex) {
                throw new CacheOperationInvoker.ThrowableWrapper(ex);
            }
        };

        Object result = aopAllianceInvoker.invoke();

        // 仅当结果不为 null 时才缓存
        if (result != null) {
            for (Cache cache : caches) {
                cache.put(cacheKey, result);
            }
        }

        return result;
    }

    private CacheOperationInvocationContext<CacheableOperation> getCacheOperationInvocationContext(MethodInvocation invocation) {
        // 获取缓存操作上下文，这里需要根据具体的缓存操作定义进行实现
        // 例如，从注解中解析缓存名称和键等信息
        // 这里只是一个示例，需要根据实际情况进行调整
        return null;
    }

    private Collection<? extends Cache> getCaches(CacheableOperation cacheableOperation) {
        // 获取缓存集合，这里需要根据缓存名称从 CacheManager 中获取
        // 这里只是一个示例，需要根据实际情况进行调整
        return null;
    }

    private Object getCacheKey(CacheOperationInvocationContext<CacheableOperation> context) {
        // 获取缓存键，这里需要根据缓存键的定义进行计算
        // 例如，使用 Spring Expression Language (SpEL) 计算缓存键
        // 这里只是一个示例，需要根据实际情况进行调整
        return null;
    }
}

关键点：

• 在 invoke 方法中，我们首先尝试从缓存中获取数据。
• 如果缓存中不存在数据，则执行方法体。
• 仅当方法返回的结果不为 null 时，才将结果缓存到 Redis 中。 这有效地避免了缓存空值的问题。

2. 自定义 CacheManager

CacheManager 是 Spring 缓存抽象的核心接口，它负责管理缓存的创建、获取和删除。我们可以通过自定义 CacheManager，实现更灵活的缓存管理策略。

import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;

import java.util.Collection;
import java.util.Collections;

public class CustomCacheManager implements CacheManager {

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public CustomCacheManager(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @Override
    public Cache getCache(String name) {
        return new RedisCache(name, redisTemplate);
    }

    @Override
    public Collection<String> getCacheNames() {
        return Collections.singletonList("userCache"); // 示例缓存名称
    }
}

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;

public class RedisCache implements Cache {

    private final String name;
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public RedisCache(String name, RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.name = name;
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @Override
    public String getName() {
        return this.name;
    }

    @Override
    public Object getNativeCache() {
        return this.redisTemplate;
    }

    @Override
    public ValueWrapper get(Object key) {
        ValueOperations<String, Object> ops = redisTemplate.opsForValue();
        Object value = ops.get(key.toString());
        if (value != null) {
            return () -> value;
        }
        return null;
    }

    @Override
    public <T> T get(Object key, Class<T> type) {
        ValueWrapper wrapper = get(key);
        if (wrapper != null) {
            return (T) wrapper.get();
        }
        return null;
    }

    @Override
    public void put(Object key, Object value) {
        ValueOperations<String, Object> ops = redisTemplate.opsForValue();
        ops.set(key.toString(), value);
    }

     @Override
    public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) {
        ValueOperations<String, Object> ops = redisTemplate.opsForValue();
        Boolean absent = ops.setIfAbsent(key.toString(), value);
        return absent ? () -> value : null;
    }

    @Override
    public void evict(Object key) {
        redisTemplate.delete(key.toString());
    }

    @Override
    public void clear() {
        //慎用，清空所有缓存，一般不建议使用
        //redisTemplate.delete(redisTemplate.keys("*"));
    }
}

关键点：

• CustomCacheManager 负责创建 RedisCache 实例。
• RedisCache 负责与 Redis 交互，执行缓存的读写操作。
• 我们可以根据实际需求，在 RedisCache 中添加更高级的缓存策略，例如设置过期时间、使用不同的序列化方式等。

3. 集成 CacheInterceptor 和 CacheManager

最后，我们需要将自定义的 CacheInterceptor 和 CacheManager 集成到 Spring 应用程序中。

import org.springframework.aop.Advisor;
import org.springframework.aop.aspectj.AspectJExpressionPointcut;
import org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@Configuration
public class CacheConfig {

    @Bean
    public CustomCacheManager cacheManager(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return new CustomCacheManager(redisTemplate);
    }

    @Bean
    public CustomCacheInterceptor cacheInterceptor(CustomCacheManager cacheManager) {
        return new CustomCacheInterceptor(cacheManager);
    }

    @Bean
    public Advisor cacheAdvisor(CustomCacheInterceptor cacheInterceptor) {
        AspectJExpressionPointcut pointcut = new AspectJExpressionPointcut();
        pointcut.setExpression("@annotation(org.springframework.cache.annotation.Cacheable)"); // 拦截所有带有 @Cacheable 注解的方法
        return new DefaultPointcutAdvisor(pointcut, cacheInterceptor);
    }
}

关键点：

• 使用 @Configuration 注解将配置类标记为 Spring 配置类。
• 创建 CustomCacheManager 和 CustomCacheInterceptor 的 Bean。
• 使用 Advisor 将 CacheInterceptor 应用到所有带有 @Cacheable 注解的方法上。

