概述
原理
RLocalCachedMap 是 Redisson 提供的一个特殊的 Map 实现，它在 Java 应用内存中提供了一个本地缓存层，同时保持与远程 Redis 服务器上的数据同步。这样做的目的是减少对 Redis 服务器的网络访问次数，从而提高性能。
在 RLocalCachedMap 中，当您读取一个键时，它首先会在本地缓存中查找。如果找到了，它将直接返回本地的值，这样可以非常快速地获取数据，因为不涉及网络通信。如果本地缓存中没有找到，它会从 Redis 服务器获取数据，并更新本地缓存。
此外，RLocalCachedMap 还提供了一致性保证和缓存失效策略。例如，您可以配置它在本地缓存中使用 LRU（最近最少使用）算法来自动淘汰旧的数据，或者在数据更新时通过发布/订阅机制来失效本地缓存。
优点
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性能提升：由于减少了对 Redis 服务器的网络访问，对于读取操作，
RLocalCachedMap可以显著提高性能。 -
降低延迟：本地缓存可以提供更低的数据访问延迟，特别是在高延迟网络环境中。
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减轻 Redis 服务器负担：本地缓存减少了对 Redis 服务器的请求，有助于降低服务器的负载和带宽消耗。
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灵活的缓存策略：支持多种缓存失效策略，如 LRU、软引用、弱引用等，可以根据应用需求灵活配置。
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数据一致性：通过发布/订阅机制，
RLocalCachedMap可以在分布式环境中保持本地缓存与 Redis 服务器之间的数据一致性。
缺点
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内存使用：由于数据被缓存到本地 JVM 堆内存中，这可能会增加 Java 应用的内存使用量。
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一致性挑战：尽管
RLocalCachedMap提供了机制来保持一致性，但在高并发或网络分区的情况下，仍然可能遇到一致性问题。 -
复杂性增加：引入本地缓存层可能会增加系统的复杂性，需要更多的配置和管理。
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热点问题：如果不同节点频繁访问相同的数据，本地缓存可能不会带来太多性能提升，因为 Redis 服务器仍然需要处理大量的写操作。
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数据恢复：在应用重启或缓存丢失的情况下，需要从 Redis 服务器重新加载数据，这可能会导致暂时的性能下降。
在使用 RLocalCachedMap 时，应该根据应用的具体需求和资源限制来权衡其优缺点，并合理配置本地缓存的大小和失效策略
总结：
RLocalCachedMap 是 Redisson 提供的一种本地缓存集成的分布式映射表（Map），它结合了 Redis 的分布式能力和本地 JVM 缓存的高性能读取。这种数据结构特别适合于读取操作远多于写入操作的场景，因为它可以大幅减少网络延迟和Redis服务器的读取压力。
实战应用示例
配置数据缓存
在应用程序中，经常需要读取配置数据，这些数据变化不频繁，但是需要快速访问。
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
// 初始化配置缓存
public RLocalCachedMap<String, String> initializeConfigCache() {
LocalCachedMapOptions<String, String> options = LocalCachedMapOptions.<String, String>defaults()
.cacheSize(1000) // 本地缓存大小
.timeToLive(60 * 60 * 1000) // 数据有效期
.maxIdle(30 * 60 * 1000) // 最大空闲时间
.invalidationPolicy(LocalCachedMapOptions.InvalidationPolicy.ON_CHANGE) // 缓存失效策略
.reconnectionStrategy(LocalCachedMapOptions.ReconnectionStrategy.CLEAR) // 重新连接策略
.syncStrategy(LocalCachedMapOptions.SyncStrategy.UPDATE) // 同步策略
.evictionPolicy(EvictionPolicy.LFU); // 淘汰策略
return redissonClient.getLocalCachedMap("configMap", options);
}
// 从缓存中获取配置项
public String getConfig(String key) {
RLocalCachedMap<String, String> configMap = initializeConfigCache();
return configMap.get(key);
}
// 更新配置项
public void updateConfig(String key, String value) {
RLocalCachedMap<String, String> configMap = initializeConfigCache();
configMap.fastPut(key, value);
}
用户会话缓存
在Web应用中，用户会话信息通常需要快速读取，同时保证分布式环境下的一致性。
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
// 初始化用户会话缓存
public RLocalCachedMap<String, UserSession> initializeSessionCache() {
LocalCachedMapOptions<String, UserSession> options = LocalCachedMapOptions.<String, UserSession>defaults()
.cacheSize(10000)
.invalidationPolicy(LocalCachedMapOptions.InvalidationPolicy.ON_CHANGE)
.syncStrategy(LocalCachedMapOptions.SyncStrategy.UPDATE);
return redissonClient.getLocalCachedMap("sessionMap", options);
}
// 获取用户会话
public UserSession getUserSession(String sessionId) {
RLocalCachedMap<String, UserSession> sessionMap = initializeSessionCache();
return sessionMap.get(sessionId);
