別再寫冗余緩存代碼了！Easy-Cache 給你統一解決方案，爽到飛起！
在分布式系統的開發過程中，緩存始終是最讓人頭疼的部分之一。數據一致性如何保證？Redis 萬一宕機怎么辦？緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩這些問題如何優雅處理？ 更糟糕的是，每個項目幾乎都要重復寫一堆緩存相關的代碼：增刪查改、異常兜底、二級緩存切換……既浪費時間，又極易出錯。
為了讓開發者不再被這些細節“綁架”，我們基于 RocksCache 的核心理念 實現了一個統一的緩存一致性解決框架 —— Easy-Cache。它通過 Spring AOP + 注解驅動 的方式，讓緩存變得像加一行注解一樣輕松，還支持 Redis 集群 + 本地二級緩存，并內置了 自動降級、彈性過期、最終一致性保障 等特性。
換句話說，開發者只需要關注業務邏輯，緩存的問題交給 Easy-Cache。
核心理念
Easy-Cache 的目標很明確：讓開發者告別冗余的緩存處理代碼，只需一行注解就能啟用緩存能力，而一致性、容錯、降級等復雜邏輯全部由框架接管。
例如：
// /src/main/java/com/icoderoad/user/service/UserService.java
@Service
public class UserService {
private final UserRepository userRepository;
public UserService(UserRepository userRepository) {
this.userRepository = userRepository;
}
// 查詢用戶信息，優先從緩存獲取
@Cacheable(clusterId = "cluster1", prefix = "user", keys = {"#userId"})
public User getUserById(Long userId) {
return userRepository.findById(userId);
}
// 更新用戶信息時，自動刷新緩存
@UpdateCache(clusterId = "cluster1", prefix = "user", keys = {"#user.userId"})
public User update(User user) {
return userRepository.update(user);
}
}開發人員完全不需要再手寫緩存處理邏輯。
核心實現
實現目標
Easy-Cache 的設計目標是：簡單、低侵入、自動化。 利用 Spring AOP 攔截注解，在切面中實現完整的緩存邏輯：
- 查詢時：自動判斷是否命中緩存
- 更新時：自動刷新緩存并保證一致性
- 異常時：觸發降級或兜底策略
開發者寫業務邏輯，框架管緩存。
設計思路
Easy-Cache 的運行機制分為以下幾個步驟：
- 注解攔截：
@Cacheable和@UpdateCache觸發緩存邏輯 - 統一調度：中央調度器負責協調查詢、更新與容錯
- 容錯機制：防止緩存穿透、緩存擊穿等問題
- 多級緩存：Redis + 本地緩存，保障高可用
- 一致性保障：通過 Lua 腳本保證操作原子性
多級緩存動態升降級
Easy-Cache 默認使用 Redis 作為一級緩存，本地緩存作為二級緩存。 當 Redis 集群不可用時，系統自動切換到本地緩存，避免全局雪崩。
工作流程：
- 請求進入時先訪問 Redis
- 如果 Redis 異常，觸發故障事件，自動降級到本地緩存
- 系統啟動探活任務，檢測 Redis 是否恢復
- 一旦 Redis 可用，緩存自動升級回 Redis
這樣，開發者無需寫一行降級代碼，服務即可保持穩定。
數據一致性機制
數據一致性是緩存框架的核心難點。Easy-Cache 借鑒了 RocksCache 的思路，采用 Redis Hash 結構 + Lua 腳本 實現。
關鍵字段：
- value：緩存數據
- lockInfo：鎖狀態（locked/unLock）
- unlockTime：鎖過期時間
- owner：鎖持有者
這些字段通過 Lua 腳本實現分布式鎖，保證緩存的最終一致性。
并發場景：
- 讀讀并發：只有一個線程能查庫，其余線程等待或直接讀緩存，避免重復查詢
- 讀寫并發：更新線程會強制刷新緩存，保證新數據不會被舊值覆蓋
- 彈性過期：緩存不會立即刪除，而是“軟刪除”，允許短時間內讀取舊值，避免雪崩
Lua 腳本預加載
為了減少網絡 IO 開銷，Easy-Cache 在服務啟動時會將 Lua 腳本通過 SCRIPT LOAD 預加載到 Redis，并記錄 SHA1 哈希。 后續執行時只需傳輸哈希值（40 bytes），相比每次傳輸完整腳本（500 bytes），性能提升顯著。
同時，框架內置了重試機制，保證在 Redis 不穩定時依然能完成腳本預加載。
核心特性
分布式鎖保證一致性
- Lua 腳本實現原子操作
- 分布式鎖確保最終一致性
- 預加載優化性能
多級緩存架構
- Redis + 本地緩存雙保險
- 宕機自動降級
- 恢復后自動升級
彈性過期機制
- 標記刪除，避免擊穿
- 默認 1.5s 異步更新，保證最終一致性
- 支持設置為 0s，強制實時一致
注解驅動
- 一行注解替代上百行緩存邏輯
- 降低學習成本
- 操作模式統一規范
實戰示例
下面給出一個最簡化的可運行示例，展示 Easy-Cache 如何集成到 Spring Boot 項目中。
啟動類
// /src/main/java/com/icoderoad/EasyCacheApplication.java
