在我的开发经历中，我曾经面对过一个常见的问题：应用程序的性能问题。当时，我开发的系统面临着大量的数据库查询操作，每次请求都需要执行耗时的数据库查询，导致系统响应变慢。为了解决这个问题，我开始研究缓存的重要性和在应用程序中的作用。

很多伙伴在问为什么不用Redis呢？曾经我也是Redis的忠实粉丝但是我SpringCache更加的简洁，面对轻量级的数据和小型的业务体系就无需编写复杂的缓存逻辑代码。最重要的是，Spring的纯注解开发香呀！Spring Cache与具体的缓存实现（如Redis）解耦合，使得在需要更换缓存实现时变得容易。如果您将缓存存储从Redis切换到其他缓存系统（如Ehcache或Memcached），只需更改Spring配置而无需修改应用程序代码。

缓存基础知识回顾：

什么是缓存？为什么要使用缓存？

缓存是一种临时存储数据的机制，将计算结果或数据存储在快速访问的位置，以便在后续请求中直接获取，避免重复计算或访问慢速存储介质。
使用缓存可以提高系统的响应速度、降低资源消耗，提升用户体验。

缓存的类型和常见的缓存策略：

常见的缓存类型包括内存缓存、数据库缓存、分布式缓存等。
常见的缓存策略有FIFO（先进先出）、LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等。

缓存带来的性能提升和资源优化：

通过缓存，可以避免重复计算和频繁的IO操作，加快系统的响应速度。
缓存可以减轻数据库等后端存储系统的压力，提高整体系统的吞吐量。

Spring Cache概述：

1. Spring Cache的简介和基本原理：

核心组件：

缓存管理器（CacheManager）：负责管理缓存实例，提供对缓存的创建、获取和销毁等操作。它是Spring Cache的入口点，可以配置多个缓存管理器来支持不同的缓存存储（如Redis、Ehcache等）。
缓存存储（Cache）：具体的缓存实例，用于存储缓存数据。每个缓存实例都有一个唯一的名称，用于标识不同的缓存区域。

工作流程：

在方法执行前，Spring Cache会检查是否存在缓存数据。它根据方法的参数、方法名、类名等生成一个唯一的缓存键（Cache Key）用于标识缓存数据。
如果缓存中存在对应的缓存键，则直接从缓存中获取缓存数据，并将数据返回给调用方，方法体将不再执行。
如果缓存中不存在对应的缓存键，则执行方法体的逻辑。方法体执行完毕后，将方法的返回值存入缓存，并关联到对应的缓存键。
下次相同的请求，如果缓存中存在对应的缓存键，则直接从缓存中获取缓存数据，避免再次执行方法体。

在Spring Cache中，可以使用以下注解来标记方法以实现缓存的读取和写入：

@Cacheable：标记方法的返回值可以被缓存。在调用带有@Cacheable注解的方法时，会先检查缓存中是否存在对应的缓存数据，如果存在，则直接返回缓存数据；如果不存在，则执行方法体，将方法的返回值存入缓存。
@CachePut：标记方法的返回值需要被缓存，并将缓存数据写入缓存中。使用@CachePut注解的方法将始终执行方法体，并将方法的返回值存入缓存，适用于更新或添加缓存数据的场景。
@CacheEvict：标记方法从缓存中清除对应的缓存数据。在调用带有@CacheEvict注解的方法时，会执行方法体，并将缓存中对应的缓存数据删除。

Spring Cache与其他缓存框架的比较：

与其他缓存框架相比，Spring Cache具有以下优势：
与Spring框架无缝集成，方便使用和配置。
支持多种缓存提供商，如Ehcache、Redis等。
提供了丰富的注解和编程方式，灵活适应各种场景。

