如安在Spring Boot中监控缓存的掷中率？

在 Spring Boot 中监控缓存的掷中率对于评估缓存的有用性和性能优化至关紧张。下面为你详细介绍不同缓存实现下监控缓存掷中率的方法。
1. 使用 Spring Cache 和 SimpleCacheManager

1.1 设置 SimpleCacheManager


SimpleCacheManager 是 Spring 提供的一个简单的缓存管理器，恰当开发和测试环境。首先，在设置类中设置 SimpleCacheManager。

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java

1. import org.springframework.cache.CacheManager;
2. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
3. import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCache;
4. import org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager;
5. import org.springframework.context.annotation.Bean;
6. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
8. import java.util.Arrays;
10. @Configuration
11. @EnableCaching
12. public class CacheConfig {
14.     @Bean
15.     public CacheManager cacheManager() {
16.         SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
17.         cacheManager.setCaches(Arrays.asList(
18.                 new ConcurrentMapCache("myCache")
19.         ));
20.         return cacheManager;
21.     }
22. }

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1.2 自定义缓存统计


由于 SimpleCacheManager 本身不直接提供掷中率统计功能，我们可以自定义一个包装类来实现统计。

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java

1. import org.springframework.cache.Cache;
2. import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCache;
4. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
6. public class CustomConcurrentMapCache extends ConcurrentMapCache {
8.     private final AtomicInteger hits = new AtomicInteger(0);
9.     private final AtomicInteger misses = new AtomicInteger(0);
11.     public CustomConcurrentMapCache(String name) {
12.         super(name);
13.     }
15.     @Override
16.     public ValueWrapper get(Object key) {
17.         ValueWrapper result = super.get(key);
18.         if (result != null) {
19.             hits.incrementAndGet();
20.         } else {
21.             misses.incrementAndGet();
22.         }
23.         return result;
24.     }
26.     public int getHits() {
27.         return hits.get();
28.     }
30.     public int getMisses() {
31.         return misses.get();
32.     }
34.     public double getHitRate() {
35.         int total = hits.get() + misses.get();
36.         return total == 0 ? 0 : (double) hits.get() / total;
37.     }
38. }

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然后在设置类中使用自定义的缓存类。

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java

1. import org.springframework.cache.CacheManager;
2. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
3. import org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager;
4. import org.springframework.context.annotation.Bean;
5. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
7. import java.util.Arrays;
9. @Configuration
10. @EnableCaching
11. public class CacheConfig {
13.     @Bean
14.     public CacheManager cacheManager() {
15.         SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
16.         cacheManager.setCaches(Arrays.asList(
17.                 new CustomConcurrentMapCache("myCache")
18.         ));
19.         return cacheManager;
20.     }
21. }

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1.3 监控缓存掷中率


在需要监控的地方获取自定义缓存并盘算掷中率。

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java

1. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
2. import org.springframework.cache.Cache;
3. import org.springframework.cache.CacheManager;
4. import org.springframework.stereotype.Service;
6. @Service
7. public class CacheMonitoringService {
9.     @Autowired
10.     private CacheManager cacheManager;
12.     public double getCacheHitRate(String cacheName) {
13.         Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);
14.         if (cache instanceof CustomConcurrentMapCache) {
15.             CustomConcurrentMapCache customCache = (CustomConcurrentMapCache) cache;
16.             return customCache.getHitRate();
17.         }
18.         return 0;
19.     }
20. }

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2. 使用 Caffeine 缓存

2.1 添加依赖


在 pom.xml 中添加 Caffeine 缓存依赖。

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xml

1. <dependency>
2.     <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
3.     <artifactId>caffeine</artifactId>
4.     <version>3.1.6</version>
5. </dependency>

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2.2 设置 Caffeine 缓存管理器


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java

1. import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
2. import org.springframework.cache.CacheManager;
3. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
4. import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
5. import org.springframework.context.annotation.Bean;
6. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
8. import java.util.concurrent.TimeUnit;
10. @Configuration
11. @EnableCaching
12. public class CacheConfig {
14.     @Bean
15.     public CacheManager cacheManager() {
16.         CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager("myCache");
17.         cacheManager.setCaffeine(caffeineCacheBuilder());
18.         return cacheManager;
19.     }
21.     private Caffeine<Object, Object> caffeineCacheBuilder() {
22.         return Caffeine.newBuilder()
23.               .initialCapacity(100)
24.               .maximumSize(500)
25.               .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
26.               .recordStats();
27.     }
28. }

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留意，recordStats() 方法用于开启缓存统计功能。
2.3 监控缓存掷中率


收起
java

1. import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
2. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
3. import org.springframework.cache.CacheManager;
4. import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCache;
5. import org.springframework.stereotype.Service;
7. @Service
8. public class CacheMonitoringService {
10.     @Autowired
11.     private CacheManager cacheManager;
13.     public double getCacheHitRate(String cacheName) {
14.         org.springframework.cache.Cache springCache = cacheManager.getCache(cacheName);
15.         if (springCache instanceof CaffeineCache) {
16.             CaffeineCache caffeineCache = (CaffeineCache) springCache;
17.             Cache<Object, Object> nativeCache = caffeineCache.getNativeCache();
18.             return nativeCache.stats().hitRate();
19.         }
20.         return 0;
21.     }
22. }

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3. 使用 Redis 缓存

3.1 添加依赖


在 pom.xml 中添加 Redis 缓存依赖。

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xml

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
4. </dependency>

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3.2 设置 Redis 缓存管理器


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java

1. import org.springframework.cache.CacheManager;
2. import org.springframework.context.annotation.Bean;
3. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
4. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
5. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
6. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
7. import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
8. import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
9. import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
11. import java.time.Duration;
13. @Configuration
14. public class CacheConfig {
16.     @Bean
17.     public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
18.         RedisCacheConfiguration cacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
19.               .entryTtl(Duration.ofMinutes(10))
20.               .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
21.               .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
23.         return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
24.               .cacheDefaults(cacheConfig)
25.               .build();
26.     }
27. }

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3.3 监控缓存掷中率


Redis 本身提供了一些命令来监控缓存掷中率，例如 INFO stats 命令可以获取 keyspace_hits 和 keyspace_misses 信息。在 Spring Boot 中，可以使用 RedisTemplate 来实行这些命令。

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java

1. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
2. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
3. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
4. import org.springframework.stereotype.Service;
6. import java.util.Map;
8. @Service
9. public class CacheMonitoringService {
11.     @Autowired
12.     private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
14.     public double getRedisCacheHitRate() {
15.         RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
16.         String info = new String(connection.info("stats"));
17.         String[] lines = info.split("\r\n");
18.         long hits = 0;
19.         long misses = 0;
20.         for (String line : lines) {
21.             if (line.startsWith("keyspace_hits:")) {
22.                 hits = Long.parseLong(line.split(":")[1]);
23.             } else if (line.startsWith("keyspace_misses:")) {
24.                 misses = Long.parseLong(line.split(":")[1]);
25.             }
26.         }
27.         long total = hits + misses;
28.         return total == 0 ? 0 : (double) hits / total;
29.     }
30. }

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通过以上方法，你可以在 Spring Boot 中对不同的缓存实现举行掷中率监控，从而更好地优化缓存设置和体系性能。

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