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给 Java 和 Android 构建一个简单的响应式Local Cache

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fengzhizi715
2018.10.07 01:41 字数 814
夕阳.JPG

一. 为何要创建这个库

首先,Local Cache 不是类似于 Redis、Couchbase、Memcached 这样的分布式 Cache。Local Cache 适用于在单机环境下,对访问频率高、更新次数少的数据进行存放。因此,Local Cache 不适合存放大量的数据。

Local Cache 特别适合于 App,也适合在 Java 的某些场景下使用。

我们的 App 使用 Retrofit 作为网络框架,并且大量使用 RxJava,因此我考虑创建一个 RxCache 来缓存一些必要的数据。

RxCache 地址:https://github.com/fengzhizi715/RxCache

二. 如何构建 RxCache

2.1 RxCache 的基本方法

对于 Local Cache,最重要是需要有以下的这些方法:

<T> Record<T> get(String key, Type type);

<T> void save(String key, T value);

<T> void save(String key, T value, long expireTime);

boolean containsKey(String key);

Set<String> getAllKeys();

void remove(String key);

void clear();

其中,有一个 save() 方法包含了失效时间的参数expireTime,这对于 Local Cache 是比较重要的一个方法,超过这个时间,这个数据将会失效。

既然是 RxCache,对于获取数据肯定需要类似这样的方法:

<T> Observable<Record<T>> load2Observable(final String key, final Type type) ;

<T> Flowable<Record<T>> load2Flowable(final String key, final Type type);

<T> Single<Record<T>> load2Single(final String key, final Type type);

<T> Maybe<Record<T>> load2Maybe(final String key, final Type type);

也需要一些 Transformer 的方法,将 RxJava 的被观察者进行转换。在 RxCache 中,包含了一些默认的 Transformer 策略,特别是使用 Retrofit 和 RxJava 时,可以考虑结合这些策略来缓存数据。

以 CacheFirstStrategy 为例:

/**
 * 缓存优先的策略,缓存取不到时取接口的数据。
 * Created by tony on 2018/9/30.
 */
public class CacheFirstStrategy implements ObservableStrategy,
        FlowableStrategy,
        MaybeStrategy  {

    @Override
    public <T> Publisher<Record<T>> execute(RxCache rxCache, String key, Flowable<T> source, Type type) {

        Flowable<Record<T>> cache = rxCache.<T>load2Flowable(key, type);

        Flowable<Record<T>> remote = source
                .map(new Function<T, Record<T>>() {
                    @Override
                    public Record<T> apply(@NonNull T t) throws Exception {

                        rxCache.save(key, t);

                        return new Record<>(Source.CLOUD, key, t);
                    }
                });

        return cache.switchIfEmpty(remote);
    }

    @Override
    public <T> Maybe<Record<T>> execute(RxCache rxCache, String key, Maybe<T> source, Type type) {

        Maybe<Record<T>> cache = rxCache.<T>load2Maybe(key, type);

        Maybe<Record<T>> remote = source
                .map(new Function<T, Record<T>>() {
                    @Override
                    public Record<T> apply(@NonNull T t) throws Exception {

                        rxCache.save(key, t);

                        return new Record<>(Source.CLOUD, key, t);
                    }
                });

        return cache.switchIfEmpty(remote);
    }

    @Override
    public <T> Observable<Record<T>> execute(RxCache rxCache, String key, Observable<T> source, Type type) {

        Observable<Record<T>> cache = rxCache.<T>load2Observable(key, type);

        Observable<Record<T>> remote = source
                .map(new Function<T, Record<T>>() {
                    @Override
                    public Record<T> apply(@NonNull T t) throws Exception {

                        rxCache.save(key, t);

                        return new Record<>(Source.CLOUD, key, t);
                    }
                });

        return cache.switchIfEmpty(remote);
    }
}

2.2 Memory

RxCache 包含了两级缓存: Memory 和 Persistence 。

RxCache.png

Memory:

package com.safframework.rxcache.memory;

import com.safframework.rxcache.domain.Record;

import java.util.Set;

/**
 * Created by tony on 2018/9/29.
 */
public interface Memory {

    <T> Record<T> getIfPresent(String key);

    <T> void put(String key, T value);

    <T> void put(String key, T value, long expireTime);

    Set<String> keySet();

    boolean containsKey(String key);

    void evict(String key);

    void evictAll();
}

它的默认实现 DefaultMemoryImpl 使用 ConcurrentHashMap 来缓存数据。

在 extra 模块还有 Guava Cache、Caffeine 的实现。它们都是成熟的 Local Cache,如果不想使用 DefaultMemoryImpl ,完全可以使用 extra 模块成熟的替代方案。

2.3 Persistence

Persistence 的接口跟 Memory 很类似:

package com.safframework.rxcache.persistence;

import com.safframework.rxcache.domain.Record;

import java.lang.reflect.Type;
import java.util.List;

/**
 * Created by tony on 2018/9/28.
 */
public interface Persistence {

    <T> Record<T> retrieve(String key, Type type);

    <T> void save(String key, T value);

    <T> void save(String key, T value, long expireTime);

