从零开始手写 redis(四)监听器的实现

老马啸西风

前言

java从零手写实现redis(一)如何实现固定大小的缓存?

java从零手写实现redis(三)redis expire 过期原理

java从零手写实现redis(三)内存数据如何重启不丢失?

本节,让我们来一起学习一下如何实现类似 guava-cache 中的 removeListener 删除监听器,和类似 redis 中的慢日志监控的 slowListener。

删除监听器

说明

我们在两种场景下删除数据是对用户透明的:

(1)size 满了之后,进行数据淘汰。

(2)expire 过期时,清除数据。

这两个特性对用户本来应该是无感的,不过用户如果关心的话,也可以通过添加删除监听器来获取到相关的变更信息。

实现思路

为了实现删除的监听,我们需要找到删除的位置,然后调用监听器即可。

evict 驱除的场景

每次 put 数据时,都会校验 size 是否达到最大的限制,如果达到,则进行 evict 淘汰。

expire 过期的场景

用户指定 expire 时间之后,回后台异步执行刷新。

也存在惰性删除的场景。

接口定义

为了统一,我们将所有的删除都定义统一的接口:

/**
 * 删除监听器接口
 *
 * @author binbin.hou
 * @since 0.0.6
 * @param <K> key
 * @param <V> value
 */
public interface ICacheRemoveListener<K,V> {

    /**
     * 监听
     * @param context 上下文
     * @since 0.0.6
     */
    void listen(final ICacheRemoveListenerContext<K,V> context);

}

内置实现

系统内置的实现如下:

public class CacheRemoveListener<K,V> implements ICacheRemoveListener<K,V> {

    private static final Log log = LogFactory.getLog(CacheRemoveListener.class);

    @Override
    public void listen(ICacheRemoveListenerContext<K, V> context) {
        log.debug("Remove key: {}, value: {}, type: {}",
                context.key(), context.value(), context.type());
    }

}

这个监听器是默认开启的,暂时无法关闭。

自定义

用户可以自己的需要,进行自定义实现:

public class MyRemoveListener<K,V> implements ICacheRemoveListener<K,V> {

    @Override
    public void listen(ICacheRemoveListenerContext<K, V> context) {
        System.out.println("【删除提示】可恶,我竟然被删除了!" + context.key());
    }

}

测试

ICache<String, String> cache = CacheBs.<String,String>newInstance()
        .size(1)
        .addRemoveListener(new MyRemoveListener<String, String>())
        .build();

cache.put("1", "1");
cache.put("2", "2");

我们指定 cache 的大小为1,设置我们自定义的删除监听器。

这里的删除监听器可以添加多个。

日志

测试日志如下:

[DEBUG] [2020-09-30 19:32:54.617] [main] [c.g.h.c.c.s.l.r.CacheRemoveListener.listen] - Remove key: 2, value: 2, type: evict
【删除提示】可恶,我竟然被删除了!2

慢操作监听器

说明

redis 中会存储慢操作的相关日志信息,主要是由两个参数构成:

(1)slowlog-log-slower-than 预设阈值,它的单位是毫秒(1秒=1000000微秒)默认值是10000

(2)slowlog-max-len 最多存储多少条的慢日志记录

不过 redis 是直接存储到内存中,而且有长度限制。

根据实际工作体验,如果我们可以添加慢日志的监听,然后有对应的存储或者报警,这样更加方便问题的分析和快速反馈。

所以我们引入类似于删除的监听器。

实现思路

我们处理所有的 cache 操作,并且记录对应的操作耗时。

如果耗时操作用户设置的时间阈值,则调用慢操作监听器。

接口定义

为了保证接口的灵活性,每一个实现都可以定义自己的慢操作阈值,这样便于分级处理。

比如超过 100ms,用户可以选择输出 warn 日志;超过 1s,可能影响到业务了,可以直接接入报警系统。

public interface ICacheSlowListener {

    /**
     * 监听
     * @param context 上下文
     * @since 0.0.6
     */
    void listen(final ICacheSlowListenerContext context);

    /**
     * 慢日志的阈值
     * @return 慢日志的阈值
     * @since 0.0.9
     */
    long slowerThanMills();

}

自定义监听器

实现接口 ICacheSlowListener

这里每一个监听器都可以指定自己的慢日志阈值,便于分级处理。

public class MySlowListener implements ICacheSlowListener {

    @Override
    public void listen(ICacheSlowListenerContext context) {
        System.out.println("【慢日志】name: " + context.methodName());
    }

    @Override
    public long slowerThanMills() {
        return 0;
    }

}

使用

ICache<String, String> cache = CacheBs.<String,String>newInstance()
        .addSlowListener(new MySlowListener())
        .build();

cache.put("1", "2");
cache.get("1");
  • 测试效果
[DEBUG] [2020-09-30 17:40:11.547] [main] [c.g.h.c.c.s.i.c.CacheInterceptorCost.before] - Cost start, method: put
[DEBUG] [2020-09-30 17:40:11.551] [main] [c.g.h.c.c.s.i.c.CacheInterceptorCost.after] - Cost end, method: put, cost: 10ms
【慢日志】name: put
[DEBUG] [2020-09-30 17:40:11.554] [main] [c.g.h.c.c.s.i.c.CacheInterceptorCost.before] - Cost start, method: get
[DEBUG] [2020-09-30 17:40:11.554] [main] [c.g.h.c.c.s.i.c.CacheInterceptorCost.after] - Cost end, method: get, cost: 1ms
【慢日志】name: get

实际工作中,我们可以针对慢日志数据存储,便于后期分析。

也可以直接接入报警系统,及时反馈问题。

小结

监听器实现起来比较简单,但是对于使用者的作用是比较大的。

文中主要讲述了思路,实现部分因为篇幅限制,没有全部贴出来。

开源地址:https://github.com/houbb/cache

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