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SpringCache 缓存
环境配置
1）依赖如下
2）配置文件
3）设置缓存的 value 序列化为 JSON 格式
4）@EnableCaching
实战开发
@Cacheable
@CacheEvict
@CachePut
@Caching
@CacheConfig
SpringCache 的优势和劣势
读操作（优势）
写操作（劣势）
总结
SpringCache 缓存
环境配置
1）依赖如下
父依赖 SpringBoot 3.2.5
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency>
2）配置文件
spring:cache:type: redisredis:time-to-live: 3600000# key-prefix: CACHE_use-key-prefix: true cache-null-values: true
- time-to-live: 3600000 -> 缓存过期时间，单位毫秒，此处相当于 1 小时（实际上也就解决了雪崩问题，因为一般设置每一个缓存时的时间线不一样）
- key-prefix: CACHE_ -> 缓存 key 前缀(一般不用这个属性，而是使用分区名作为 key 前缀)
- use-key-prefix: true -> 是否使用缓存分区名作为 key 前缀(分区名在 @Cacheable 中指定)，建议为 true
- cache-null-values: true -> 是否缓存空值(解决缓存穿透问题)，建议为 true
3）设置缓存的 value 序列化为 JSON 格式
import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching
import org.springframework.context.annotation.Bean
import org.springframework.context.annotation.Configuration
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer@Configuration
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties::class) //让配置文件中的配置生效
@EnableCaching // 开启 SpringCache 缓存功能(如果这里不写这个注解，启动类上也一定要有！！！)
class MyCacheConfig {@Beanfun redisCacheConfiguration(cacheProperties: CacheProperties): RedisCacheConfiguration {//这里源码怎么写，咱们咱们写(只需要改一下缓存 value 的序列化方式即可)var config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()//设置 key value 的序列化方式config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(StringRedisSerializer()))config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(GenericJackson2JsonRedisSerializer()))val redisProperties = cacheProperties.redis//将配置文件中的所有配置都生效redisProperties.timeToLive?.let {config = config.entryTtl(it)}redisProperties.keyPrefix?.let {config = config.prefixCacheNameWith(it)}if (!redisProperties.isCacheNullValues) {config = config.disableCachingNullValues()}if (!redisProperties.isUseKeyPrefix) {config = config.disableKeyPrefix()}return config}}
4）@EnableCaching
@EnableCaching 表示开启 SpringCache 缓存功能，加在 启动类 或者 配置类 上都可以.
实战开发
@Cacheable
a）使用说明：
@Cacheable 用来将方法的返回值数据保存到缓存中.
常用属性如下：
- value：表示将当前缓存数据放到哪个 缓存组 中（可以理解为放到哪个文件夹下）.
- 例如 @Cacheable(value = ["user"])
- key：指定 key 是什么. 接受一个 SpEL 表达式，例如如下表格中的示例
- 例如方法名作为 key：@Cacheable(value = ["user"], key = "#root.method.name")
- 另外，如果不想使用 SpEL 表达式，可以直接在双引号内加上一对单引号，例如 key 为 "userinfo"：@Cacheable(value = ["user"], key = "'userinfo'")
- condition：条件判断属性，只有符合条件才可以被缓存.
- 例如方法参数中的 id > 0 返回值才能被缓存 @Cacheable(value = ["user"], key = "#root.method.name", condition = "#id > 0")
- sync：是否为同步执行. 如果设置为 true，会加锁（本地锁），可以用来解决击穿问题.
b）案例如下：
例如通过 SpEL表达式设置 缓存的 key 为 动态的id + "userinfo" ，
@Cacheable(value = ["user"], key = "#id + 'userinfo'")override fun getUserinfo(id: Long): UserinfoVo {//业务逻辑...println("查询数据库...")return UserinfoVo( // 这里的 UserinfoVo 必须要有无参构造才行，否则缓存将来读取的时候会报错id = id,name = "cyk",age = 21,)}
第一查询之后，就可以看到 Redis 上面已经存在该数据. 之后的只要缓存未过期，都会直接查缓存.
@CacheEvict
a）使用说明
@CacheEvict 用来将数据从缓存中删除.
他常常被用来实现 “失效模式” 来解决缓存一致性问题（数据库中的数据被更新之后，直接删除缓存上的数据即可，下次查询的时候，自动同步到缓存上）.
