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概述

使用 Spring Cache 可以极大的简化我们对数据的缓存，并且它封装了多种缓存，本文基于 redis 来说明。

基本使用

1、所需依赖

org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis
org.springframework.boot
    spring-boot-starter-cache

2、配置文件

spring:
  # redis连接信息
  redis:
    host: 192.168.56.10
    port: 6379
  cache:
    # 指定使用的缓存类型
    type: redis
    # 过期时间
    redis:
      time-to-live: 3600000
      # 是否开启前缀，默认为true
      use-key-prefix: true
      # 键的前缀，如果不配置，默认就是缓存名cacheNames
      key-prefix: CACHE_
      # 是否缓存空置，防止缓存穿透，默认为true
      cache-null-values: true

3、Spring Cache 提供的注解如下，使用方法参见：官方文档，通过这些注解，我们可以方便的操作缓存数据。

• @Cacheable：触发缓存写入的操作
• @CacheEvict：触发缓存删除的操作
• @CachePut：更新缓存，而不会影响方法的执行
• @Caching：重新组合要应用于一个方法的多个缓存操作，即对一个方法添加多个缓存操作
• @CacheConfig：在类级别共享一些与缓存有关的常见设置

例如，如果需要对返回结果进行缓存，直接在方法上标注 @Cacheable 注解

@Cacheable(cacheNames = "userList") //指定缓存的名字，便于区分不同缓存
public List getUserList() {
	...
} 

4、redis 默认使用 jdk 序列化，需要我们配置序列化机制，自定义一个配置类，否则存入的数据显示乱码

@EnableCaching //开启缓存
@Configuration
public class MyCacheConfig {
    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(){
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        //指定键和值的序列化机制
        config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
        return config;
    }
}

5、使用以上配置后，虽然乱码的问题解决了，但配置文件又不生效了，比如过期时间等，这是因为在初始化时会判断用户是否自定义了配置文件，如果自定义了，原来的就不会生效，源码如下：

private org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration
    determineConfiguration(ClassLoader classLoader) {
    //如果配置了，就返回自定义的配置
    if (this.redisCacheConfiguration != null) {
        return this.redisCacheConfiguration;
    }
	//没配置使用默认的配置
    Redis redisProperties = this.cacheProperties.getRedis();
    org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration config = org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration
        .defaultCacheConfig();
    config = config.serializeValuesWith(
        SerializationPair.fromSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer(classLoader)));
    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;
}

6、所以，我们也需要手动获取 ttl、prefix 等属性，直接仿照源码就行，将配置类修改为如下：

@EnableCaching //开启缓存
@Configuration
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) //缓存的所有配置属性都在这个类里
public class MyCacheConfig {

    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
        //获取默认配置
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        //指定键和值的序列化机制
        config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
        //获取配置文件的配置
        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        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;
    }
}

原理分析

在 Spring 中 CacheManager 负责创建管理 Cache，Cache 负责缓存的读写，因此使用 redis 作为缓存对应的就有 RedisCacheManager 和 RedisCache。

打开 RedisCache 源码，我们需要注意这两个方法：

1、读取数据，未加锁

@Override
protected Object lookup(Object key) {
   byte[] value = cacheWriter.get(name, createAndConvertCacheKey(key));
    
   if (value == null) {
      return null;
   }
    
   return deserializeCacheValue(value);
}

2、读取数据，加锁，这是 RedisCache 中唯一一个同步方法

@Override
public synchronized  T get(Object key, Callable valueLoader) {
   ValueWrapper result = get(key);
    
   if (result != null) {
      return (T) result.get();
   }
    
   T value = valueFromLoader(key, valueLoader);
   put(key, value);
   return value;
}

通过打断点的方式可以知道 RedisCache 默认调用的是 lookup()，因此不能应对缓存穿透，如果有相关需求，可以这样配置：@Cacheable(sync = true)，开启同步模式，此配置只在 @Cacheable 中才有。

总结

Spring Cache 对于读模式下缓存失效的解决方案：

• 缓存穿透：cache-null-values: true，允许写入空值
• 缓存击穿：@Cacheable(sync = true)，加锁
• 缓存雪崩：time-to-live:xxx，设置不同的过期时间

而对于写模式，Spring Cache 并没有相应处理，我们需要使用其它方式处理。

总的来说：

1、对于常规数据（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

2、对于特殊数据（比如要求高一致性）则需要特殊处理

Spring Cache的基本使用与分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/songjilong/p/12901397.html