SpringCache

Spring 3.1 开始  官方文档：https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.1.18.RELEASE/spring-framework-reference/integration.html#cache

Cache & CacheManager

SpringCache整合，简化缓存开发

1. 引入依赖  spring-boot-starter-cache、spring-boot-starter-data-redis

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-cache -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

　　2.自动配置

　　　CacheAutoConfiguration会导入 RedisCacheConfiguration

　　　自动配好了缓存管理器RedismanagerCache

　　3.手动配置

spring.cache.type=redis

　　4.测试使用

　　@Cacheable  : 触发将数据保存到缓存的操作

　　@CacheEvict : 触发将数据从缓存中删除的操作

　　@CachePut :  不影响方法执行，更新缓存

　　@Caching :  组合以上多个操作

　　@CacheConfig ：在类级别共享缓存的相同配置

1. 开启缓存功能@Enablecaching
2. 方法上添加@Cacheable    如果缓存中有，方法不用调用。如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存

　　　　【缓存的分区（按照业务类型分）】 @Cacheable("category")

　　 3.默认行为：

• 如果缓存中有，方法不会调用
• key默认自动生成，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，将序列化后的数据存到redis
• 默认ttl时间：-1

　　4.自定义行为

• 指定生成的缓存使用的key，key属性制定，接收一个Spel
• 指定缓存的存活时间，配置文件中修改
• 将数据保存为json模式

　　

自定义配置

spring.cache.redis.time-to-live=300000
spring.cache.type=redis

spring.cache.redis.key-prefix=CACHE_
spring.cache.redis.use-key-prefix=true
#是否缓存空值，防止缓存穿透
spring.cache.redis.cache-null-values=true

 

@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
@Configuration
@EnableCaching
public class MyCacheConfig {
    @Bean
    RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties){
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        //config = config.entryTtl();
        config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));

        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        //将配置文件中所有的配置都生效
        if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
            config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
        }
        if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
            config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
        }
        if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
            config = config.disableCachingNullValues();
        }
        if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
            config = config.disableKeyPrefix();
        }

        return config;
    }
}

Spring Cache使用

@Cacheable  触发缓存写   (value=catagory：缓存分区，key=缓存后缀)

  @Cacheable(value = {"catagory"},key = "#root.method.name")
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        return list;
    }

@CacheEvict 缓存删

  /**
     * 级联更新所有关联操作
     * @CacheEvict:失效模式
     * 同时进行多种缓存操作
     * @param category
     */
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
//    })

    /**
     *指定某分区（category）下的所有数据，全部删除。
     */
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {

Spring-cache不足

　　1、读模式

• 缓存穿透：查询一个null数据。解决：缓存空数据；

#是否缓存空值，防止缓存穿透
spring.cache.redis.cache-null-values=true

• 缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。（默认不加锁）解决：加锁  sync=true(加锁)

 

@Cacheable(value = {"catagory"},key = "#root.method.name",sync = true)

 

• 缓存雪崩：大量key同时过期（超大应用存在考虑）。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）

• 读写加锁
• 引入Cane了，感知到mysql的更新去更新数据库
• 读多写多，直接去数据库查询

　　3、原理

　　　使用整合redis

　　　CacheManager（RedisCacheManager) -> Cache(RedisCache)

总结：

　　常规数据（读多写少，及时性一致性要求不高的数据）；完全可以使用Spring-Cache；写模式（ 只要有过期时间即可）

　　特殊数据：特殊设计