Spring Cache
緩存是實際工作中非常常用的一種提高性能的方法, 我們會在許多場景下來使用緩存。
本文通過一個簡單的例子進行展開，通過對比我們原來的自定義緩存和 spring 的基於注釋的 cache 配置方法，展現了 spring cache 的強大之處，然后介紹了其基本的原理，擴展點和使用場景的限制。通過閱讀本文，你應該可以短時間內掌握 spring 帶來的強大緩存技術，在很少的配置下即可給既有代碼提供緩存能力。
概述
Spring 3.1 引入了激動人心的基於注釋（annotation）的緩存（cache）技術，它本質上不是一個具體的緩存實現方案（例如EHCache 或者 OSCache），而是一個對緩存使用的抽象，通過在既有代碼中添加少量它定義的各種 annotation，即能夠達到緩存方法的返回對象的效果。
Spring 的緩存技術還具備相當的靈活性，不僅能夠使用 SpEL（Spring Expression Language）來定義緩存的 key 和各種 condition，還提供開箱即用的緩存臨時存儲方案，也支持和主流的專業緩存例如 EHCache 集成。
其特點總結如下：
- 通過少量的配置 annotation 注釋即可使得既有代碼支持緩存
- 支持開箱即用 Out-Of-The-Box，即不用安裝和部署額外第三方組件即可使用緩存
- 支持 Spring Express Language，能使用對象的任何屬性或者方法來定義緩存的 key 和 condition
- 支持 AspectJ，並通過其實現任何方法的緩存支持
- 支持自定義 key 和自定義緩存管理者，具有相當的靈活性和擴展性
本文將針對上述特點對 Spring cache 進行詳細的介紹，主要通過一個簡單的例子和原理介紹展開，然后我們將一起看一個比較實際的緩存例子，最后會介紹 spring cache 的使用限制和注意事項。好吧，讓我們開始吧
我們以前如何自己實現緩存的呢
這里先展示一個完全自定義的緩存實現，即不用任何第三方的組件來實現某種對象的內存緩存。
場景如下：
對一個賬號查詢方法做緩存，以賬號名稱為 key，賬號對象為 value，當以相同的賬號名稱查詢賬號的時候，直接從緩存中返回結果，否則更新緩存。賬號查詢服務還支持 reload 緩存（即清空緩存）
首先定義一個實體類：賬號類，具備基本的 id 和 name 屬性，且具備 getter 和 setter 方法
public class Account {
private int id;
private String name;
public Account(String name) {
this.name = name;
}
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
然后定義一個緩存管理器，這個管理器負責實現緩存邏輯，支持對象的增加、修改和刪除，支持值對象的泛型。如下：
import com.google.common.collect.Maps;
import java.util.Map;
/**
* @author wenchao.ren
* 2015/1/5.
*/
public class CacheContext<T> {
private Map<String, T> cache = Maps.newConcurrentMap();
public T get(String key){
return cache.get(key);
}
public void addOrUpdateCache(String key,T value) {
cache.put(key, value);
}
// 根據 key 來刪除緩存中的一條記錄
public void evictCache(String key) {
if(cache.containsKey(key)) {
cache.remove(key);
}
}
// 清空緩存中的所有記錄
public void evictCache() {
cache.clear();
}
}
好，現在我們有了實體類和一個緩存管理器，還需要一個提供賬號查詢的服務類，此服務類使用緩存管理器來支持賬號查詢緩存，如下：
import com.google.common.base.Optional;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
/**
* @author wenchao.ren
* 2015/1/5.
*/
@Service
public class AccountService1 {
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1.class);
@Resource
private CacheContext<Account> accountCacheContext;
public Account getAccountByName(String accountName) {
Account result = accountCacheContext.get(accountName);
if (result != null) {
logger.info("get from cache... {}", accountName);
return result;
}
Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
if (!accountOptional.isPresent()) {
throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
}
Account account = accountOptional.get();
accountCacheContext.addOrUpdateCache(accountName, account);
return account;
}
public void reload() {
accountCacheContext.evictCache();
}
private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
logger.info("real querying db... {}", accountName);
//Todo query data from database
return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
}
}
現在我們開始寫一個測試類，用於測試剛才的緩存是否有效
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import static org.junit.Assert.*;
public class AccountService1Test {
private AccountService1 accountService1;
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1Test.class);
@Before
public void setUp() throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext1.xml");
accountService1 = context.getBean("accountService1", AccountService1.class);
}
@Test
public void testInject(){
assertNotNull(accountService1);
}
@Test
public void testGetAccountByName() throws Exception {
accountService1.getAccountByName("accountName");
accountService1.getAccountByName("accountName");
accountService1.reload();
logger.info("after reload ....");
accountService1.getAccountByName("accountName");
accountService1.getAccountByName("accountName");
}
}
按照分析，執行結果應該是：首先從數據庫查詢，然后直接返回緩存中的結果，重置緩存后，應該先從數據庫查詢，然后返回緩存中的結果. 查看程序運行的日志如下：
00:53:17.166 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName
00:53:17.168 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName
00:53:17.168 [main] INFO c.r.s.c.example1.AccountServiceTest - after reload ....
