铺垫

首先介绍一下今天要使用到的工具Lettuce，它是一个可伸缩线程安全的redis客户端。多个线程可以共享同一个RedisConnection，利用nio框架Netty来高效地管理多个连接。

放眼望向现在常用的redis客户端开发工具包，虽然能用的不少，但是目前率先拥抱redis6.0，支持客户端缓存功能的却不多，而lettuce就是其中的领跑者。

我们先在项目中引入最新版本的依赖，下面正式开始实战环节：

<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>6.1.8.RELEASE</version>
</dependency>

实战

在项目中应用lettuce，开启并使用客户端缓存功能，只需要下面这一段代码：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 创建 RedisClient 连接信息
    RedisURI redisURI= RedisURI.builder()
            .withHost("127.0.0.1")
            .withPort(6379)
            .build();
    RedisClient client = RedisClient.create(redisURI);
    StatefulRedisConnection<String, String> connect = client.connect();
    
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    CacheFrontend<String,String> frontend=ClientSideCaching.enable(CacheAccessor.forMap(map),
            connect, TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());

    String key="user";
    while (true){
        String value = frontend.get(key);
        System.out.println(value);
        TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
    }
}

上面的代码主要完成了几项工作：

• 通过RedisURI配置redis连接的标准信息，并建立连接
• 创建用于充当本地缓存的Map，开启客户端缓存功能，建立一个缓存访问器CacheFrontend
• 在循环中使用CacheFrontend，不断查询同一个key对应的值并打印

启动上面的程序，控制台会不断的打印user对应的缓存，在启动一段时间后，我们在其他的客户端修改user对应的值，运行的结果如下：

可以看到，在其他客户端修改了key所对应的值后，打印结果也发生了变化。但是到这里，我们也不知道lettuce是不是真的使用了客户端缓存，虽然结果正确，但是说不定是它每次都重新执行了get命令呢？

所以我们下面来看看源码，分析一下具体的代码执行流程。

分析

在上面的代码中，最关键的类就是CacheFrontend了，我们再来仔细看一下上面具体实例化时的语句：

CacheFrontend<String,String> frontend=ClientSideCaching.enable(
        CacheAccessor.forMap(map),
        connect,
        TrackingArgs.Builder.enabled().noloop()
);

首先调用了ClientSideCaching的enable()方法，我们看一下它的源码：

解释一下传入的3个参数：

• CacheAccessor：一个定义对客户端缓存进行访问接口，上面调用它的forMap方法返回的是一个MapCacheAccessor，它的底层使用的我们自定义的Map来存放本地缓存，并且提供了get、put、evict等方法操作Map
• StatefulRedisConnection：使用到的redis连接
• TrackingArgs：客户端缓存的参数配置，使用noloop后不会接收当前连接修改key后的通知

向redis服务端发送开启tracking的命令后，继续向下调用create()方法：

这个过程中实例化了一个重要对象，它就是实现了RedisCache接口的DefaultRedisCache对象，实际向redis执行查询时的get请求、写入的put请求，都是由它来完成。

实例化完成后，继续向下调用同名的create()方法：

在这个方法中，实例化了ClientSideCaching对象，注意一下传入的两个参数，通过前面的介绍也很好理解它们的分工：

• 当本地缓存存在时，直接从CacheAccessor中读取
• 当本地缓存不存在时，使用RedisCache从服务端读取

需要额外注意一下的是返回前的两行代码，先看第一句（行号114的那行）。

这里向RedisCache添加了一个监听，当监听到类型为invalidate的作废消息时，拿到要作废的key，传递给消费者。一般情况下，keys中只会有一个元素。

消费时会遍历当前ClientSideCaching的消费者列表invalidationListeners：

而这个列表中的所有，就是在上面的第二行代码中（行号115的那行）添加的，看一下方法的定义：

而实际传入的方法引用则是下面MapCacheAccessor的evict()方法，也就是说，当收到key作废的消息后，会移除掉本地缓存Map中缓存的这个数据。

客户端缓存的作废逻辑我们梳理清楚了，再来看看它是何时写入的，直接看ClientSideCaching的get()方法：

可以看到，get方法会先从本地缓存MapCacheAccessor中尝试获取，如果取到则直接返回，如果没有再使用RedisCache读取redis中的缓存，并将返回的结果存入到MapCacheAccessor中。

图解

源码看到这里，是不是基本逻辑就串联起来了，我们再画两张图来梳理一下这个流程。先看get的过程：

再来看一下通知客户端缓存失效的过程：

怎么样，配合这两张图再理解一下，是不是很完美？

其实也不是…回忆一下我们之前使用两级缓存Caffeine+Redis时，当时使用的通知机制，会在修改redis缓存后通知所有主机修改本地缓存，修改成为最新的值。目前的lettuce看来，显然不满足这一功能，只能做到作废删除缓存但是不会主动更新。

扩展

那么，如果想实现本地客户端缓存的实时更新，我们应该如何在现在的基础上进行扩展呢？仔细想一下的话，思路也很简单：

• 首先，移除掉lettuce的客户端缓存本身自带的作废消息监听器
• 然后，添加我们自己的作废消息监听器

回顾一下上面源码分析的图，在调用DefaultRedisCache的addInvalidationListener()方法时，其实是调用的是StatefulRedisConnection的addListener()方法，也就是说，这个监听器其实是添加在redis连接上的。

如果我们再看一下这个方法源码的话，就会发现，在它的附近还有一个对应的removeListener()方法，一看就是我们要找的东西，准备用它来移除消息监听。

不过再仔细看看，这个方法是要传参数的啊，我们明显不知道现在里面已经存在的PushListener有什么，所以没法直接使用，那么无奈只能再接着往下看看这个pushHandler是什么玩意…