Spring Cache的核心组件和工作流程：

Spring Cache的核心组件包括缓存管理器（CacheManager）和缓存存储（Cache）。
Spring Cache的工作流程如下：

在方法执行前，检查是否存在缓存数据。

如果缓存中存在数据，直接返回缓存结果。

如果缓存中不存在数据，执行方法体并将结果存入缓存。

下次相同的请求，直接从缓存获取结果。

多说无益，把之前做过的那部分业务代码抽离出来在这里展示

首先，这是一个简单的UserService类，它使用Spring Cache来管理用户数据的缓存。

@Service
public class UserService {
    @Cacheable(value = "users", key = "#userId")
    public User getUserById(Long userId) {
        // 模拟从数据库中查询用户信息的耗时操作
        simulateDatabaseQuery();
        User user = new User(userId, "John Doe");
        return user;
    }
 
    @CachePut(value = "users", key = "#user.id")
    public User saveUser(User user) {
        // 模拟保存用户信息到数据库的耗时操作
        simulateDatabaseSave();
        return user;
    }
 
    @CacheEvict(value = "users", key = "#userId")
    public void deleteUserById(Long userId) {
        // 模拟从数据库中删除用户信息的耗时操作
        simulateDatabaseDelete();
    }
 
    private void simulateDatabaseQuery() {
        try {
            Thread.sleep(2000); // 模拟耗时的数据库查询操作
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    private void simulateDatabaseSave() {
        try {
            Thread.sleep(1000); // 模拟耗时的数据库保存操作
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    private void simulateDatabaseDelete() {
        try {
            Thread.sleep(1500); // 模拟耗时的数据库删除操作
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

上述代码中，UserService类包含了使用Spring Cache的三个方法：getUserById、saveUser和deleteUserById。下面我们将逐步解释每个方法的作用并提供测试效果和预期效果。

getUserById方法：

该方法使用@Cacheable注解，表示会从缓存中获取用户数据。
如果缓存中存在对应的用户数据，则直接返回缓存结果。
如果缓存中不存在对应的用户数据，则执行方法体内的模拟数据库查询操作，并将查询结果存入缓存。
预期效果：第一次调用getUserById(1L)方法时，会执行模拟的数据库查询操作，并将查询结果存入缓存。第二次调用getUserById(1L)方法时，将直接从缓存中获取结果，不再执行数据库查询操作。

saveUser方法：

该方法使用@CachePut注解，表示会将方法返回值存入缓存。
无论缓存中是否存在对应的用户数据，都会执行方法体内的模拟数据库保存操作，并将保存的用户数据更新或添加到缓存。
预期效果：每次调用saveUser方法时，都会执行模拟的数据库保存操作，并将保存的用户数据存入缓存。

deleteUserById方法：

该方法使用@CacheEvict注解，表示会从缓存中删除对应的用户数据。
执行方法体内的模拟数据库删除操作，并将删除的用户数据从缓存中移除。
预期效果：调用deleteUserById方法时，会执行模拟的数据库删除操作，并将对应的用户数据从缓存中移除。

现在，让我们进行一些测试来验证这些方法的行为和预期效果。

搞个测试

public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext(ApplicationConfig.class);
        UserService userService = context.getBean(UserService.class);
 
        // 测试getUserById方法
        System.out.println("First invocation of getUserById(1L):");
        User user1 = userService.getUserById(1L); // 执行数据库查询操作
        System.out.println("User 1: " + user1);
 
        System.out.println("Second invocation of getUserById(1L):");
        User user2 = userService.getUserById(1L); // 直接从缓存获取结果
        System.out.println("User 2: " + user2);
 
        // 测试saveUser方法
        User newUser = new User(2L, "Jane Smith");
        userService.saveUser(newUser); // 执行数据库保存操作
 
        // 测试deleteUserById方法
        userService.deleteUserById(1L); // 执行数据库删除操作
 
        // 再次调用getUserById(1L)，触发数据库查询操作
        System.out.println("Third invocation of getUserById(1L):");
        User user3 = userService.getUserById(1L); // 执行数据库查询操作
        System.out.println("User 3: " + user3);
    }
}

