Spring Cache监控配置与使用规范的建议
更新时间：2023年07月27日 11:10:21 作者：仍在奔跑的男人
这篇文章主要介绍了Spring Cache监控配置与使用规范的建议，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
建议
- 程序中使用的缓存，请在cache-names里指明，如此，可以通过配置文件来明白程序中用到了哪些spring cache。
- 请尽量对每一个cache分别设置缓存策略，因为不用的cache其使用的场景与缓存对象大小都不一样。分别设置缓存请使用common-spring-cache-configuere。默认spring不支持。
- 缓存策略建议阅读缓存策略最佳配置
- Cacheable的sync无特殊情况都设置为true，这样，取数据时有类似LoadingCache的效果，同时利用computeIfAbsent方法实现了线程安全，也防止雪崩问题。
spring boot 2.x 监控设置
spring boot从1.x升级到2.x之后，原先在spring-boot-actuator里默认的一些metrics不在自动生效，而是将这些metrics的功能从spring-boot-actuator迁移到了micrometer.io项目里，作为一个独立的微服务监控项目维护。
为此，为了使spring cache的相关metrics生效，需要进行如下配置：
1.在management.endpoints.web里添加caches与metrics两个接口暴露
默认只暴露health、info。
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: info, health, metrics, caches2.在spring.cache里指定cache-names的配置
spring:
cache:
cache-names: books, rooms如果不指定cache-names，spring cache metrics是不会生效的，因为spring是在加载的过程中来确认需要对哪些cache来监控，像Cacheable之类需要动态加入的cache，spring在加载过程中无法感知到。
3.对cache provider启动调用记录功能
以caffeine为例，在spec中加入recordStats，如下：
spring:
cache:
cache-names: books, rooms
caffeine:
spec: recordStats4.相关url
- /actuator/caches 获取cache manager内的cache实例
- /actuator/metrics/cache.gets 获取cache内缓存对象的情况，包括hit/miss的情况，具体参考tags drillDown的使用方式https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.0.0.BUILD-SNAPSHOT/actuator-
- api//html/#metrics-drilling-down
- /actuator/metrics/cache.puts
- /actuator/metrics/cache.eviction
5.举例
curl localhost:8080/actuator/metrics/ 访问所有支持的metrics
{
"names":[
"jvm.memory.max",
"jvm.threads.states",
"process.files.max",
"jvm.gc.memory.promoted",
"cache.puts",
"cache.size",
"cache.evictions",
"system.load.average.1m",
"jvm.memory.used",
"jvm.gc.max.data.size",
"jvm.gc.pause",
"jvm.memory.committed",
"system.cpu.count",
"logback.events",
"http.server.requests",
"tomcat.global.sent",
"jvm.buffer.memory.used",
"cache.eviction.weight",
"tomcat.sessions.created",
"jvm.threads.daemon",
"system.cpu.usage",
"jvm.gc.memory.allocated",
"tomcat.global.request.max",
"tomcat.global.request",
"cache.gets",
"tomcat.sessions.expired",
"jvm.threads.live",
"jvm.threads.peak",
"tomcat.global.received",
"process.uptime",
"tomcat.sessions.rejected",
"process.cpu.usage",
"tomcat.threads.config.max",
"jvm.classes.loaded",
"jvm.classes.unloaded",
"tomcat.global.error",
"tomcat.sessions.active.current",
"tomcat.sessions.alive.max",
"jvm.gc.live.data.size",
"tomcat.threads.current",
"process.files.open",
"jvm.buffer.count",
"jvm.buffer.total.capacity",
"tomcat.sessions.active.max",
"tomcat.threads.busy",
"process.start.time"
]
}curl localhost:8080/actuator/metrics/cache.gets 访问缓存get情况
{
"name":"cache.gets",
"description":"The number of times cache lookup methods have returned a cached value.",
"baseUnit":null,
"measurements":[
{
"statistic":"COUNT",
"value":0
}
],
"availableTags":[
{
"tag":"result",
"values":[
"hit",
"miss"
]
},
{
"tag":"cache",
"values":[
"rooms",
"books"
]
},
{
"tag":"name",
"values":[
"rooms",
"books"
]
},
{
"tag":"cacheManager",
"values":[
"cacheManager"
]
}
]
}curl “localhost:8080/actuator/metrics/cache.gets?tag=result:hit&tag=cache:books” 获取名为books的cache的命中次数
{
"name":"cache.gets",
"description":"The number of times cache lookup methods have returned a cached value.",
"baseUnit":null,
"measurements":[
{
"statistic":"COUNT",
"value":0
}
],
"availableTags":[
{
"tag":"name",
"values":[
"books"
]
},
{
"tag":"cacheManager",
"values":[
"cacheManager"
]
}
]
}定制化配置
默认coffeine.spec的配置是对全体配置的，如果要分开配置可以自定义实现CacheManager，参见common-spring-cache-configurer. 使用时，直接引入该jar包即可。
<dependency>
<groupId>com.iqiyi.intl.common</groupId>
<artifactId>common-spring-cache-configurer</artifactId>
<version>1.4.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>使用配置如下（替换掉原先的spring.cache的配置）：
cache.items:
- name: books
spec: recordStats,softValues, maximumSize=1,expireAfterWrite=100s
- name: rooms
spec: expireAfterWrite=50s, maximumSize=10000CacheManager自定义实现如下:
@Configuration
@ConditionalOnClass({ Caffeine.class, CaffeineCacheManager.class })
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
public class AutoCustomizedCaffeineCacheConfigurer {
@Autowired
private CacheProperties cacheProperties;
@Bean
@Primary
public CacheManager caffeineCacheManager() {
SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
List<CaffeineCache> caches = cacheProperties.getItems().stream()
.map(item -> new CaffeineCache(item.getName(), Caffeine.from(item.getSpec()).build()))
.collect(Collectors.toList());
cacheManager.setCaches(caches);
return cacheManager;
}
}缓存策略最佳配置
- 设置softvalues, 当JVM内存耗尽时，会触发GC，回收这些cache的内存，防止OOM。
- 设置size或weight，限定缓存的最大占用空间，保证系统正常运行。
- 设置ttl/tti，设置过期时间，根据业务实际场景决定时长。
可以这么理解：
首先通过size或者weight来确定缓存总共占用的最大空间，softValues是用于兜底策略，防止万一size/weight设置的不正确，导致的OOM。对于ttl/tti，则是针对业务场景，来保证数据的时效性，用于程序运行的正确性。
举例如下：
cache.items:
- name: books
spec: softValues, maximumSize=1,expireAfterWrite=100s说明：
- 所有的配置都是针对每一个cache生效的，对于cacheManager, 也就是会有多个cache，所以占用的内容空间也会增加多份。所以cache不能设置过大。
- ttl/tti说明，ttl (time to live), 即expireAfterWrite；tti (time to idle), 即expireAfterRead, 如果设置tti，则意味着，只要这个key直接被读到，则缓存会一直不失效，所以请慎用tti。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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