目录
SpringCache缓存
一.为什么使用缓存
二.SpringCache概述
三.如何导入SpringCache框架
第一步.导入依赖
第二步.在application编写配置信息
四.SpringCache注解的使用
第一个 @Cacheable
编辑 使用：
测试：
第二个 @CacheEvict
编辑 使用
第三个 @CachePut注解
第四个 @Caching注释
五.注解小结
缓存层
项目集成SpringCache
一.导入依赖
二.编写配置文件
三.编写配置类
四.编写缓存层
五.使用
SpringCache缓存
一.为什么使用缓存
前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果：
耗时比较大的往往有两个地方：
1、查数据库；
2、调用其它服务的API（因为其它服务最终也要去做查数据库等耗时操作）；
重复查询也有两种：
1、我们在应用程序中代码写得不好，写的for循环，可能每次循环都用重复的参数去查询了。
2、大量的相同或相似请求造成的。比如资讯网站首页的文章列表、电商网站首页的商品列表、微博等社交媒体热搜的文章等等，当大量的用户都去请求同样的接口，同样的数据，如果每次都去查数据库，那对数据库来说是一个不可承受的压力。所以我们通常会把高频的查询进行缓存，我们称它为“热点”。
二.SpringCache概述
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；
Spring Cache就是一个缓存框架。它利用了AOP（将缓存逻辑与服务逻辑解耦），实现了基于注解的缓存功能（声明式缓存），并且进行了合理的抽象，业务代码不用关心底层是使用了什么缓存框架，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能了。而且Spring Cache也提供了很多默认的配置，用户可以快速将缓存集成到项目中；
三.如何导入SpringCache框架
第一步.导入依赖
我这里底层的缓存选择的是redis，所以redis的缓存也要导入进来
<!--spring整合cache的场景依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>
第二步.在application编写配置信息
#端口
server:port: 8888#数据库配置
spring:redis:host: 192.168.230.100 # Redis服务器地址database: 0 # Redis数据库索引（默认为0）port: 6379 # Redis服务器连接端口
# password: ld123456 # Redis服务器连接密码（默认为空）datasource:url: jdbc:mysql://192.168.230.100:3306/tmp_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 1234driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver#打印日志
logging:level:com.donleo.cache.mapper: debug
mybatis:mapper-locations: classpath:mappers/*.xmltype-aliases-package: com.itheima.cache.modelconfiguration:map-underscore-to-camel-case: truelog-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl第三步.缓存配置类定义
SpringCache抽象出公共的缓存接口，同时面向用户屏蔽了底层实现细节，用户可通过配置缓存管理器来实现缓存方案的替换：
可以看到CacheManager集成了大多数缓存的接口
当前以Redis作为SpringCache缓存底层实现为例
/*** @author hhh* code 自定义redis序列化配置类*/
@Configuration
//开启Springcaching的支持，底层自动识别相关springCache的注解
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig {/*** 配置 cacheManager 代替默认的cacheManager （缓存管理器）* 当前使用的redis缓存做为底层实现，如果将来想替换缓存方案，那么只需调整CacheManager的实现细节即可* 其他代码无需改动* @param factory RedisConnectionFactory* @return CacheManager*/@Beanpublic CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {//定义redis数据序列化的对象RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();//jackson序列化方式对象Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();//设置被序列化的对象的属性都可访问：暴力反射objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);//仅仅序列化对象的属性，且属性不可为final修饰objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);serializer.setObjectMapper(objectMapper);// 配置key value序列化RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)).serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(serializer))//关闭控制存储--》禁止缓存value为null的数据.disableCachingNullValues()//修改前缀与key的间隔符号，默认是:: eg:name:findById.computePrefixWith(cacheName->cacheName+":");//设置特有的Redis配置Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfigurations = new HashMap<>();//定制化的Cache 设置过期时间 eg:以role：开头的缓存存活时间为10s
// cacheConfigurations.put("role",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(20)));cacheConfigurations.put("stock",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(3000)));cacheConfigurations.put("market",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(300)));//设置一role开头的缓存存活周期为30scacheConfigurations.put("role",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(30)));//构建redis缓存管理器RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)//Cache事务支持,保证reids下的缓存与数据库下的数据一致性.transactionAware().withInitialCacheConfigurations(cacheConfigurations).cacheDefaults(config).build();//设置过期时间return cacheManager;}/*** 设置RedisConfiguration配置* @param config* @param ttl* @return*/public RedisCacheConfiguration customRedisCacheConfiguration(RedisCacheConfiguration config, Duration ttl) {//设置缓存缺省超时时间return config.entryTtl(ttl);}