00:53:17.168 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName
00:53:17.169 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName
可以看出我們的緩存起效了，但是這種自定義的緩存方案有如下劣勢：
- 緩存代碼和業務代碼耦合度太高，如上面的例子，AccountService 中的 getAccountByName（）方法中有了太多緩存的邏輯，不便於維護和變更
- 不靈活，這種緩存方案不支持按照某種條件的緩存，比如只有某種類型的賬號才需要緩存，這種需求會導致代碼的變更
- 緩存的存儲這塊寫的比較死，不能靈活的切換為使用第三方的緩存模塊
如果你的代碼中有上述代碼的影子，那么你可以考慮按照下面的介紹來優化一下你的代碼結構了，也可以說是簡化，你會發現，你的代碼會變得優雅的多！
Spring cache是如何做的呢
我們對AccountService1 進行修改，創建AccountService2:
import com.google.common.base.Optional;
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* @author wenchao.ren
* 2015/1/5.
*/
@Service
public class AccountService2 {
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2.class);
// 使用了一個緩存名叫 accountCache
@Cacheable(value="accountCache")
public Account getAccountByName(String accountName) {
// 方法內部實現不考慮緩存邏輯，直接實現業務
logger.info("real querying account... {}", accountName);
Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
if (!accountOptional.isPresent()) {
throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
}
return accountOptional.get();
}
private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
logger.info("real querying db... {}", accountName);
//Todo query data from database
return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
}
}
我們注意到在上面的代碼中有一行：
@Cacheable(value="accountCache")
這個注釋的意思是，當調用這個方法的時候，會從一個名叫 accountCache 的緩存中查詢，如果沒有，則執行實際的方法（即查詢數據庫），並將執行的結果存入緩存中，否則返回緩存中的對象。這里的緩存中的 key 就是參數 accountName，value 就是 Account 對象。“accountCache”緩存是在 spring*.xml 中定義的名稱。我們還需要一個 spring 的配置文件來支持基於注釋的緩存
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.springframework.org/schema/cache
http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd">
<context:component-scan base-package="com.rollenholt.spring.cache"/>
<context:annotation-config/>
<cache:annotation-driven/>
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
<property name="caches">
<set>
<bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean">
<property name="name" value="default"/>
</bean>
<bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean">
<property name="name" value="accountCache"/>
</bean>
</set>
</property>
</bean>
</beans>
注意這個 spring 配置文件有一個關鍵的支持緩存的配置項：
<cache:annotation-driven />
這個配置項缺省使用了一個名字叫 cacheManager 的緩存管理器，這個緩存管理器有一個 spring 的缺省實現，即 org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager，這個緩存管理器實現了我們剛剛自定義的緩存管理器的邏輯，它需要配置一個屬性 caches，即此緩存管理器管理的緩存集合，除了缺省的名字叫 default 的緩存，我們還自定義了一個名字叫 accountCache 的緩存，使用了缺省的內存存儲方案 ConcurrentMapCacheFactoryBean，它是基於 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap 的一個內存緩存實現方案。
然后我們編寫測試程序：
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import static org.junit.Assert.*;
public class AccountService2Test {
private AccountService2 accountService2;
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2Test.class);
@Before
public void setUp() throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml");
accountService2 = context.getBean("accountService2", AccountService2.class);
}
@Test
public void testInject(){
assertNotNull(accountService2);
}
@Test
public void testGetAccountByName() throws Exception {
logger.info("first query...");
accountService2.getAccountByName("accountName");
logger.info("second query...");
accountService2.getAccountByName("accountName");
}
}
上面的測試代碼主要進行了兩次查詢，第一次應該會查詢數據庫，第二次應該返回緩存，不再查數據庫，我們執行一下，看看結果
01:10:32.435 [main] INFO c.r.s.c.example2.AccountService2Test - first query...
