SpringCache
作者：互联网
一、SpringCache简介
Spring 3.1 引入了激动人心的基于凝视（annotation）的缓存（cache）技术，它本质上不是一个具体的缓存实现方案（比如EHCache 或者 OSCache），而是一个对缓存使用的抽象，通过在既有代码中加入少量它定义的各种 annotation，即能够达到缓存方法的返回对象的效果。
Java Caching定义了5个核心接口
CachingProvider定义了创建、配置、获取、管理和控制多个CacheManager。一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider。
CacheManager定义了创建、配置、获取、管理和控制多个唯一命名的Cache，这些Cache存在于CacheManager的上下文中。一个CacheManager仅被一个CachingProvider所拥有。
Cache一个类似Map的数据结构并临时存储以Key为索引的值。一个Cache仅被一个
CacheManager所拥有。
Entry一个存储在Cache中的key-value对。
Expiry每一个存储在Cache中的条目有一个定义的有效期。一旦超过这个时间，条目为过期的状态。一旦过期，条目将不可访问、更新和删除。缓存有效期可以通过ExpiryPolicy设置。
| Cache | 缓存接口，定义缓存操作。实现有：RedisCache、EhCacheCache、ConcurrentMapCache等 |
|---|---|
| CacheManager | 缓存管理器，管理各种缓存（Cache）组件 |
| @Cacheable | @Cacheable 根据方法的请求参数对其结果进行缓存 |
| @CacheEvict | 清空缓存 |
| @CachePut | 更新缓存 |
| @EnableCaching | 开启基于注解的缓存 |
| @Caching | 組合以上多个操作 |
| @CacheConfig | 在类级别共享缓存的相同配置 |
| keyGenerator | 缓存数据时key生成策略 |
| serialize | 缓存数据时value序列化策略 |
二、整合SpringCache
整合步骤：
- 1、引入依赖
spring-boot-starter-cache，spring-boot-starter-data-redis - 2、写配置
2.1 自动配置了那些 （CacheAutoConfiguration 会导入 RedisCacheConfiguration，自动配好了缓存管理器）
2.2 配置使用Redis作为缓存spring.cache.type=redis
3、使用缓存
pom
<!--redis-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>io.lettuce</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<!-- 以后使用redisson 作为所有分布式锁，分布式对象等框架 -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.12.0</version>
</dependency>
<!-- spring-cache -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
application.yml
spring:
cache:
type: redis
redis:
time-to-live: 3600000 #毫秒单位
# key-prefix: CACH_ #缓存前缀
use-key-prefix: true #是否开启缓存前缀
cache-null-values: true #是否缓存的值为空值
config
package com.kun.product.config;
import com.alibaba.spring.beans.factory.annotation.EnableConfigurationBeanBinding;
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;
/**
* @author zhoukun 86547462@qq.com
* @version 1.0
* @date 2020/12/6 20:10
*/
//@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
@Configuration
@EnableCaching
public class MyCathConfig {
/**
* 配置类原来的配置没有用到
* @return
*/
@Bean
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties)
{
RedisCacheConfiguration config=RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
//更改kv的序列化机制
config=config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
config=config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
}
if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
config = config.prefixCacheNameWith(redisProperties.getKeyPrefix());
}
if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
config = config.disableCachingNullValues();
}
if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
config = config.disableKeyPrefix();
}
return config;
}
}
serviceimpl
@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {
// @Autowired
// CategoryDao categoryDao;
@Resource
private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
/**
* 级联更新所有关联的数据
*
* @CacheEvict:失效模式
* @CachePut:双写模式，需要有返回值
* 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
* 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
* 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
* @param category
*/
// @Caching(evict = {
// @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
// @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
// })
@CacheEvict(value = "category",allEntries = true) //删除某个分区下的所有数据
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");
//创建写锁
RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
try {
rLock.lock();
this.baseMapper.updateById(category);
categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
rLock.unlock();
}
//同时修改缓存中的数据
//删除缓存,等待下一次主动查询进行更新
}
/**
* 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
* 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
* 默认行为
* 如果缓存中有，方法不再调用
* key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
* 缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
* 默认时间是 -1：
*
* 自定义操作：key的生成
* 指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
* 指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
* 将数据保存为json格式
*
*
* 4、Spring-Cache的不足之处：
* 1）、读模式
* 缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
* 缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
* 缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
* 2)、写模式：（缓存与数据库一致）
* 1）、读写加锁。
* 2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
* 3）、读多写多，直接去数据库查询就行
*
* 总结：
* 常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
* 特殊数据：特殊设计
*
* 原理：
* CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
* @return
* [spel语法](https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#cache-annotations-cacheable)
*/
@Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
System.out.println("getLevel1Categorys........");
long l = System.currentTimeMillis();
List<CategoryEntity> categoryEntities = this.baseMapper.selectList(
new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
System.out.println("消耗时间："+ (System.currentTimeMillis() - l));
return categoryEntities;
}
@Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
@Override
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
System.out.println("查询了数据库");
//将数据库的多次查询变为一次
List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);
//1、查出所有分类
//1、1）查出所有一级分类
List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
//封装数据
Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
//1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
//2、封装上面的结果
List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
if (categoryEntities != null) {
catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());
//1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
if (level3Catelog != null) {
List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
//2、封装成指定格式
Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
return category3Vo;
}).collect(Collectors.toList());
catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
}
return catelog2Vo;
}).collect(Collectors.toList());
}
return catelog2Vos;
}));
return parentCid;
}
}
标签：缓存,SpringCache,Cache,springframework,key,org,config 来源： https://blog.csdn.net/zk86547462/article/details/110749257