SpringCache_spring-cache

简介

给每一个需要缓存的业务加上缓存的使用逻辑。
缓存的使用，就得考虑缓存的两种用法模式

• 读模式：先从缓存中读取，缓存没有，在从数据库中读取，并把数据放到缓存中，然后返回数据
• 写模式：如何保证缓存与数据库中的数据是一致的？可以使用双写模式或者失效模式
  • 双写模式：写完数据库，缓存跟着改一下
  • 失效模式: 写完数据库，对应的缓存删了，等待下次主动查询，更新缓存即可
  • 脏数据的问题，可以通过加读写锁解决

如果每一个需要使用缓存的业务代码，都是这种编码模式，每次都这样写，要麻烦了，希望有一个简单的方式整合使用缓存。

基于此，spring专门抽取一个叫SpringCache的框架，是对缓存的一个抽象层。

Spring3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager接口来统一不同的缓存技术并使用JCache(JSR-107)注解简化开发;

整合SpringCache简化缓存开发

依赖：

<!--SpringCache-->
 <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
 </dependency>
 <!--引入redis-->
 <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
 </dependency>
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配置：

spring:
  cache:
    type: redis
    redis:
      ##存活时间,毫秒为单位
      time-to-live: 100000
      ##key的前缀,建议不配置这个，让它默认使用分区名做前缀
      key-prefix: CACHE_
      ##是否使用前缀
      use-key-prefix: true
      ##是否缓存控制，防止缓存穿透
      cache-null-values: true
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使用：

• @Cacheable: Triggers cache population：将数据保存到缓存的操作。相当于缓存使用的读模式
• @CacheEvict: Triggers cache eviction：将数据从缓存中删除。相当于缓存使用的写模式的失效模式
• @CachePut: Updates the cache without interfering with the method execution：不影响方法执行更新缓存。相当于缓存使用放入写模式的双写模式
• @Caching: Regroups multiple cache operations to be applied on a method：组合以上多个操作
• @CacheConfig: Shares some common cache-related settings at class-level.：在类级别共享缓存的相同配置

启动类：
启动类开启缓存功能：@EnableCaching

@Cacheable使用

有些情形下注解式缓存是不起作用的：同一个bean内部方法调用，子类调用父类中有缓存注解的方法等。后者不起作用是因为缓存切面必须走代理才有效，这时可以手动使用CacheManager来获得缓存效果。

//首页接口
@GetMapping(value = {"/","index.html"})
private String indexPage(Model model) {
    //1、查出所有的一级分类
    List<CategoryEntity> categoryEntities = categoryService.getLevel1Categorys();

    //给model中放数据，就会放到页面的请求域中
    model.addAttribute("categories",categoryEntities);

    //视图解析器会自动进行拼串
    //classpath:/templates/+返回值+.html
    return "index";
}
/**
 * 获取以及分类(首页用)
 * @return
 */
//value表示分区，key表示缓存的键,可以使用spel表达式
//key="'xx'" 常量
@Cacheable(value = "category",key = "#root.method.name")
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
    long start = System.currentTimeMillis();
    List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
    long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("消耗时间：" + (end - start));
    return entities;
}
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@Cacheable(value = “category”,key = “#root.method.name”)
代表当前方法的结果需要缓存，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
这一个注解就相当于读模式
每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到哪个名字的缓存[缓存的分区(按照业务类型分)]

测试：访问当前接口后。redis里自动创建了缓存，以后再访问改接口，就直接走缓存了。仅仅一个注解就搞定了读模式的缓存使用，简直不要太爽

发现：
默认时间为-1,永久；
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

El表达式使用的例子：

原理

SpringCache原理：

• CacheAutoConfiguration->RedisCacheConfiguration->
• 自动配置了RedisCacheManager->初始化所有缓存->每个缓存决定使用什么配置
• ->如果redisCacheConfiguration有就用已经有的，没有就用默认的
• ->所以如果想自定义缓存配置，只需要给容器中放一个RedisCacheConfiguration，即可
• ->就会应用到当前RedisCacheManager管理的所有缓存分区中