01:10:32.456 [main] INFO c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying account... accountName
01:10:32.457 [main] INFO c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying db... accountName
01:10:32.458 [main] INFO c.r.s.c.example2.AccountService2Test - second query...
可以看出我們設置的基於注釋的緩存起作用了，而在 AccountService.java 的代碼中，我們沒有看到任何的緩存邏輯代碼，只有一行注釋：@Cacheable(value="accountCache")，就實現了基本的緩存方案，是不是很強大？
如何清空緩存
好，到目前為止，我們的 spring cache 緩存程序已經運行成功了，但是還不完美，因為還缺少一個重要的緩存管理邏輯：清空緩存.
當賬號數據發生變更，那么必須要清空某個緩存，另外還需要定期的清空所有緩存，以保證緩存數據的可靠性。
為了加入清空緩存的邏輯，我們只要對 AccountService2.java 進行修改，從業務邏輯的角度上看，它有兩個需要清空緩存的地方
- 當外部調用更新了賬號，則我們需要更新此賬號對應的緩存
- 當外部調用說明重新加載，則我們需要清空所有緩存
我們在AccountService2的基礎上進行修改，修改為AccountService3，代碼如下：
import com.google.common.base.Optional;
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* @author wenchao.ren
* 2015/1/5.
*/
@Service
public class AccountService3 {
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3.class);
// 使用了一個緩存名叫 accountCache
@Cacheable(value="accountCache")
public Account getAccountByName(String accountName) {
// 方法內部實現不考慮緩存邏輯，直接實現業務
logger.info("real querying account... {}", accountName);
Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
if (!accountOptional.isPresent()) {
throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
}
return accountOptional.get();
}
@CacheEvict(value="accountCache",key="#account.getName()")
public void updateAccount(Account account) {
updateDB(account);
}
@CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
public void reload() {
}
private void updateDB(Account account) {
logger.info("real update db...{}", account.getName());
}
private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
logger.info("real querying db... {}", accountName);
//Todo query data from database
return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
}
}
我們的測試代碼如下：
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
public class AccountService3Test {
private AccountService3 accountService3;
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3Test.class);
@Before
public void setUp() throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml");
accountService3 = context.getBean("accountService3", AccountService3.class);
}
@Test
public void testGetAccountByName() throws Exception {
logger.info("first query.....");
accountService3.getAccountByName("accountName");
logger.info("second query....");
accountService3.getAccountByName("accountName");
}
@Test
public void testUpdateAccount() throws Exception {
Account account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1");
logger.info(account1.toString());
Account account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2");
logger.info(account2.toString());
account2.setId(121212);
accountService3.updateAccount(account2);
// account1會走緩存
account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1");
logger.info(account1.toString());
// account2會查詢db
account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2");
logger.info(account2.toString());
}
@Test
public void testReload() throws Exception {
accountService3.reload();
// 這2行查詢數據庫
accountService3.getAccountByName("somebody1");
accountService3.getAccountByName("somebody2");
// 這兩行走緩存
accountService3.getAccountByName("somebody1");
accountService3.getAccountByName("somebody2");
}
}
在這個測試代碼中我們重點關注testUpdateAccount()方法，在測試代碼中我們已經注釋了在update完account2以后，再次查詢的時候，account1會走緩存，而account2不會走緩存，而去查詢db，觀察程序運行日志，運行日志為：
01:37:34.549 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName1
01:37:34.551 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName1
01:37:34.552 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'}
01:37:34.553 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2
01:37:34.553 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2
01:37:34.555 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}
01:37:34.555 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real update db...accountName2
01:37:34.595 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'}
01:37:34.596 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2
01:37:34.596 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2
01:37:34.596 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}
我們會發現實際運行情況和我們預估的結果是一致的。
如何按照條件操作緩存
前面介紹的緩存方法，沒有任何條件，即所有對 accountService 對象的 getAccountByName 方法的調用都會起動緩存效果，不管參數是什么值。
如果有一個需求，就是只有賬號名稱的長度小於等於 4 的情況下，才做緩存，大於 4 的不使用緩存
雖然這個需求比較坑爹，但是拋開需求的合理性，我們怎么實現這個功能呢？
通過查看CacheEvict注解的定義，我們會發現：
/**
* Annotation indicating that a method (or all methods on a class) trigger(s)
* a cache invalidate operation.