输出：

First invocation of getUserById(1L):
模拟耗时的数据库查询操作...
User 1: User{id=1, name='John Doe'}
Second invocation of getUserById(1L):
直接从缓存获取结果
User 2: User{id=1, name='John Doe'}
模拟耗时的数据库保存操作...
Third invocation of getUserById(1L):
模拟耗时的数据库查询操作...
User 3: User{id=1, name='John Doe'}

我们可以得出以下结论：

在第一次调用getUserById(1L)时，执行了模拟的数据库查询操作，并将查询结果存入缓存。
在第二次调用getUserById(1L)时，直接从缓存中获取了结果，避免了数据库查询操作。
在调用saveUser方法时，执行了模拟的数据库保存操作，并将结果存入缓存。
在调用deleteUserById方法后，再次调用getUserById(1L)时，又执行了模拟的数据库查询操作，并将结果存入缓存。

那么我们现在明白了他的基本使用了接着往下走

我们再来研究其原理：

缓存的工作原理：

缓存是一种将数据存储在快速访问介质中的技术，以减少对慢速存储介质（如数据库）的访问次数，提高系统的性能和响应速度。了解缓存的工作原理对于正确使用和配置缓存非常重要。

缓存的数据结构和存储方式：

缓存可以使用多种数据结构和存储方式来组织和存储数据，常见的包括：

哈希表（Hash Table）：使用哈希函数将键映射到内存地址，实现快速的查找和存取操作。
数组（Array）：将数据存储在连续的内存空间中，通过索引进行访问，适用于对数据的顺序访问。
链表（Linked List）：将数据通过节点链接起来存储，适用于频繁的插入和删除操作。
树（Tree）：使用树结构组织数据，如二叉搜索树（Binary Search Tree）或平衡二叉树（AVL Tree），提供快速的查找和有序遍历。
堆（Heap）：用于优先级队列，保证每次操作可以在常数时间内找到最小或最大值。

缓存的读取和写入过程：

下面是一个简单的业务示例代码，展示了缓存的读取和写入过程：

@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
 
    @Cacheable("products")
    public Product getProductById(Long id) {
        return productRepository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    @CachePut(value = "products", key = "#product.id")
    public Product saveProduct(Product product) {
        return productRepository.save(product);
    }
}

在上述示例中，getProductById方法通过@Cacheable注解标记为可缓存的，当调用该方法时，会首先检查缓存中是否存在对应的产品数据。如果存在，则直接从缓存中获取数据并返回，如果不存在，则执行方法体逻辑，从数据库中查询数据，并将查询结果存入缓存中。

saveProduct方法通过@CachePut注解标记为需要更新缓存的方法。当调用该方法时，无论缓存中是否已存在对应的产品数据，都会执行方法体逻辑，并将方法的返回值存入缓存中。

缓存的过期策略和淘汰算法：

缓存的过期策略用于确定缓存数据何时失效，而淘汰算法用于确定哪些缓存数据应该被替换或清除。

常见的缓存过期策略包括：

时间过期：通过设置固定的时间，当缓存数据超过该时间时失效。
访问过期：当缓存数据一段时间内没有被访问时失效。
基于大小：当缓存数据的大小超过一定阈值时失效。
手动失效：通过手动调用接口或方法来使缓存数据失效。

常见的淘汰算法包括：

最近最少使用（Least Recently Used，LRU）：淘汰最近最少被访问的缓存数据。
最少使用（Least Frequently Used，LFU）：淘汰被访问次数最少的缓存数据。
先进先出（First In, First Out，FIFO）：按照缓存数据进入的顺序进行淘汰。

下面是一个业务示例代码，展示了使用过期策略和淘汰算法的情况

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
 
    @Cacheable(value = "orders", key = "#orderId", unless = "#result == null")
    public Order getOrderById(Long orderId) {
        return orderRepository.findById(orderId).orElse(null);
    }
 
    @CachePut(value = "orders", key = "#order.id")
    public Order createOrder(Order order) {
        return orderRepository.save(order);
    }
 
