前言
这几天学习谷粒商城又再次的回顾了一次SpringCache，之前在学习谷粒学院的时候其实已经学习了一次了！！！
这里就对自己学过来的内容进行一次的总结和归纳！！！
一、什么是SpringCache
Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis） 使用Spring Cache的好处： 提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache； 通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成； 提供事务回滚时也自动回滚缓存； 支持比较复杂的缓存逻辑；
二、项目集成Spring Cache + Redis
依赖
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<!-- redis --> < dependency > < groupId >org.springframework.boot</ groupId > < artifactId >spring-boot-starter-data-redis</ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId >org.springframework.boot</ groupId > < artifactId >spring-boot-starter-cache</ artifactId > </ dependency > |
开启 @EnableCaching
1、配置方式
①第一种：配置类
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@Configuration @EnableCaching public class RedisConfig { /** * 自定义key规则 * @return */ @Bean public KeyGenerator keyGenerator() { return new KeyGenerator() { @Override public Object generate(Object target, Method method, Object... params) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append(target.getClass().getName()); sb.append(method.getName()); for (Object obj : params) { sb.append(obj.toString()); } return sb.toString(); } }; }
/** * 设置RedisTemplate规则 * @param redisConnectionFactory * @return */ @Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object. class ); //解决查询缓存转换异常的问题 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); // 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); // 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常 om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); //序列号key value redisTemplate.setKeySerializer( new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer( new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } /** * 设置CacheManager缓存规则 * @param factory * @return */ @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object. class ); //解决查询缓存转换异常的问题 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒 RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .entryTtl(Duration.ofSeconds( 600 )) .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)) .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) .disableCachingNullValues(); RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory) .cacheDefaults(config) .build(); return cacheManager; } } |
或
②结合配置+配置文件
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spring: cache: #指定缓存类型为redis type: redis redis: # 指定redis中的过期时间为1h time-to-live: 3600000 key-prefix: CACHE_ #缓存key前缀 use-key-prefix: true #是否开启缓存key前缀 cache- null -values: true #缓存空值，解决缓存穿透问题 |
默认使用jdk进行序列化（可读性差）， 默认ttl为-1永不过期 ，自定义序列化方式为JSON需要编写配置类
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@Configuration @EnableConfigurationProperties (CacheProperties. class ) //拿到Redis在配置文件的配置 public class MyCacheConfig { @Bean public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) { //获取到配置文件中的配置信息 CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis(); org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration config = org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(); //指定缓存序列化方式为json config = config.serializeValuesWith( RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer( new GenericJackson2JsonRedisSerializer())); //设置配置文件中的各项配置，如过期时间 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; } } |
说明：
第一种，全自定义配置第二种，简单配置+自定义配置value值json转义 对redis进行配置
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#redis配置 spring.redis.host=47.120.237.184 spring.redis.port=6379 spring.redis.password=ach2ng@123356 spring.redis.database= 0 spring.redis.timeout=1800000 #redis池设置 spring.redis.lettuce.pool.max-active=20 spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 #最大阻塞等待时间(负数表示没限制) spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5 spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 |
三、使用Spring Cache
@Cacheable
根据方法对其返回结果进行缓存，下次请求时，如果缓存存在，则直接读取缓存数据返回；如果缓存不存在，则执行方法，并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。
| value | 缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在哪块分区，可多指定，如 {"catagory","xxxx",....} |
| cacheNames | 与 value 差不多，二选一即可 |
| key | 可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key，如： #root.methodName【用方法名作为key】 |
| sync | 默认false，为true时，会让操作被同步保护，可 避免缓存击穿问题 |
@CachePut
使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存中读取缓存数据，而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。
| value | 缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在==哪块分区，==可多指定，如 {"catagory","xxxx",....} |
| cacheNames | 与 value 差不多，二选一即可 |
| key | 可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key |
@CacheEvict
使用该注解标志的方法，会清空指定的缓存。一般用在更新或者删除方法上
| value | 缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在==哪块分区，==可多指定，如 {"catagory","xxxx",....} |
| cacheNames | 与 value 差不多，二选一即可 |
| key | 可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key key如果是字符串"''"，【请加上单引号】 |
| allEntries | 是否清空所有缓存，默认为 false。如果指定为 true，则方法调用后将立即清空所有的缓存 allEntries = true，会对删除value分区里的所有数据 |
| beforeInvocation | 是否在方法执行前就清空，默认为 false。如果指定为 true，则在方法执行前就会清空缓存 |
@Caching
可组合使用以上注解，如：
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//组合了删除缓存的@CacheEvict注解，同时删除两个 @Cacheing (evict= { @CacheEvict (value= "a" ),key= "'getLists'" }), { @CacheEvict (value= "b" ),key= "'getArr'" }) ) |
使用举例 失效模式： 更新操作后，删除缓存 双写模式： 更新操作后，新增缓存，掩盖
四、SpringCache原理与不足
1、读模式
缓存穿透：
查询一个null数据。
解决方案：缓存空数据
可通过 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。
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。
解决方案：加随机时间， time-to-live: 3600000。
2、写模式：（缓存与数据库一致）
读写加锁。 引入Canal，感知到MySQL的更新去更新Redis 读多写多，直接去数据库查询就行
五、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（读写锁、redis分布锁等
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容！
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43284469/article/details/120643339
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