}
四.SpringCache注解的使用
第一个 @Cacheable
==如果缓存中没有：查询数据库，存储缓存，返回结果，==
==如果缓存中有：直接返回结果==
作用：可以用来进行缓存的写入，将结果存储在缓存中，以便于在后续调用的时候可以直接返回缓存中的值，而不必再执行实际的方法。 最简单的使用方式,注解名称=缓存名称,使用例子如下:
使用：
在一个方法上使用注解@Cacheable
属性：cacheNames(value)->存入redis缓存中的key值的前缀，
key->指定要存入redis缓存中的key,使用#id表示引用方法参数的id的值作为key值
value为该方法的返回值
@Cacheable(cacheNames = "role",key = "#id")@Overridepublic Role findById(Integer id) {return roleMapper.selectByPrimaryKey(id);}我们会发现如果在每个方法的方面都加上cacheNames来表示key值的前缀十分冗余，所以我们可以在类上使用@CacheConfig(cacheNames = "role")//提取缓存的前缀配置
这样一来这个类下的每个方法存入redis时都会有role前缀
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "role")
public class RoleServiceImpl implements IRoleService {@Autowiredprivate RoleMapper roleMapper;@Cacheable(cacheNames = "role",key = "#id")@Overridepublic Role findById(Integer id) {return roleMapper.selectByPrimaryKey(id);}
}测试：
第一遍会去数据库中加载数据，并存入redis缓存中
@Testpublic void test3(){Role role = roleService.findById(8);System.out.println(role);}
第二次：直接根据key从redis从获取数据
第二个 @CacheEvict
删除数据库数据的同时，还对缓存的数据进行删除
@CacheEvict：删除缓存的注解,这对删除旧的数据和无用的数据是非常有用的。这里还多了一个参数(allEntries),设置allEntries=true时，可以对整个条目进行批量删除
使用
@Override@CacheEvict(key="#id")//根据id为key去redis缓存中删除数据public Integer delete(Integer id) {return roleMapper.deleteByPrimaryKey(id);}第三个 @CachePut注解
@CachePut：当需要更新缓存而不干扰方法的运行时 ，可以使用该注解。也就是说，始终执行该方法，并将结果放入缓存
本质上说，如果存在对应的缓存，则更新覆盖（先删除原来key相同的缓存，再添加），不存在则添加；
使用
@Override@CachePut(key="#role.id") //使用对象的成员变量id作为key值public Role update(Role role) {roleMapper.updateByPrimaryKey(role);return role;}会使用id=8为key值，然后然后类上使用的注解@CacheConfig(cacheNames="role")role前缀
@Testpublic void testUpdate(){Role role = Role.builder().id(8).rolecode("080").rolename("008Role").introduce("008Introduce").build();Role update = roleService.update(role);System.out.println(role);} 
第四个 @Caching注释
在使用缓存的时候，有可能会同时进行更新和删除，会出现同时使用多个注解的情况.而@Caching可以实现，对于复杂的缓存策略，我们可借助SpEL实现；
使用
//执行这个添加方法的时候，向redis中添加三个key，value为返回值，并删除key为8的值@Caching(cacheable = @Cacheable(key="#role.rolename"),put = {@CachePut(key="#role.id"),@CachePut(key="#role.rolecode")},evict = @CacheEvict(key="8"))@Overridepublic R add(Role role) {try {roleMapper.insert(role);} catch (Exception e) {return R.error();}return R.ok(role.getId());} @Testpublic void testCaching(){Role role = Role.builder().id(15).rolecode("015").rolename("015Role").introduce("015Introduce").build();roleService.add(role);}
五.注解小结
对于缓存声明，spring的缓存提供了一组java注解:
- @Cacheable
- 功能：触发缓存写入，如果缓存中没有，查询数据库，存储缓存，返回结果，如果缓存中有，直接返回结果
- 应用：查询数据库方法，且查询的数据时热点数据
- @CacheEvict
- 功能：触发缓存清除
- 应用：删除或修改数据库方法
- @CachePut
- 功能：缓存写入(不会影响到方法的运行)。有则更新，无则添加，直接操作缓存，跟数据库没关系
- 应用：新增到数据库方法
- @Caching
- 功能：重新组合要应用于方法的多个缓存操作
- 应用：上面的注解的组合使用
- @CacheConfig(cacheNames = "xxx")
- 功能：可以提取公共的缓存key的前缀，一般是业务的前缀
- 应用：作用在类之上
缓存层
选择Face的理由：
- controller层功能过于粗狂、组装数据返回前端，不易缓存的维护；
- service的功能过于细腻，切关联甚广；
- 使用face处理缓存等一些特殊场景，与开发服务逻辑隔离，方便维护；
项目集成SpringCache
一.导入依赖
<!--不要将缓存放在中间common层，因为如果引用common的第三方不适用缓存，会导致因为场景依赖自动装配的机制导致启动失败--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency><!--引入redis的starter依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!-- redis创建连接池，默认不会创建连接池 --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency>二.编写配置文件
spring:# 配置缓存redis:host: 192.168.230.100port: 6379database: 0 #Redis数据库索引（默认为0）lettuce:pool:max-active: 8 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接min-idle: 1 # 连接池中的最小空闲连接timeout: PT10S # 连接超时时间