自定义缓存配置

设置key,value的序列化：

@Configuration
@EnableCaching
public class MyCacheConfig {
    @Bean
    RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(){
        RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();

        //设置key,value的序列化机制
        redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericFastJsonRedisSerializer()));
        return redisCacheConfiguration;
    }
}
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还是上面的接口，再次测试：发现缓存里的数据变成json格式了

发现配置文件里的配置没生效。
修改：

@EnableConfigurationProperties({CacheProperties.class})
@Configuration
@EnableCaching
public class MyCacheConfig {
    /**
     * 1。原来和配置文件绑定的配置类是这样子的
     *      @ConfigurationProperties(prefix = "spring.cache")
     * 2.要让它生效，当前配置类@EnableConfigurationProperties({CacheProperties.class})，
     * 当前类开启属性配置的绑定功能
     * 3.从容器获取CacheProperties配置，就能获取到配置文件中的所有配置了
     * 4.在把配置设置上即可
     *
     * @param cacheProperties：会自动从ioc容器中获取
     * @return
     */
    @Bean
    RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties){
        RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();

        //设置key,value的序列化机制
        redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericFastJsonRedisSerializer()));

        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        //设置配置文件中的配置
        if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
            redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
        }
        if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
            redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.prefixCacheNameWith(redisProperties.getKeyPrefix());
        }
        if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
            redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.disableCachingNullValues();
        }
        if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
            redisCacheConfiguration = redisCacheConfiguration.disableKeyPrefix();
        }
        return redisCacheConfiguration;
    }
}
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@CacheEvict的使用

数据库数据修改，删除缓存

//失效模式的使用
@CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'")
@Transactional
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
    this.updateById(category);
    categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
}
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如果修改了数据库，要删除的缓存不知一处呢？

    //同时进行多种缓存操作
    @Caching(evict ={
            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
    } )
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或者

    //allEntries = true指定删除category分区内的所有数据
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
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自定义key生成策略

https://blog.csdn.net/liuyueyi25/article/details/118422143
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如果希望使用自定义的key生成策略，只需继承KeyGenerator，并声明为一个bean

@Component("selfKeyGenerate")
public static class SelfKeyGenerate implements KeyGenerator {
    @Override
    public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
        return target.getClass().getSimpleName() + "#" + method.getName() + "(" + JSON.toJSONString(params) + ")";
    }
}
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然后在使用的地方，利用注解中的keyGenerator来指定key生成策略

/**
 * 对应的redisKey 为： get  vv::ExtendDemo#selfKey([id])
 *
 * @param id
 * @return
 */
@Cacheable(value = "vv", keyGenerator = "selfKeyGenerate")
public String selfKey(int id) {
    return "selfKey:" + id + " --> " + UUID.randomUUID().toString();
}
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SpringCache的不足

* 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，spring-cache可以解决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，这个加的是本地锁，
				高并发下，可能同一个微服务的每一个集群节点，都会去查一次数据库，有缓存之后，才都从缓存里获取数据
				不过无所谓了，对数据库几乎没啥影响@Cacheable(value = "category",key = "#root.method.name",sync =true)
				如果要用分布式锁Spring-Cache，做不到，得自己写
 *      缓存雪崩：大量的key同时过期。
				解决：加随机时间。spring-cache可以解决加上过期时间time-to-live: 100000
 *  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
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 *  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
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@Cacheable使用两个或多个参数作为缓存的key

@Cacheable使用两个或多个参数作为缓存的key
常见的如分页查询：使用单引号指定分割符，最终会拼接为一个字符串
接口要包的高级一点，不然不好上缓存；通用接口入参很多，不适合用缓存

@Cacheable(key = "#page+'-'+#pageSize")
public List<User> findAllUsers(int page,int pageSize) {
    int pageStart = (page-1)*pageSize;
    return userMapper.findAllUsers(pageStart,pageSize);
}
入参不能太多，太多是不适合直接上缓存的，可以把接口进一步封装，针对具体的业务进一步包的高级一点，减少入参
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当然还可以使用单引号自定义字符串作为缓存的key值

@Cacheable(key = "'countUsers'")
public int countUsers() {
    return userMapper.countUsers();
}
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