package com.icoderoad;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class EasyCacheApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EasyCacheApplication.class, args);
}
}application.yml
# /src/main/resources/application.yml
spring:
application:
name: easy-cache-demo
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password: ""
database: 0
timeout: 5000
# Easy-Cache 自定義配置
easycache:
cluster:
cluster1:
enable: true
expire: 30s # 緩存過期時間
soft-expire: 1s # 彈性過期時間
retry-times: 3 # Redis 故障重試次數UserRepository 示例
// /src/main/java/com/icoderoad/user/repository/UserRepository.java
package com.icoderoad.user.repository;
import com.icoderoad.user.model.User;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Repository
public class UserRepository {
private final Map<Long, User> storage = new HashMap<>();
public User findById(Long id) {
return storage.get(id);
}
public User update(User user) {
storage.put(user.getUserId(), user);
return user;
}
}User 實體
// /src/main/java/com/icoderoad/user/model/User.java
package com.icoderoad.user.model;
public class User {
private Long userId;
private String username;
// Getter & Setter
public Long getUserId() {
return userId;
}
public void setUserId(Long userId) {
this.userId = userId;
}
public String getUsername() {
return username;
}
public void setUsername(String username) {
this.username = username;
}
}UserController 示例
// /src/main/java/com/icoderoad/user/controller/UserController.java
package com.icoderoad.user.controller;
import com.icoderoad.user.model.User;
import com.icoderoad.user.service.UserService;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {
private final UserService userService;
public UserController(UserService userService) {
this.userService = userService;
}
// 查詢用戶
@GetMapping("/{id}")
public User getUser(@PathVariable Long id) {
return userService.getUserById(id);
}
// 更新用戶
@PostMapping("/update")
public User updateUser(@RequestBody User user) {
return userService.update(user);
}
}測試示例
服務啟動后，可以用 curl 或瀏覽器訪問：
# 查詢用戶（緩存命中前會訪問 repository）
curl http://localhost:8080/users/1
# 更新用戶（會自動刷新緩存）
curl -X POST http://localhost:8080/users/update \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"userId":1,"username":"Tom"}'總結
Easy-Cache 的設計初衷是：讓開發者只寫業務邏輯，不再為緩存操心。 它解決了分布式系統中緩存常見的五大痛點：
- 冗余代碼：注解驅動，零重復
- 緩存穿透：內置防護機制
- 緩存擊穿：分布式鎖與彈性過期機制兜底
- 數據不一致：Redis-Hash + Lua 腳本保障最終一致性
- Redis 宕機：自動降級 + 探活機制，保障高可用
在實際項目中，開發人員只需在方法上加注解，緩存邏輯就能自動完成。 這不僅提升了開發效率，也讓系統更穩定、更健壯。
Easy-Cache，就是開發者的緩存“終極解法”。