虚拟线程安全：考虑锁机制

在高并发的虚拟线程环境中，我们需要特别注意缓存的并发安全问题。例如，当多个虚拟线程同时请求一个不存在于缓存中的数据时，可能会发生“惊群效应”，导致数据库被大量请求同时访问。

为了解决这个问题，我们可以引入锁机制，确保只有一个虚拟线程能够执行数据库查询，并将结果缓存到 Redis 中。其他虚拟线程则需要等待，直到缓存被成功填充。

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class CustomCacheInterceptor implements MethodInterceptor {

    private final CacheManager cacheManager;
    private final Lock lock = new ReentrantLock(); // 使用可重入锁

    public CustomCacheInterceptor(CacheManager cacheManager) {
        this.cacheManager = cacheManager;
    }

    @Override
    @Nullable
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        CacheOperationInvocationContext<CacheableOperation> context = getCacheOperationInvocationContext(invocation);
        CacheableOperation cacheableOperation = context.getOperation();

        Collection<? extends Cache> caches = getCaches(cacheableOperation);

        Object cacheKey = getCacheKey(context);

        for (Cache cache : caches) {
            Cache.ValueWrapper wrapper = cache.get(cacheKey);
            if (wrapper != null) {
                return wrapper.get();
            }
        }

        // 使用锁确保只有一个线程执行数据库查询
        lock.lock();
        try {
            // 再次检查缓存，防止其他线程已经填充了缓存
            for (Cache cache : caches) {
                Cache.ValueWrapper wrapper = cache.get(cacheKey);
                if (wrapper != null) {
                    return wrapper.get();
                }
            }

            // 执行方法体
            CacheOperationInvoker aopAllianceInvoker = () -> {
                try {
                    return invocation.proceed();
                }
                catch (Throwable ex) {
                    throw new CacheOperationInvoker.ThrowableWrapper(ex);
                }
            };

            Object result = aopAllianceInvoker.invoke();

            // 仅当结果不为 null 时才缓存
            if (result != null) {
                for (Cache cache : caches) {
                    cache.put(cacheKey, result);
                }
            }

            return result;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // ... 其他方法保持不变 ...
}

关键点：

• 使用 ReentrantLock 创建一个可重入锁。
• 在执行数据库查询之前，获取锁。
• 在 finally 块中释放锁，确保锁总是被释放。
• 双重检查锁定： 在获取锁之后，再次检查缓存，防止其他线程已经填充了缓存。

布隆过滤器：更进一步的优化

除了缓存空值和使用锁机制之外，我们还可以使用布隆过滤器来进一步优化缓存穿透问题。布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于集合中。

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

import java.nio.charset.Charset;

public class BloomFilterHelper {

    private final BloomFilter<String> bloomFilter;

    public BloomFilterHelper(int expectedInsertions, double fpp) {
        bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), expectedInsertions, fpp);
    }

    public void add(String value) {
        bloomFilter.put(value);
    }

    public boolean contains(String value) {
        return bloomFilter.mightContain(value);
    }
}

关键点：

• 使用 Guava 库提供的 BloomFilter 实现。
• expectedInsertions 参数表示期望插入的元素数量。
• fpp 参数表示误判率（False Positive Probability）。
• add 方法用于将元素添加到布隆过滤器中。
• contains 方法用于判断元素是否存在于布隆过滤器中。

使用布隆过滤器的步骤：

1. 在应用程序启动时，从数据库加载所有有效的数据 ID，并将它们添加到布隆过滤器中。
2. 当接收到客户端请求时，首先使用布隆过滤器判断请求的数据 ID 是否存在于数据库中。
3. 如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，避免访问缓存和数据库。
4. 如果布隆过滤器判断存在，则继续访问缓存和数据库。

优点：

• 可以有效减少缓存穿透的概率。
• 性能很高，可以快速判断元素是否存在。

缺点：

• 存在一定的误判率。
• 需要维护布隆过滤器的数据，例如定期更新。

总结来说

解决虚拟线程环境下的缓存穿透问题，需要综合考虑以下几个方面：

1. 避免缓存空值： 自定义 CacheInterceptor 和 CacheManager，仅当方法返回的结果不为 null 时才缓存。
2. 并发安全： 使用锁机制确保只有一个虚拟线程能够执行数据库查询，防止“惊群效应”。
3. 布隆过滤器： 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，减少缓存穿透的概率。
4. 监控与告警： 监控缓存的命中率和穿透率，及时发现和解决问题。

虚拟线程安全与缓存策略：未来的优化方向

虚拟线程的引入为应用程序带来了更高的并发性能，但也对缓存管理提出了新的挑战。我们需要根据具体的应用场景，选择合适的缓存策略和并发控制机制，以确保缓存系统的稳定性和可靠性。未来的优化方向包括：

• 更细粒度的锁： 使用更细粒度的锁，例如基于缓存键的锁，以减少锁的竞争。
• 异步缓存更新： 使用异步方式更新缓存，避免阻塞请求线程。
• 自适应缓存策略： 根据缓存的访问模式，动态调整缓存策略，例如使用 LRU 或 LFU 算法。
• 与虚拟线程框架的集成： 进一步与虚拟线程框架集成，例如使用虚拟线程安全的集合类和并发工具。

通过不断地探索和实践，我们可以构建出更加高效、可靠的缓存系统，充分发挥虚拟线程的优势。