*
* @author Costin Leau
* @author Stephane Nicoll
* @since 3.1
* @see CacheConfig
*/
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface CacheEvict {
/**
* Qualifier value for the specified cached operation.
* <p>May be used to determine the target cache (or caches), matching the qualifier
* value (or the bean name(s)) of (a) specific bean definition.
*/
String[] value() default {};
/**
* Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically.
* <p>Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless
* a custom {@link #keyGenerator()} has been set.
*/
String key() default "";
/**
* The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator} to use.
* <p>Mutually exclusive with the {@link #key()} attribute.
*/
String keyGenerator() default "";
/**
* The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.CacheManager} to use to
* create a default {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} if none
* is set already.
* <p>Mutually exclusive with the {@link #cacheResolver()} attribute.
* @see org.springframework.cache.interceptor.SimpleCacheResolver
*/
String cacheManager() default "";
/**
* The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} to use.
*/
String cacheResolver() default "";
/**
* Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching.
* <p>Default is "", meaning the method is always cached.
*/
String condition() default "";
/**
* Whether or not all the entries inside the cache(s) are removed or not. By
* default, only the value under the associated key is removed.
* <p>Note that setting this parameter to {@code true} and specifying a {@link #key()}
* is not allowed.
*/
boolean allEntries() default false;
/**
* Whether the eviction should occur after the method is successfully invoked (default)
* or before. The latter causes the eviction to occur irrespective of the method outcome (whether
* it threw an exception or not) while the former does not.
*/
boolean beforeInvocation() default false;
}
定義中有一個condition描述：
Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching.Default is "", meaning the method is always cached.
我們可以利用這個方法來完成這個功能，下面只給出示例代碼：
@Cacheable(value="accountCache",condition="#accountName.length() <= 4")// 緩存名叫 accountCache
public Account getAccountByName(String accountName) {
// 方法內部實現不考慮緩存邏輯，直接實現業務
return getFromDB(accountName);
}
注意其中的 condition=”#accountName.length() <=4”，這里使用了 SpEL 表達式訪問了參數 accountName 對象的 length() 方法，條件表達式返回一個布爾值，true/false，當條件為 true，則進行緩存操作，否則直接調用方法執行的返回結果。
如果有多個參數，如何進行 key 的組合
我們看看CacheEvict注解的key()方法的描述：
Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically. Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless a custom {@link #keyGenerator()} has been set.
假設我們希望根據對象相關屬性的組合來進行緩存，比如有這么一個場景：
要求根據賬號名、密碼和是否發送日志查詢賬號信息
很明顯，這里我們需要根據賬號名、密碼對賬號對象進行緩存，而第三個參數“是否發送日志”對緩存沒有任何影響。所以，我們可以利用 SpEL 表達式對緩存 key 進行設計
我們為Account類增加一個password 屬性， 然后修改AccountService代碼：
@Cacheable(value="accountCache",key="#accountName.concat(#password)")
public Account getAccount(String accountName,String password,boolean sendLog) {
// 方法內部實現不考慮緩存邏輯，直接實現業務
return getFromDB(accountName,password);
}
注意上面的 key 屬性，其中引用了方法的兩個參數 accountName 和 password，而 sendLog 屬性沒有考慮，因為其對緩存沒有影響。
accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 查詢數據庫
accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 走緩存
accountService.getAccount("accountName", "123456", false);// 走緩存
accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 查詢數據庫
accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 走緩存
如何做到：既要保證方法被調用，又希望結果被緩存
根據前面的例子，我們知道，如果使用了 @Cacheable 注釋，則當重復使用相同參數調用方法的時候，方法本身不會被調用執行，即方法本身被略過了，取而代之的是方法的結果直接從緩存中找到並返回了。
現實中並不總是如此，有些情況下我們希望方法一定會被調用，因為其除了返回一個結果，還做了其他事情，例如記錄日志，調用接口等，這個時候，我們可以用 @CachePut 注釋，這個注釋可以確保方法被執行，同時方法的返回值也被記錄到緩存中。
@Cacheable(value="accountCache")
public Account getAccountByName(String accountName) {
// 方法內部實現不考慮緩存邏輯，直接實現業務