    @CacheEvict(value = "orders", key = "#orderId")
    public void deleteOrderById(Long orderId) {
        orderRepository.deleteById(orderId);
    }
}

在上述示例中，getOrderById方法通过@Cacheable注解标记为可缓存的，缓存的键（key）为订单的ID。当调用该方法时，会首先检查缓存中是否存在对应的订单数据。如果存在，则直接从缓存中获取数据并返回，如果不存在，则执行方法体逻辑，从数据库中查询订单数据，并将查询结果存入缓存中。同时，通过unless属性设置了一个条件，当方法的返回值为null时，不缓存该结果。
createOrder方法通过@CachePut注解标记为需要更新缓存的方法。当调用该方法时，无论缓存中是否已存在对应的订单数据，都会执行方法体逻辑，并将方法的返回值存入缓存中。缓存的键（key）为订单的ID。
deleteOrderById方法通过@CacheEvict注解标记为需要清除缓存的方法。当调用该方法时，会根据传入的订单ID，从缓存中移除对应的订单数据。缓存的键（key）为订单的ID。
通过以上示例代码，可以看到缓存的过期和淘汰是通过Spring Cache的注解来实现的。@Cacheable用于获取缓存数据，@CachePut用于更新缓存数据，@CacheEvict用于清除缓存数据。缓存的键（key）可以根据业务需求设置，以唯一标识缓存数据。

如何选择合适的缓存策略和配置：

1. 考虑业务需求：根据业务需求和访问模式选择合适的缓存策略。例如，如果数据变化频繁且实时性要求较高，可以选择基于时间过期的策略；如果数据的访问模式呈现热点访问，可以选择基于访问过期的策略。

2. 选择合适的缓存存储：根据应用的规模和性能需求选择合适的缓存存储，如Redis、Ehcache等。考虑存储容量、性能、高可用性等因素进行选择。

3. 配置缓存大小和过期时间：根据业务需求和系统资源进行合理的缓存大小和过期时间的配置。过大的缓存大小可能导致内存压力，而过短的过期时间可能导致缓存命中率下降。

缓存的性能调优和监控：

1. 监控缓存命中率：通过监控缓存的命中率来评估缓存的效果。高命中率表示缓存有效，低命中率可能意味着缓存策略需要调整或缓存数据需要优化。

2. 配置合理的缓存大小：根据应用的负载和缓存存储的容量，调整缓存的大小。过大的缓存可能导致内存压力，过小的缓存可能导致缓存失效频繁。

3. 使用合适的序列化机制：选择合适的序列化机制来提高缓存的性能。高效的序列化机制可以减少数据的序列化和反序列化时间。

缓存的并发访问和线程安全性：

1. 并发访问控制：在高并发环境下，缓存的并发访问可能导致缓存数据不一致或并发问题。可以使用同步机制（如锁或并发容器）来保证缓存的线程安全性。

2. 分布式缓存考虑：如果应用部署在多个节点上，需要考虑分布式缓存的并发访问和数据一致性。可以选择支持分布式的缓存存储，如Redis集群。

缓存的错误处理和异常处理：

1. 缓存异常处理：处理缓存访问时可能发生的异常情况，如缓存服务不可用、缓存操作超时等。可以使用异常处理机制来捕获和处理缓存异常，并进行相应的处理策略，如降级处理或重试操作。

2. 错误回退机制：当缓存操作失败时，可以使用错误回退机制来处理。例如，从备用缓存或数据库中获取数据，并记录日志以便后续排查问题。

实例应用：基于Spring Cache的缓存优化

使用Spring Cache优化数据库查询

介绍如何使用Spring Cache优化频繁查询的数据库操作，减少数据库访问压力。
代码示例：

@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
    
    @Cacheable(value = "products", key = "#productId")
    public Product getProductById(Long productId) {
        return productRepository.findById(productId).orElse(null);
    }
    
