在現(xiàn)代應(yīng)用系統(tǒng)中，緩存是提高性能和減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載的重要手段之一。然而，緩存的數(shù)據(jù)在某些情況下可能會過期或者變得無效，因此需要及時進(jìn)行清理。在復(fù)雜的應(yīng)用系統(tǒng)中，可能有多個系統(tǒng)、多個模塊產(chǎn)生緩存清理需求，而這些系統(tǒng)、模塊之間的清理任務(wù)需要高效的協(xié)作，以避免數(shù)據(jù)競爭和資源浪費(fèi)的問題。
本文將介紹一種高效處理多模塊緩存清理需求的方案，通過使用Redis消息隊(duì)列，采用生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式，實(shí)現(xiàn)了多個系統(tǒng)、多個模塊的消息生產(chǎn)和消費(fèi)任務(wù)的合理協(xié)作。在這個方案中，多個系統(tǒng)、多個模塊可以同時生產(chǎn)清理緩存的消息，消費(fèi)者定期獲取并合并這些消息后，通過多線程進(jìn)行緩存清理，從而達(dá)到高效處理的目的。
生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式
生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式是一種經(jīng)典的多線程設(shè)計(jì)模式，用于解決多個生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的協(xié)作問題。生產(chǎn)者負(fù)責(zé)生成數(shù)據(jù)，并將其放入共享緩沖區(qū)，而消費(fèi)者則負(fù)責(zé)從緩沖區(qū)中取出數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。這種模式的目標(biāo)是確保生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的有效溝通和數(shù)據(jù)交換，從而避免競態(tài)條件和數(shù)據(jù)不一致問題。
方案介紹
Redis是一種高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，同時也是一個強(qiáng)大的消息中間件。Redis支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括List（列表）和Queue（隊(duì)列），這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以用于實(shí)現(xiàn)消息隊(duì)列的功能。
在Redis中，多個系統(tǒng)、多個模塊可以將清理緩存的消息作為生產(chǎn)者生產(chǎn)，并將這些消息添加到一個特定的Queue中。而緩存清理服務(wù)則定期從這個Queue中獲取消息，進(jìn)行合并后再多個消費(fèi)者進(jìn)行緩存清理操作。這種模式稱為生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式，它實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)者和消費(fèi)者的解耦，使得多個系統(tǒng)、多個模塊之間可以獨(dú)立進(jìn)行消息的生產(chǎn)，由緩存清理服務(wù)統(tǒng)一多線程進(jìn)行消息的消費(fèi)，從而提高系統(tǒng)的靈活性和可維護(hù)性，使得業(yè)務(wù)系統(tǒng)于消息緩存系統(tǒng)之間不存在耦合關(guān)系。
第一步： 初始化Redis連接和消息隊(duì)列
首先，需要在應(yīng)用程序中初始化Redis連接，以便于生產(chǎn)者和消費(fèi)者能夠連接到Redis數(shù)據(jù)庫。同時，創(chuàng)建一個消息隊(duì)列，用于存儲多個系統(tǒng)、多個模塊產(chǎn)生的清理緩存的消息。
第二步： 系統(tǒng)或模塊生產(chǎn)消息
每個模塊可以根據(jù)自己的清理緩存需求，產(chǎn)生對應(yīng)的清理緩存消息，并將消息添加到Redis的消息隊(duì)列中。
MsgProduct
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
@Service
@Slf4j
public class MsgProduct {
private static final String KEY= "xj_test_queue";
@Resource
private RedissonCache redissonCache;
public boolean msgAdd(Map<String, Set<String>> params){
//生產(chǎn)消息
return redissonCache.cacheAdd(KEY,params);
}
}
第三步： 消費(fèi)者定期獲取并合并消息，多線程緩存清理
消費(fèi)者定期從Redis消息隊(duì)列中獲取緩存清理消息。獲取到的消息可以按照namespace進(jìn)行分類合并，以便后續(xù)多線程消費(fèi)時能夠分別處理不同模塊的緩存清理任務(wù)。
MsgConsumer
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.ObjectUtils;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
@Slf4j
public class MsgConsumer {
private static final String KEY= "xj_test_queue";
@Resource
private RedissonCache redissonCache;
public void poll(){
Map<String, Set<String>> params = new LinkedHashMap<>();
Map<String, Set<String>> msgMap = redissonCache.cachePoll(KEY);
int batchSize = 500;
String namespace;
Set<String> msgSet;
Set<String> mergedSet;
while (batchSize > 0 && !ObjectUtils.isEmpty(msgMap)) {
// 合并消息
for (Map.Entry<String, Set<String>> entry : msgMap.entrySet()) {
namespace = entry.getKey();
msgSet = entry.getValue();
mergedSet = params.getOrDefault(namespace, new HashSet<>());
mergedSet.addAll(msgSet);
params.put(namespace, mergedSet);
}
batchSize--;
msgMap = redissonCache.cachePoll(KEY);
}
// 創(chuàng)建線程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
10,
15,
60L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(10)
);
for (Map.Entry<String, Set<String>> entry : params.entrySet()) {
executor.execute(()-> this.doFlush(entry.getKey(),entry.getValue()) );
}
}
public void doFlush(String namespace,Set<String> provinces){
try {
//執(zhí)行緩存清理邏輯
log.info("清理緩存的接口編碼為：{},省份編碼為：{}",namespace,provinces);
}catch (Exception e){
//緩存清理失敗處理邏輯
log.error("清理緩存失敗",e);
}
}
}
優(yōu)勢與收益
采用基于Redis消息隊(duì)列的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式，我們成功解決了多個模塊緩存清理的高效協(xié)作問題。這種模式的優(yōu)勢在于：
-
提高性能與并發(fā)處理能力： 多線程并發(fā)消費(fèi)消息，加速緩存清理任務(wù)的執(zhí)行，提高系統(tǒng)的整體性能。
-
靈活擴(kuò)展： 不同模塊可以獨(dú)立生產(chǎn)和消費(fèi)消息，系統(tǒng)的可擴(kuò)展性大大增強(qiáng)。
-
數(shù)據(jù)一致性： 通過合理的消息合并策略，保證緩存清理任務(wù)的數(shù)據(jù)一致性。
-
資源節(jié)約： 避免資源浪費(fèi)和重復(fù)清理，提高系統(tǒng)的資源利用率。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-617877.html
結(jié)語
在復(fù)雜的應(yīng)用系統(tǒng)中，多個系統(tǒng)、多個模塊可能會同時產(chǎn)生緩存清理需求?；赗edis消息隊(duì)列的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式為這種場景提供了一種高效協(xié)作處理方案。通過生產(chǎn)者生產(chǎn)消息、消費(fèi)者定期獲取合并消息并進(jìn)行多線程消費(fèi)，系統(tǒng)可以高效處理緩存清理任務(wù)，保證數(shù)據(jù)的一致性和并發(fā)安全性。這種設(shè)計(jì)模式在當(dāng)今大數(shù)據(jù)和高并發(fā)的背景下尤其重要，對于提升系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性具有積極意義。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-617877.html
到了這里，關(guān)于高效協(xié)作處理緩存清理需求：生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式助力多模塊緩存管理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