常用属性和 @Cacheable 差不多，这里不再赘述.
b）案例如下
例如实现缓存失效：现在要进行用户信息的修改，那么为了保证缓存和数据库中数据一致，修改完数据库之后的就直接删除对应的缓存数据即可~ 下次查询时，再更新缓存.
这里通过 SpEL 表达式设置要删除的缓存的 key 为 动态的id + "userinfo" ，
/*** 通过 @CacheEvict 实现缓存失效，下次查询时，再更新缓存*/@CacheEvict(value = ["user"], key = "#dto.id + 'userinfo'")override fun updateUserinfo(dto: UserinfoDto) {//业务逻辑...println("修改数据库数据...")}
另外，还可以通过 属性，删除同一个分区下的所有缓存（慎用）
@CacheEvict(value = ["user"], allEntries = true)@CachePut
a）使用说明
@CachePut 用来更新缓存数据.
与 @Cacheable 不同的是，使用 @CachePut 标注的方法在执行前不会检查缓存中是否存在这个数据，而是每次都会执行这个方法，并将返回值写入到缓存中.
属性上和 @Cacheable 是一样的，这里不再赘述.
b）案例如下
@CachePut(value = ["user"], key = "#dto.id + 'userinfo'")override fun putUserinfo(dto: UserinfoDto): UserinfoVo {//业务逻辑println("更新数据库...")return with(dto) {UserinfoVo(id = id,name = name,age = age,)}}
@Caching
@Caching 用来组合以上多个操作.
例如删除同时删除多个缓存数据
@Caching(evict = [CacheEvict(value = ["user"], key = "#dto.id + 'userinfo'"),CacheEvict(value = ["user"], key = "#dto.id + 1 + 'userinfo'"),])override fun updateUserinfo(dto: UserinfoDto) {//业务逻辑...println("修改数据库数据...")}
@CacheConfig
如果一个类中有很多一样的 cacheName、keyGenerator、cacheManager、cacheResolver，可以直接使用 @CacheConfig 在类上声明，那么这个类中的所有标记了 Cache 相关注解的方法都会共享 @CacheConfig 属性
@Service
//@CacheConfig(cacheNames = ["aaa", "bbb"]) 会创建两个缓存分区, aaa 和 bbb
@CacheConfig(cacheNames = ["user"])
class CacheServiceImpl: CacheService {@Cacheable(key = "#id + 'userinfo'")override fun getUserinfo(id: Long): UserinfoVo {//业务逻辑...println("查询数据库...")return UserinfoVo( // 这里的 UserinfoVo 必须要有无参构造才行，否则缓存将来读取的时候会报错id = id,name = "cyk",age = 21,)}/*** 通过 @CacheEvict 实现缓存失效，下次查询时，再更新缓存*/@CacheEvict(key = "#dto.id + 'userinfo'")override fun updateUserinfo(dto: UserinfoDto) {//业务逻辑...println("修改数据库数据...")}@CachePut(key = "#dto.id + 'userinfo'")override fun putUserinfo(dto: UserinfoDto): UserinfoVo {//业务逻辑println("更新数据库...")return with(dto) {UserinfoVo(id = id,name = name,age = age,)}}}
SpringCache 的优势和劣势
读操作（优势）
SpringCache 在读操作上的处理的还是很到位的：
- 缓存穿透：配置文件中设置 cache-null-values: true，这样就会将查询为 null 也缓存起来.
- 缓存击穿：配置文件中设置 sync=true，这样就可以对方法进行加锁，解决击穿问题.
- 缓存雪崩：配置文件中设置 time-to-live=3600000 用来设置过期时间（虽然设置的时间是统一的，但是一般情况下情况下触发的时机是不同的，也就相当于是有了随机因子）.
写操作（劣势）
- 对于读写并发高，或者写并发高的场景不太好应对.
- 针对于一些特殊的写场景，还是要定制化一下的
总结
对于读多写少，一致性要求不高的数据，完全可以使用 SpringCache 来简化开发（只要缓存的数据有过期时间就可以）.
对于一致性要求高的场景，也没必要引入引入缓存，直接对数据库进行读写即可.
特殊数据特殊处理.