}
// 更新用户会话
public void updateUserSession(String sessionId, UserSession userSession) {
RLocalCachedMap<String, UserSession> sessionMap = initializeSessionCache();
sessionMap.fastPut(sessionId, userSession);
}
商品库存缓存
在电商平台中，商品库存信息需要频繁读取，同时更新要保证高一致性。
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
// 初始化库存缓存
public RLocalCachedMap<String, Integer> initializeInventoryCache() {
LocalCachedMapOptions<String, Integer> options = LocalCachedMapOptions.<String, Integer>defaults()
.cacheSize(5000)
.invalidationPolicy(LocalCachedMapOptions.InvalidationPolicy.ON_CHANGE)
.syncStrategy(LocalCachedMapOptions.SyncStrategy.INVALIDATE);
return redissonClient.getLocalCachedMap("inventoryMap", options);
}
// 获取商品库存
public Integer getInventory(String productId) {
RLocalCachedMap<String, Integer> inventoryMap = initializeInventoryCache();
return inventoryMap.get(productId);
}
// 更新商品库存
public void updateInventory(String productId, Integer amount) {
RLocalCachedMap<String, Integer> inventoryMap = initializeInventoryCache();
inventoryMap.fastPut(productId, amount);
}
在这些示例中，RLocalCachedMap 的本地缓存能力大幅提高了读取速度，而通过不同的失效和同步策略，它能够在多个节点之间保持数据的一致性。这些特性使得 RLocalCachedMap 在需要高性能读取和数据一致性的分布式应用中非常有用。
Note:
需要注意的是，在使用 RLocalCachedMap 时，应当根据具体的应用场景合理配置本地缓存的大小、失效策略、同步策略等选项，以达到最优的性能和一致性平衡。
RLocalCachedMap 的高级应用
通常涉及对数据一致性、读写性能和本地缓存行为的精细控制。在这些场景中，开发者可能需要结合 Redisson 的特性来实现复杂的业务逻辑。 以下是一个高级应用的示：
分布式缓存的数据加载和预热
在大型应用中，可能需要在应用启动时预加载和预热缓存数据，以确保应用可以快速响应用户请求。以下是一个数据预加载和预热的示例：
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
// 缓存配置选项
private LocalCachedMapOptions<String, Product> options = LocalCachedMapOptions.<String, Product>defaults()
.cacheSize(10000)
.timeToLive(24 * 60 * 60 * 1000) // 24小时
.maxIdle(12 * 60 * 60 * 1000) // 12小时
.invalidationPolicy(LocalCachedMapOptions.InvalidationPolicy.ON_CHANGE)
.reconnectionStrategy(LocalCachedMapOptions.ReconnectionStrategy.CLEAR)
.syncStrategy(LocalCachedMapOptions.SyncStrategy.UPDATE)
.evictionPolicy(EvictionPolicy.LRU);
// 初始化商品信息缓存
public RLocalCachedMap<String, Product> initializeProductCache() {
return redissonClient.getLocalCachedMap("productCache", options);
}
// 数据预加载
public void preloadProductData() {
RLocalCachedMap<String, Product> productCache = initializeProductCache();
// 假设这个方法从数据库或其他数据源加载所有产品信息
Map<String, Product> allProducts = loadAllProductsFromDataSource();
// 使用 readAllMap 方法一次性加载所有数据到本地缓存
productCache.readAllMap().putAll(allProducts);
}
// 从缓存获取商品信息
public Product getProduct(String productId) {
RLocalCachedMap<String, Product> productCache = initializeProductCache();
return productCache.get(productId);
}
// 更新商品信息
public void updateProduct(String productId, Product product) {
RLocalCachedMap<String, Product> productCache = initializeProductCache();
productCache.fastPut(productId, product);
}
在这个示例中，我们定义了一个 RLocalCachedMap 来存储商品信息，并提供了数据预加载的功能。在应用启动时，我们从数据源加载所有商品信息并填充到本地缓存中，这样就可以在不需要每次从数据源加载的情况下快速获取商品信息。
注意事项
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preloadProductData方法应该在应用启动时调用，以确保本地缓存被预热。- 本地缓存的大小、存活时间和最大空闲时间应该根据实际情况进行配置。 - 缓存失效策略
ON_CHANGE表示当缓存的数据在 Redis 中被修改时，本地缓存将被失效。 - 同步策略
UPDATE表示本地缓存将定期与 Redis 中的数据同步更新。
这个高级应用示例展示了如何使用 RLocalCachedMap 来提高数据访问的性能，并通过预加载和预热来减少启动初期的延迟。此外，它也展示了如何通过配置不同的策略来控制本地缓存的行为。在实际开发中，开发者可以根据业务需求和系统资源情况，调整和优化这些配置。