使用SpringAOP+Caffeine实现本地缓存

2024-03-26 18:28

本文主要是介绍使用SpringAOP+Caffeine实现本地缓存,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 一、背景
  • 二、实现
    • 1、定义注解
    • 2、切面
    • 3、缓存工具类
  • 三、测试

一、背景

公司想对一些不经常变动的数据做一些本地缓存,我们使用AOP+Caffeine来实现

二、实现

1、定义注解

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;/*** 本地缓存*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface LocalCacheable {// 过期时间 默认10分钟long expired() default 600;// key创建器String keyGenerator() default "org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator";
}

2、切面


import com.google.gson.internal.LinkedTreeMap;
import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.Signature;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.aop.framework.AopProxyUtils;
import org.springframework.aop.support.AopUtils;
import org.springframework.cglib.proxy.Enhancer;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** 本地缓存*/
@Aspect
@Component
public class LocalCacheAspect {private static final String separator = ":";@Around("@annotation(com.framework.localcache.LocalCacheable)")public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {if (AopUtils.isAopProxy(point.getTarget())) {return point.proceed();}Method method = getMethodSignature(point).getMethod();if (method == null) {return point.proceed();}LocalCacheable annotation = method.getAnnotation(LocalCacheable.class);if (annotation == null) {return point.proceed();}// 生成keyString key = generateKey(point);
//         System.out.println("生成的key:" + key);long expired = annotation.expired();Throwable[] throwable = new Throwable[1];Object proceed = LocalCache.cacheData(key, () -> {try {return point.proceed();} catch (Throwable e) {throwable[0] = e;}return null;}, expired);if (throwable[0] != null) {throw throwable[0];}return proceed;}/*** 获取方法*/private MethodSignature getMethodSignature(ProceedingJoinPoint point) {Signature signature = point.getSignature();if (signature instanceof MethodSignature) {return ((MethodSignature) signature);}return null;}/*** 获取key*/private String generateKey(ProceedingJoinPoint point) {// 目标类、方法、参数等Class<?> targetClass = AopProxyUtils.ultimateTargetClass(point.getTarget());Method method = getMethodSignature(point).getMethod();String[] parameterNames = getMethodSignature(point).getParameterNames();Object[] args = point.getArgs();// 解析参数,生成keyLinkedTreeMap<String, Object> paramResolveResult = new LinkedTreeMap<>();if (ArrayUtils.isNotEmpty(args)) {for (int i = 0; i < args.length; i++) {resolveParam(args[i], paramResolveResult, parameterNames[i]);}}StringBuilder key = new StringBuilder(targetClass.getName() + separator + method.getName() + separator);paramResolveResult.forEach((k, v) -> {if (v != null) {key.append(k + "," + v + separator);}});// 根据方法名和参数生成唯一标识return key.toString();}private void resolveParam(Object param, Map<String, Object> paramResolveResult, String prefix) {if (param == null) {return;}Class<?> type = param.getClass();if (type == List.class) {List<Object> param0 = (List) param;for (int i = 0; i < param0.size(); i++) {resolveParam(param0.get(i), paramResolveResult, prefix + "[" + i + "]");}} else if (type == Map.class) {Map<Object, Object> param0 = (Map) param;param0.forEach((k, v) -> {resolveParam(v, paramResolveResult, prefix + "." + k);});} else if (type.isArray()) {Object[] param0 = (Object[]) param;for (int i = 0; i < param0.length; i++) {resolveParam(param0[i], paramResolveResult, prefix + "[" + i + "]");}} else if (type == Byte.class|| type == Short.class|| type == Integer.class|| type == Long.class|| type == Float.class|| type == Double.class|| type == Boolean.class|| type == Character.class|| type == String.class) {paramResolveResult.put(prefix, param);} else if (type.getName().startsWith("java.")) {} else {// 复杂类型Map<String, Object> fieldMap = new HashMap<>();// CGLIB代理if (Enhancer.isEnhanced(type)) {getAllFieldsAndValue(param, type.getSuperclass(), fieldMap);} else {getAllFieldsAndValue(param, type, fieldMap);}fieldMap.forEach((k, v) -> {if (v == null) {return;}resolveParam(v, paramResolveResult, prefix + "." + k);});}}/*** 获取所有字段和值*/private void getAllFieldsAndValue(Object o, Class type, Map<String, Object> fieldMap) {for (Method method : type.getMethods()) {if (method.getName().startsWith("get") && method.getParameterCount() == 0) {try {Object value = method.invoke(o);if (value != null) {fieldMap.put(method.getName().substring(3), value);}} catch (Exception e) {}}}}}

3、缓存工具类

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.Assert;import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Supplier;/*** 本地缓存*/
public class LocalCache {private static final Map<Long, Cache<Object, Object>> cacheMap = new ConcurrentHashMap<>();/*** 创建本地缓存* @param seconds 过期时间:秒*/private static Cache<Object, Object> createCache(long seconds) {return Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(seconds, TimeUnit.SECONDS).build();}/*** 创建本地缓存* @param seconds 过期时间:秒* @param loader 缓存方法*/private Cache<Object, Object> createLoadingCache(long seconds, CacheLoader<Object, Object> loader) {return Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(seconds, TimeUnit.SECONDS).build(loader);}/*** 获取一个缓存组* @param seconds 缓存过期时间*/private static Cache<Object, Object> getAndLoad(long seconds) {if (cacheMap.containsKey(seconds)) {return cacheMap.get(seconds);}Cache<Object, Object> cache = createCache(seconds);cacheMap.put(seconds, cache);return cache;}/*** 缓存数据,过期时间默认10分钟* @param key key* @param supplier 数据来源的方法*/public static Object cacheData(Object key, Supplier<Object> supplier) {return cacheData(key, supplier, 600);}/*** 缓存数据* @param key key* @param supplier 数据来源的方法* @param seconds 过期时间:秒*/public static Object cacheData(Object key, Supplier<Object> supplier, long seconds) {Assert.state(seconds > 0, "过期时间必须大于0秒");Cache<Object, Object> cache = getAndLoad(seconds);return cache.get(key, k -> supplier.get());}
}

三、测试

    @LocalCacheable@GetMapping("test1")public String test1() {System.out.println("执行了");return "success";}@LocalCacheable@GetMapping("test2")public String test2(String a) {System.out.println("执行了" + a);return "success";}@LocalCacheable@GetMapping("test3")public String test3(String a, int b, String c) {System.out.println("执行了" + a + b + c);return "success";}@LocalCacheable@GetMapping("test4")public String test4(UserInfo user) {System.out.println("执行了" + user);return "success";}@LocalCacheable@GetMapping("test5")public String test5(UserInfo[] users) {System.out.println("执行了" + users);return "success";}@LocalCacheable@GetMapping("test6")public String test6(List<UserInfo> users) {System.out.println("执行了" + users);return "success";}@LocalCacheable@GetMapping("test7")public String test7(UserInfo user) {System.out.println("执行了" + user.getMap());return "success";}

这篇关于使用SpringAOP+Caffeine实现本地缓存的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/849438

相关文章

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time

Android实现任意版本设置默认的锁屏壁纸和桌面壁纸(两张壁纸可不一致)

客户有些需求需要设置默认壁纸和锁屏壁纸  在默认情况下 这两个壁纸是相同的  如果需要默认的锁屏壁纸和桌面壁纸不一样 需要额外修改 Android13实现 替换默认桌面壁纸: 将图片文件替换frameworks/base/core/res/res/drawable-nodpi/default_wallpaper.*  (注意不能是bmp格式) 替换默认锁屏壁纸: 将图片资源放入vendo