通过注释可以知道，这个PushHandler就是一个用来操作PushListener的处理工具，虽然我们不知道具体要移除的PushListener是哪一个，但是惊喜的是，它提供了一个getPushListeners()方法，可以获取当前所有的监听器。

这样一来就简单了，我上来直接清除掉这个集合中的所有监听器，问题就迎刃而解了~

不过，在StatefulRedisConnectionImpl中的pushHandler是一个私有对象，也没有对外进行暴露，想要操作起来还是需要费上一点功夫的。下面，我们就在分析的结果上进行代码的修改。

魔改

首先，我们需要自定义一个工具类，它的主要功能是操作监听器，所以就命名为ListenerChanger好了。它要完成的功能主要有三个：

• 移除原有的全部消息监听
• 添加新的自定义消息监听
• 更新本地缓存MapCacheAccessor中的数据

首先定义构造方法，需要传入StatefulRedisConnection和CacheAccessor作为参数，在后面的方法中会用到，并且创建一个RedisCommands，用于后面向redis服务端发送get命令请求。

public class ListenerChanger<K, V> {
    private StatefulRedisConnection<K, V> connection;
    private CacheAccessor<K, V> mapCacheAccessor;
    private RedisCommands<K, V> command;

    public ListenerChanger(StatefulRedisConnection<K, V> connection,
                           CacheAccessor<K, V> mapCacheAccessor) {
        this.connection = connection;
        this.mapCacheAccessor = mapCacheAccessor;
        this.command = connection.sync();
    }
    
    //其他方法先省略……
}

移除监听

前面说过，pushHandler是一个私有对象，我们无法直接获取和操作，所以只能先使用反射获得。PushHandler中的监听器列表存储在一个CopyOnWriteArrayList中，我们直接使用迭代器移除掉所有内容即可。

public void removeAllListeners() {
    try {
        Class connectionClass = StatefulRedisConnectionImpl.class;
        Field pushHandlerField = connectionClass.getDeclaredField("pushHandler");
        pushHandlerField.setAccessible(true);
        PushHandler pushHandler = (PushHandler) pushHandlerField.get(this.connection);

        CopyOnWriteArrayList<PushListener> pushListeners
                = (CopyOnWriteArrayList) pushHandler.getPushListeners();
        Iterator<PushListener> it = pushListeners.iterator();
        while (it.hasNext()) {
            PushListener listener = it.next();
            pushListeners.remove(listener);
        }
    } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

添加监听

这里我们模仿DefaultRedisCache中addInvalidationListener()方法的写法，添加一个监听器，除了最后处理的代码基本一致。对于监听到的要作废的keys集合，另外启动一个线程更新本地数据。

public void addNewListener() {
    this.connection.addListener(new PushListener() {
        @Override
        public void onPushMessage(PushMessage message) {
            if (message.getType().equals("invalidate")) {
                List<Object> content = message.getContent(StringCodec.UTF8::decodeKey);
                List<K> keys = (List<K>) content.get(1);
                System.out.println("modifyKeys:"+keys);

                // start a new thread to update cacheAccessor
                new Thread(()-> updateMap(keys)).start();
            }
        }
    });
}

本地更新

使用RedisCommands重新从redis服务端获取最新的数据，并更新本地缓存mapCacheAccessor中的数据。

private void updateMap(List<K> keys){
    for (K key : keys) {
        V newValue = this.command.get(key);
        System.out.println("newValue:"+newValue);
        mapCacheAccessor.put(key, newValue);
    }
}

至于为什么执行这个方法时额外启动了一个新线程，是因为我在测试中发现，当在PushListener的onPushMessage方法中执行RedisCommands的get()方法时，会一直取不到值，但是像这样新启动一个线程就没有问题。

测试

下面，我们来写一段测试代码，来测试上面的改动。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 // 省略之前创建连接代码……
    
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    CacheAccessor<String, String> mapCacheAccessor = CacheAccessor.forMap(map);
    CacheFrontend<String, String> frontend = ClientSideCaching.enable(mapCacheAccessor,
            connect,
            TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());

    ListenerChanger<String, String> listenerChanger
            = new ListenerChanger<>(connect, mapCacheAccessor);
    // 移除原有的listeners
    listenerChanger.removeAllListeners();
    // 添加新的监听器
    listenerChanger.addNewListener();

    String key = "user";
    while (true) {
        String value = frontend.get(key);
        System.out.println(value);
        TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
    }
}

可以看到，代码基本上在之前的基础上没有做什么改动，只是在创建完ClientSideCaching后，执行了我们自己实现的ListenerChanger的两个方法。先移除所有监听器、再添加新的监听器。下面我们以debug模式启动测试代码，简单看一下代码的执行逻辑。

首先，在未执行移除操作前，pushHandler中的监听器列表中有一个监听器：

移除后，监听器列表为空：

在添加完自定义监听器、并且执行完第一次查询操作后，在另外一个redis客户端中修改user的值，这时PushListener会收到作废类型的消息监听：

启动一个新线程，查询redis中user对应的最新值，并放入cacheAccessor中：

当循环中CacheFrontend的get()方法再被执行时，会直接从cacheAccessor中取到刷新后的值，不需要再次去访问redis服务端了：

总结

到这里，我们基于lettuce的客户端缓存的基本使用、以及在这个基础上进行的魔改就基本完成了。可以看到，lettuce客户端已经在底层封装了一套比较成熟的API，能让我们在将redis升级到6.0以后，开箱即用式地使用客户端缓存这一新特性。在使用中，不需要我们关注底层原理，也不用做什么业务逻辑的改造，总的来说，使用起来还是挺香的。

来源：
https://mp.weixin.qq.com/s/QOq2zUI0AFGqc8lNtSmShQ