    List<String> allKeys();

    boolean containsKey(String key);

    void evict(String key);

    void evictAll();
}

由于,考虑到持久层可能包括 Disk、DB。于是单独抽象了一个 Disk 接口继承 Persistence。

在 Disk 的实现类 DiskImpl 中,它的构造方法注入了 Converter 接口:

public class DiskImpl implements Disk {

    private File cacheDirectory;
    private Converter converter;

    public DiskImpl(File cacheDirectory,Converter converter) {

        this.cacheDirectory = cacheDirectory;
        this.converter = converter;
    }

    ......
}

Converter 接口用于对象储存到文件的序列化和反序列化,目前支持 Gson 和 FastJSON。

Converter 的抽象实现类 AbstractConverter 的构造方法注入了 Encryptor 接口:

public abstract class AbstractConverter implements Converter {

    private Encryptor encryptor;

    public AbstractConverter() {
    }

    public AbstractConverter(Encryptor encryptor) {

        this.encryptor = encryptor;
    }

    ......
}

Encryptor 接口用于将存储到 Disk 上的数据进行加密和解密,目前 RxCache 支持 AES128 和 DES 两种加密方式。不使用 Encryptor 接口,则存储到 Disk 上的数据是明文,也就是一串json字符串。

三. 支持 Java

在 example 模块下,包括了一些常见 Java 使用的例子。

例如,最简单的使用:

import com.safframework.rxcache.RxCache;
import com.safframework.rxcache.domain.Record;
import domain.User;
import io.reactivex.Observable;
import io.reactivex.functions.Consumer;

/**
 * Created by tony on 2018/9/29.
 */
public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        RxCache.config(new RxCache.Builder());

        RxCache rxCache = RxCache.getRxCache();

        User u = new User();
        u.name = "tony";
        u.password = "123456";
        rxCache.save("test",u);

        Observable<Record<User>> observable = rxCache.load2Observable("test", User.class);

        observable.subscribe(new Consumer<Record<User>>() {

            @Override
            public void accept(Record<User> record) throws Exception {

                User user = record.getData();
                System.out.println(user.name);
                System.out.println(user.password);
            }
        });
    }
}

带 ExpireTime 的缓存测试:

import com.safframework.rxcache.RxCache;
import com.safframework.rxcache.domain.Record;
import domain.User;

/**
 * Created by tony on 2018/10/5.
 */
public class TestWithExpireTime {

    public static void main(String[] args) {

        RxCache.config(new RxCache.Builder());

        RxCache rxCache = RxCache.getRxCache();

        User u = new User();
        u.name = "tony";
        u.password = "123456";
        rxCache.save("test",u,2000);

        try {
            Thread.sleep(2500);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        Record<User> record = rxCache.get("test", User.class);

        if (record==null) {
            System.out.println("record is null");
        }
    }
}

跟 Spring 整合并且 Memory 的实现使用 GuavaCacheImpl:

import com.safframework.rxcache.RxCache;
import com.safframework.rxcache.extra.memory.GuavaCacheImpl;
import com.safframework.rxcache.memory.Memory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Configurable;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

/**
 * Created by tony on 2018/10/5.
 */
@Configurable
public class ConfigWithGuava {

    @Bean
    public Memory guavaCache(){
        return new GuavaCacheImpl(100);
    }

    @Bean
    public RxCache.Builder rxCacheBuilder(){
        return new RxCache.Builder().memory(guavaCache());
    }

    @Bean
    public RxCache rxCache() {

        RxCache.config(rxCacheBuilder());

        return RxCache.getRxCache();
    }
}

测试一下刚才的整合:

import com.safframework.rxcache.RxCache;
import com.safframework.rxcache.domain.Record;
import domain.User;
import io.reactivex.Observable;
import io.reactivex.functions.Consumer;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;

/**
 * Created by tony on 2018/10/5.
 */
public class TestWithGuava {

    public static void main(String[] args) {

        ApplicationContext ctx = new AnnotationConfigApplicationContext(ConfigWithGuava.class);

        RxCache rxCache = ctx.getBean(RxCache.class);

        User u = new User();
        u.name = "tony";
        u.password = "123456";
        rxCache.save("test",u);

        Observable<Record<User>> observable = rxCache.load2Observable("test", User.class);

        observable.subscribe(new Consumer<Record<User>>() {
            @Override
            public void accept(Record<User> record) throws Exception {

                User user = record.getData();
                System.out.println(user.name);
                System.out.println(user.password);
            }
        });
    }
}

四. 支持 Android

为了更好地支持 Android,我还单独创建了一个项目 RxCache4a: https://github.com/fengzhizi715/RxCache4a

它包含了一个基于 LruCache 的 Memory 实现,以及一个基于 MMKV(腾讯开源的key
-value存储框架) 的 Persistence 实现。

我们目前 App 采用了如下的 MVVM 架构来传输数据:


MVVM.png

未来,希望能够通过 RxCache 来整合 Repository 这一层。

五. 总结

目前,RxCache 完成了大体的框架,初步可用,接下来打算增加一些 Annotation,方便其使用。

rxjava
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