你们是怎么使用 change data capture 来实现缓存失效的？

[JasonLaw]

我先说一下我是怎么使用change data capture来实现缓存失效的。

比如我有UserRepo，为了避免每次调用方法都要去查询数据库，我使用了@AutoCache实现了“有缓存直接取缓存；没缓存的话，查询数据库，然后缓存结果”。为了实现缓存失效，我使用了@AutoCacheInvalidation。

public interface UserMapper {

    // select * from user
    @AutoCache(timeToLiveInSeconds = 60)
    // “将 primaryTable 设为"user"”代表“只要 user 表有变化，Redis 中的 key UserMapper.findAll()需要被清除”
    @AutoCacheInvalidation(primaryTable = "user", primaryTableColumns = {},
            joinTables = {}, joinTableColumns = {})
    List<Object> findAll();

    // select * from user where id = #{id}
    @AutoCache(timeToLiveInSeconds = 60)
    // “将 primaryTable 设为"user"，primaryTableColumns 设为{"id"}”代表“如果 id 为 1 的 user 有变化，Redis 中的 key UserMapper.findById(1)需要被清除”
    @AutoCacheInvalidation(primaryTable = "user", primaryTableColumns = {"id"},
            joinTables = {}, joinTableColumns = {})
    Object findById(int id);

    // select * from user where name = #{name} and age = #{age}
    @AutoCache(timeToLiveInSeconds = 60)
    // “将 primaryTable 设为"user"，primaryTableColumns 设为{"name", "age"}”代表“如果 name 为 jason 、age 为 18 的 user 有变化，Redis 中的 key UserMapper.findByNameAndAge(jason, 18)需要被清除”
    @AutoCacheInvalidation(primaryTable = "user", primaryTableColumns = {"name", "age"},
            joinTables = {}, joinTableColumns = {})
    List<Object> findByNameAndAge(String name, int age);
}

缓存失效服务会收集@AutoCacheInvalidation。缓存失效服务通过 change data capture 了解数据库的变化，然后清除相应的 Redis keys 。

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想问一下大家是怎么使用 change data capture 来实现缓存失效的，或者针对我现在的实现，给点建议，谢谢。

我会在附言中说明我是怎么处理类似select * from user u join city c on u.city_id = c.id where u.id = 1这样的语句的，以及怎么处理“方法存在非数据库字段的参数”的（比如UserPostMapper.pageUserPosts(int userId, int offset, int limit)）。

处理类似select * from user u join city c on u.city_id = c.id where u.id = 1这样的语句时，我会利用到joinTables和joinTableColumns，如下所示：

public interface UserMapper {

    // select * from user u join city c on u.city_id = c.id where u.id = #{id}
    @AutoCache(timeToLiveInSeconds = 60)
    @AutoCacheInvalidation(primaryTable = "user", primaryTableColumns = {"id"},
            joinTables = {"city"}, joinTableColumns = {"id"})
    // “将primaryTable设为"user"，primaryTableColumns设为{"id"}”代表“如果id为1的user有变化，Redis中的key UserMapper.findUserDetail(1)需要被清除”
    // “将joinTables设为{"city"}，joinTableColumns设为{"id"}”代表"如果id为1的city有变化，Redis中的key UserMapper.findUserDetail(?)需要被清除"，但是?代表什么呢？
    // id为1的city有变化，那么跟id为1的city有关联的用户都会受到影响，所以我使用了select id from user where city_id = 1来确定受影响的用户。
    // 假设select id from user where city_id = 1的结果为[1, 2, 3]，那么Redis中的keys UserMapper.findUserDetail(1)、UserMapper.findUserDetail(2)、UserMapper.findUserDetail(3)都会被清除。
    Object findUserDetail(String id);
}

如果方法存在非数据库字段的参数时，我会利用到@NonTableColumn。

当方法存在非数据库字段的参数时，比如UserPostMapper.pageUserPosts(int userId, int offset, int limit)，需要给offset和limit加上@NonTableColumn。

这个时候会使用Redis Hashes缓存结果，而不是Strings。如果方法被调用时，userId为1、offset为0、limit为5，那么key就是UserPostMapper.pageUserPosts(1, ?, ?)，field为0, 5，value为postList。

UserPostMapper.pageUserPosts(int userId, @NonTableColumn int offset, @NonTableColumn int limit)对应的@AutoCacheInvalidation是@AutoCacheInvalidation(primaryTable = "user_post", primaryTableColumns = {"user_id"}, joinTables = {}, joinTableColumns = {})，代表如果user_id为1的user_post有变化，Redis中的key UserPostMapper.pageUserPosts(1, ?, ?)会被删除。