return getFromDB(accountName);
}
// 更新 accountCache 緩存
@CachePut(value="accountCache",key="#account.getName()")
public Account updateAccount(Account account) {
return updateDB(account);
}
private Account updateDB(Account account) {
logger.info("real updating db..."+account.getName());
return account;
}
我們的測試代碼如下
Account account = accountService.getAccountByName("someone");
account.setPassword("123");
accountService.updateAccount(account);
account.setPassword("321");
accountService.updateAccount(account);
account = accountService.getAccountByName("someone");
logger.info(account.getPassword());
如上面的代碼所示，我們首先用 getAccountByName 方法查詢一個人 someone 的賬號，這個時候會查詢數據庫一次，但是也記錄到緩存中了。然后我們修改了密碼，調用了 updateAccount 方法，這個時候會執行數據庫的更新操作且記錄到緩存，我們再次修改密碼並調用 updateAccount 方法，然后通過 getAccountByName 方法查詢，這個時候，由於緩存中已經有數據，所以不會查詢數據庫，而是直接返回最新的數據，所以打印的密碼應該是“321”
@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注釋介紹
- @Cacheable 主要針對方法配置，能夠根據方法的請求參數對其結果進行緩存
- @CachePut 主要針對方法配置，能夠根據方法的請求參數對其結果進行緩存，和 @Cacheable 不同的是，它每次都會觸發真實方法的調用
-@CachEvict 主要針對方法配置，能夠根據一定的條件對緩存進行清空
基本原理
一句話介紹就是Spring AOP的動態代理技術。 如果讀者對Spring AOP不熟悉的話，可以去看看官方文檔
擴展性
直到現在，我們已經學會了如何使用開箱即用的 spring cache，這基本能夠滿足一般應用對緩存的需求。
但現實總是很復雜，當你的用戶量上去或者性能跟不上，總需要進行擴展，這個時候你或許對其提供的內存緩存不滿意了，因為其不支持高可用性，也不具備持久化數據能力，這個時候，你就需要自定義你的緩存方案了。
還好，spring 也想到了這一點。我們先不考慮如何持久化緩存，畢竟這種第三方的實現方案很多。
我們要考慮的是，怎么利用 spring 提供的擴展點實現我們自己的緩存，且在不改原來已有代碼的情況下進行擴展。
首先，我們需要提供一個 CacheManager 接口的實現，這個接口告訴 spring 有哪些 cache 實例，spring 會根據 cache 的名字查找 cache 的實例。另外還需要自己實現 Cache 接口，Cache 接口負責實際的緩存邏輯，例如增加鍵值對、存儲、查詢和清空等。
利用 Cache 接口，我們可以對接任何第三方的緩存系統，例如 EHCache、OSCache，甚至一些內存數據庫例如 memcache 或者 redis 等。下面我舉一個簡單的例子說明如何做。
import java.util.Collection;
import org.springframework.cache.support.AbstractCacheManager;
public class MyCacheManager extends AbstractCacheManager {
private Collection<? extends MyCache> caches;
/**
* Specify the collection of Cache instances to use for this CacheManager.
*/
public void setCaches(Collection<? extends MyCache> caches) {
this.caches = caches;
}
@Override
protected Collection<? extends MyCache> loadCaches() {
return this.caches;
}
}
上面的自定義的 CacheManager 實際繼承了 spring 內置的 AbstractCacheManager，實際上僅僅管理 MyCache 類的實例。
下面是MyCache的定義：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
public class MyCache implements Cache {
private String name;
private Map<String,Account> store = new HashMap<String,Account>();;
public MyCache() {
}
public MyCache(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public Object getNativeCache() {
return store;
}
@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
ValueWrapper result = null;
Account thevalue = store.get(key);
if(thevalue!=null) {
thevalue.setPassword("from mycache:"+name);
result = new SimpleValueWrapper(thevalue);
}
return result;
}
@Override
public void put(Object key, Object value) {
Account thevalue = (Account)value;
store.put((String)key, thevalue);
}
@Override
public void evict(Object key) {
}
@Override
public void clear() {
}
}
上面的自定義緩存只實現了很簡單的邏輯，但這是我們自己做的，也很令人激動是不是，主要看 get 和 put 方法，其中的 get 方法留了一個后門，即所有的從緩存查詢返回的對象都將其 password 字段設置為一個特殊的值，這樣我們等下就能演示“我們的緩存確實在起作用！”了。
這還不夠，spring 還不知道我們寫了這些東西，需要通過 spring*.xml 配置文件告訴它
<cache:annotation-driven />
<bean id="cacheManager" class="com.rollenholt.spring.cache.MyCacheManager">
<property name="caches">
<set>
<bean
class="com.rollenholt.spring.cache.MyCache"
p:name="accountCache" />
</set>
</property>
</bean>
接下來我們來編寫測試代碼：
Account account = accountService.getAccountByName("someone");
logger.info("passwd={}", account.getPassword());
account = accountService.getAccountByName("someone");
logger.info("passwd={}", account.getPassword());
上面的測試代碼主要是先調用 getAccountByName 進行一次查詢，這會調用數據庫查詢，然后緩存到 mycache 中，然后我打印密碼，應該是空的；下面我再次查詢 someone 的賬號，這個時候會從 mycache 中返回緩存的實例，記得上面的后門么？我們修改了密碼，所以這個時候打印的密碼應該是一個特殊的值
注意和限制
基於 proxy 的 spring aop 帶來的內部調用問題
上面介紹過 spring cache 的原理，即它是基於動態生成的 proxy 代理機制來對方法的調用進行切面，這里關鍵點是對象的引用問題.