三.编写配置类
package com.hhh.stock.config;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.cache.CacheManager;
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.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;import java.time.Duration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** @author hhh* code 自定义redis序列化配置类*/
@Configuration
//开启Springcaching的支持，底层自动识别相关springCache的注解
@EnableCaching
public class CacheConfig {/*** 配置 cacheManager 代替默认的cacheManager （缓存管理器）* 当前使用的redis缓存做为底层实现，如果将来想替换缓存方案，那么只需调整CacheManager的实现细节即可* 其他代码无需改动* @param factory RedisConnectionFactory* @return CacheManager*/@Beanpublic CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {//定义redis数据序列化的对象RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();//jackson序列化方式对象Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();//设置被序列化的对象的属性都可访问：暴力反射objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);//仅仅序列化对象的属性，且属性不可为final修饰objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);serializer.setObjectMapper(objectMapper);// 配置key value序列化RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)).serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(serializer))//关闭控制存储--》禁止缓存value为null的数据.disableCachingNullValues()//修改前缀与key的间隔符号，默认是:: eg:name:findById.computePrefixWith(cacheName->cacheName+":");//设置特有的Redis配置Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfigurations = new HashMap<>();//定制化的Cache 设置过期时间 eg:以role：开头的缓存存活时间为10s//cacheConfigurations.put("role",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(20)));cacheConfigurations.put("stock",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(3000)));cacheConfigurations.put("market",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(300)));//设置一role开头的缓存存活周期为30s//cacheConfigurations.put("role",customRedisCacheConfiguration(config,Duration.ofSeconds(300)));//构建redis缓存管理器RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)//Cache事务支持,保证reids下的缓存与数据库下的数据一致性.transactionAware().withInitialCacheConfigurations(cacheConfigurations).cacheDefaults(config).build();//设置过期时间return cacheManager;}/*** 设置RedisConfiguration配置* @param config* @param ttl* @return*/public RedisCacheConfiguration customRedisCacheConfiguration(RedisCacheConfiguration config, Duration ttl) {//设置缓存缺省超时时间return config.entryTtl(ttl);}
}
四.编写缓存层
向数据库查到数据的同时并存入缓存中，下一次查询时，如果缓存中有对应的key时，直接获取缓存中的数据
@Component("stockCacheFace")
public class StockCacheFaceImpl implements StockCacheFace {@Autowiredprivate StockBusinessMapper stockBusinessMapper;/*** 获取所有股票编码，并添加上证或者深证的股票前缀编号：sh sz*/@Override@Cacheable(cacheNames = "stock",key = "'stockCodes'")//常量要使用单引号，不然会报错public List<String> getAllStockCodeWithPredix() {//获取所有的A股编码信息List<String>allCodes=stockBusinessMapper.getAllStockCode();//http://hq.sinajs.cn/list=sh601003,sh601001,sz000019//TODO:给取出的编码加上前缀，6开头加sh,0开头加szallCodes = allCodes.stream().map(code -> code.startsWith("6") ? "sh" + code : "sz" + code).collect(Collectors.toList());return allCodes;}
}
五.使用
@Autowiredprivate StockCacheFace stockCacheFace;@Overridepublic void getStockRtInfo() {//获取所有的A股编码信息/* List<String>allCodes=stockBusinessMapper.getAllStockCode();//http://hq.sinajs.cn/list=sh601003,sh601001,sz000019//TODO:给取出的编码加上前缀，6开头加sh,0开头加szallCodes = allCodes.stream().map(code -> code.startsWith("6") ? "sh" + code : "sz" + code).collect(Collectors.toList());*/List<String>allCodes=stockCacheFace.getAllStockCodeWithPredix();
}成功存入缓存
