前言
我们在 从零手写 cache 框架(一)实现固定大小的缓存 中已经初步实现了我们的 cache。
我们在 从零手写 cache 框架(一)实现过期特性 中实现了 key 的过期特性。
本节，让我们来一起学习一下如何实现类似 redis 中的 rdb 的持久化模式。
持久化的目的
我们存储的信息都是直接放在内存中的，如果断电或者应用重启，那么内容就全部丢失了。
有时候我们希望这些信息重启之后还在，就像 redis 重启一样。
load 加载
说明
在实现持久化之前，我们来看一下一个简单的需求：
如何在缓存启动的时候，指定初始化加载的信息。
实现思路
这个也不难，我们在 cache 初始化的时候，直接设置对应的信息即可。
api
为了便于后期拓展，定义 ICacheLoad 接口。
public interface ICacheLoad { /** * 加载缓存信息 * @param cache 缓存 * @since 0.0.7 */ void load(final ICache cache);}自定义初始化策略
我们在初始化的时候，放入 2 个固定的信息。
public class MyCacheLoad implements ICacheLoad { @Override public void load(ICache cache) { cache.put("1", "1"); cache.put("2", "2"); }}测试
只需要在缓存初始化的时候，指定对应的加载实现类即可。
ICache cache = CacheBs.newInstance() .load(new MyCacheLoad()) .build();Assert.assertEquals(2, cache.size());持久化
说明
上面先介绍初始化加载，其实已经完成了 cache 持久化的一半。
我们要做的另一件事，就是将 cache 的内容持久化到文件或者数据库，便于初始化的时候加载。
接口定义
为了便于灵活替换，我们定义一个持久化的接口。
public interface ICachePersist { /** * 持久化缓存信息 * @param cache 缓存 * @since 0.0.7 */ void persist(final ICache cache);}简单实现
我们实现一个最简单的基于 json 的持久化，当然后期可以添加类似于 AOF 的持久化模式。
public class CachePersistDbJson implements ICachePersist { /** * 数据库路径 * @since 0.0.8 */ private final String dbPath; public CachePersistDbJson(String dbPath) { this.dbPath = dbPath; } /** * 持久化 * key长度 key+value * 第一个空格，获取 key 的长度，然后截取 * @param cache 缓存 */ @Override public void persist(ICache cache) { Set> entrySet = cache.entrySet(); // 创建文件 FileUtil.createFile(dbPath); // 清空文件 FileUtil.truncate(dbPath); for(Map.Entry entry : entrySet) { K key = entry.getKey(); Long expireTime = cache.expire().expireTime(key); PersistEntry persistEntry = new PersistEntry<>(); persistEntry.setKey(key); persistEntry.setValue(entry.getValue()); persistEntry.setExpire(expireTime); String line = JSON.toJSONString(persistEntry); FileUtil.write(dbPath, line, StandardOpenOption.APPEND); } }}定时执行
上面定义好了一种持久化的策略，但是没有提供对应的触发方式。
我们就采用对用户透明的设计方式：定时执行。
public class InnerCachePersist { private static final Log log = LogFactory.getLog(InnerCachePersist.class); /** * 缓存信息 * @since 0.0.8 */ private final ICache cache; /** * 缓存持久化策略 * @since 0.0.8 */ private final ICachePersist persist; /** * 线程执行类 * @since 0.0.3 */ private static final ScheduledExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); public InnerCachePersist(ICache cache, ICachePersist persist) { this.cache = cache; this.persist = persist; // 初始化 this.init(); } /** * 初始化 * @since 0.0.8 */ private void init() { EXECUTOR_SERVICE.scheduleAtFixedRate(new Runnable() { @Override public void run() { try { log.info("开始持久化缓存信息"); persist.persist(cache); log.info("完成持久化缓存信息"); } catch (Exception exception) { log.error("文件持久化异常", exception); } } }, 0, 10, TimeUnit.MINUTES); }}定时执行的时间间隔为 10min。
测试
我们只需要在创建 cache 时，指定我们的持久化策略即可。
ICache cache = CacheBs.newInstance() .load(new MyCacheLoad()) .persist(CachePersists.dbJson("1.rdb")) .build();Assert.assertEquals(2, cache.size());TimeUnit.SECONDS.sleep(5);为了确保文件持久化完成，我们沉睡了一会儿。
文件效果
- 1.rdb
生成的文件内容如下：
{"key":"2","value":"2"}{"key":"1","value":"1"}对应的缓存加载
我们只需要实现以下对应的加载即可，解析文件，然后初始化 cache。
/** * 加载策略-文件路径 * @author binbin.hou * @since 0.0.8 */public class CacheLoadDbJson implements ICacheLoad { private static final Log log = LogFactory.getLog(CacheLoadDbJson.class); /** * 文件路径 * @since 0.0.8 */ private final String dbPath; public CacheLoadDbJson(String dbPath) { this.dbPath = dbPath; } @Override public void load(ICache cache) { List lines = FileUtil.readAllLines(dbPath); log.info("[load] 开始处理 path: {}", dbPath); if(CollectionUtil.isEmpty(lines)) { log.info("[load] path: {} 文件内容为空，直接返回", dbPath); return; } for(String line : lines) { if(StringUtil.isEmpty(line)) { continue; } // 执行 // 简单的类型还行，复杂的这种反序列化会失败 PersistEntry entry = JSON.parseObject(line, PersistEntry.class); K key = entry.getKey(); V value = entry.getValue(); Long expire = entry.getExpire(); cache.put(key, value); if(ObjectUtil.isNotNull(expire)) { cache.expireAt(key, expire); } } //nothing... }}然后在初始化时使用即可。
小结
到这里，我们一个类似于 redis rdb 的持久化就简单模拟完成了。
但是对于 rdb 这里还有需要可优化点，比如 rdb 文件的压缩、格式的定义、CRC 校验等等。
redis 考虑到性能问题，还有 AOF 的持久化模式，二者相辅相成，才能达到企业级别的缓存效果。
我们后续将陆续引入这些特性。
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