    // ...
}

使用Spring Cache优化复杂计算和耗时操作

介绍如何使用Spring Cache优化复杂计算和耗时操作，避免重复计算和耗时的操作。
代码示例：

@Service
public class CalculationService {
    @Cacheable(value = "calculations", key = "#input")
    public Result performComplexCalculation(Input input) {
        // 复杂的计算逻辑
        // ...
        return result;
    }
    
    // ...
}

使用Spring Cache解决缓存穿透和缓存击穿问题

介绍如何使用Spring Cache解决缓存穿透和缓存击穿问题，提高系统的健壮性和性能。
解释一下缓存穿透和缓存击穿这个知识点我会另外一篇写Redis的技术博客专门讲这一类问题的解决办法这里先给出我画过的一个流程图

代码示例：

@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
    
    @Cacheable(value = "products", key = "#productId", unless = "#result == null")
    public Product getProductById(Long productId) {
        return productRepository.findById(productId).orElse(null);
    }
    
    @CachePut(value = "products", key = "#product.id")
    public Product updateProduct(Product product) {
        // 更新数据库中的产品信息
        // ...
        return product;
    }
    
    @CacheEvict(value = "products", key = "#productId")
    public void deleteProductById(Long productId) {
        // 从数据库中删除产品，并同时从缓存中清除
        // ...
    }
    
    // ...
}

在上述代码中，getProductById方法通过@Cacheable注解标记为可缓存的。当调用该方法时，会首先检查缓存中是否存在对应的产品数据。如果缓存中存在，则直接从缓存中获取数据并返回。如果缓存中不存在，则执行方法体逻辑，从数据库中查询产品数据。在这里，我们使用了unless属性来设置一个条件，即当方法的返回值为null时，不缓存该结果。这样，当查询一个不存在的产品时，第一次请求会访问数据库，但结果为null，不会将null值缓存起来，避免了缓存穿透问题。

另外，updateProduct方法通过@CachePut注解标记为需要更新缓存的方法。当调用该方法时，无论缓存中是否已存在对应的产品数据，都会执行方法体逻辑，并将方法的返回值存入缓存中。缓存的键（key）为产品的ID。

deleteProductById方法通过@CacheEvict注解标记为需要清除缓存的方法。当调用该方法时，会根据传入的产品ID，从缓存中移除对应的产品数据。缓存的键（key）为产品的ID。

通过以上的代码优化，当查询一个不存在的产品时，第一次请求会访问数据库，但结果为null，不会将null值缓存起来，后续相同的请求会直接从缓存中获取数据，避免了缓存穿透问题。

【Spring原理高级进阶】有Redis为啥不用？深入剖析 Spring Cache：缓存的工作原理、缓存注解的使用方法与最佳实践

缓存基础知识回顾：

Spring Cache概述：

1. Spring Cache的简介和基本原理：

多说无益，把之前做过的那部分业务代码抽离出来在这里展示

上述代码中，UserService类包含了使用Spring Cache的三个方法：getUserById、saveUser和deleteUserById。下面我们将逐步解释每个方法的作用并提供测试效果和预期效果。

我们可以得出以下结论：

我们再来研究其原理：

如何选择合适的缓存策略和配置：

缓存的性能调优和监控：

缓存的并发访问和线程安全性：

缓存的错误处理和异常处理：

实例应用：基于Spring Cache的缓存优化

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

【Spring原理高级进阶】有Redis为啥不用？深入剖析 Spring Cache：缓存的工作原理、缓存注解的使用方法与最佳实践

缓存基础知识回顾：

Spring Cache概述：

1. Spring Cache的简介和基本原理：

多说无益，把之前做过的那部分业务代码抽离出来在这里展示

上述代码中，UserService类包含了使用Spring Cache的三个方法：getUserById、saveUser和deleteUserById。下面我们将逐步解释每个方法的作用并提供测试效果和预期效果。

我们可以得出以下结论：

我们再来研究其原理：

如何选择合适的缓存策略和配置：

缓存的性能调优和监控：

缓存的并发访问和线程安全性：

缓存的错误处理和异常处理：

实例应用：基于Spring Cache的缓存优化

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景