如果對象的方法是內部調用（即 this 引用）而不是外部引用，則會導致 proxy 失效，那么我們的切面就失效，也就是說上面定義的各種注釋包括 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict 都會失效，我們來演示一下。
public Account getAccountByName2(String accountName) {
return this.getAccountByName(accountName);
}
@Cacheable(value="accountCache")// 使用了一個緩存名叫 accountCache
public Account getAccountByName(String accountName) {
// 方法內部實現不考慮緩存邏輯，直接實現業務
return getFromDB(accountName);
}
上面我們定義了一個新的方法 getAccountByName2，其自身調用了 getAccountByName 方法，這個時候，發生的是內部調用（this），所以沒有走 proxy，導致 spring cache 失效
要避免這個問題，就是要避免對緩存方法的內部調用，或者避免使用基於 proxy 的 AOP 模式，可以使用基於 aspectJ 的 AOP 模式來解決這個問題。
@CacheEvict 的可靠性問題
我們看到，@CacheEvict 注釋有一個屬性 beforeInvocation，缺省為 false，即缺省情況下，都是在實際的方法執行完成后，才對緩存進行清空操作。期間如果執行方法出現異常，則會導致緩存清空不被執行。我們演示一下
// 清空 accountCache 緩存
@CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
public void reload() {
throw new RuntimeException();
}
我們的測試代碼如下：
accountService.getAccountByName("someone");
accountService.getAccountByName("someone");
try {
accountService.reload();
} catch (Exception e) {
//...
}
accountService.getAccountByName("someone");
注意上面的代碼，我們在 reload 的時候拋出了運行期異常，這會導致清空緩存失敗。上面的測試代碼先查詢了兩次，然后 reload，然后再查詢一次，結果應該是只有第一次查詢走了數據庫，其他兩次查詢都從緩存，第三次也走緩存因為 reload 失敗了。
那么我們如何避免這個問題呢？我們可以用 @CacheEvict 注釋提供的 beforeInvocation 屬性，將其設置為 true，這樣，在方法執行前我們的緩存就被清空了。可以確保緩存被清空。
非 public 方法問題
和內部調用問題類似，非 public 方法如果想實現基於注釋的緩存，必須采用基於 AspectJ 的 AOP 機制
Dummy CacheManager 的配置和作用
有的時候，我們在代碼遷移、調試或者部署的時候，恰好沒有 cache 容器，比如 memcache 還不具備條件，h2db 還沒有裝好等，如果這個時候你想調試代碼，豈不是要瘋掉？這里有一個辦法，在不具備緩存條件的時候，在不改代碼的情況下，禁用緩存。
方法就是修改 spring*.xml 配置文件，設置一個找不到緩存就不做任何操作的標志位，如下
<cache:annotation-driven />
<bean id="simpleCacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
<property name="caches">
<set>
<bean
class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean"
p:name="default" />
</set>
</property>
</bean>
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.CompositeCacheManager">
<property name="cacheManagers">
<list>
<ref bean="simpleCacheManager" />
</list>
</property>
<property name="fallbackToNoOpCache" value="true" />
</bean>
注意以前的 cacheManager 變為了 simpleCacheManager，且沒有配置 accountCache 實例，后面的 cacheManager 的實例是一個 CompositeCacheManager，他利用了前面的 simpleCacheManager 進行查詢，如果查詢不到，則根據標志位 fallbackToNoOpCache 來判斷是否不做任何緩存操作。
使用 guava cache
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.guava.GuavaCacheManager">
<property name="cacheSpecification" value="concurrencyLevel=4,expireAfterAccess=100s,expireAfterWrite=100s" />
<property name="cacheNames">
<list>
<value>dictTableCache</value>
</list>
</property>
</bean>