前言：緩存在開發中是一個必不可少的優化點，近期在公司的項目重構中，關於緩存優化了很多點，比如在加載一些數據比較多的場景中,會大量使用緩存機制提高接口響應速度,簡介提升用戶體驗。關於緩存,很多人對它都是既愛又恨，愛它的是:它能大幅提升響應效率，恨的是它如果處理不好,沒有用好比如LRU這種策略，沒有及時更新數據庫的數據就會導致數據產生滯后，進而產生用戶的誤讀，或者疑惑。這是很嚴重的一個問題，比如我在公司和某家公司(國內的一線旅游開發公司)的對接的時候，線上總是出現我們推送接口數據但是網站的數據產生滯后的現象，詢問對方的技術人員，告訴我們是緩存的問題，只要刪除緩存就沒事了，我只能無奈...所以如何處理好緩存,對我們開發人員來說是一個很棘手的問題。不過關於這一切，springboot已經提供給我們很便捷的開發工具！本篇博客就來探索springBoot的緩存注解如何使用！
本篇博客的目錄
一：springBoot開啟緩存注解
二：常用緩存注解
三：使用實例
四：總結
一：springBoot開啟注解
1.1:搭建springBoot環境
在idea中，搭建一個springboot是很簡單easy的。接下來我簡單說一下步驟：
File->new->projiect->Spring Initializer->next->named->web(選中)->Finish->new Window
1.2:開始緩存
@SpringBootApplication @EnableAutoConfiguration @EnableCaching public class SpringbootcacheApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringbootcacheApplication.class, args); } }
主要是@EnableCaching用於開啟緩存注解的驅動，否則后面使用的緩存都是無效的！
二：常用緩存注解
2.1：@CacheConfig
這個注解的的主要作用就是全局配置緩存，比如配置緩存的名字（cacheNames),只需要在類上配置一次，下面的方法就默認以全局配置為主，不需要二次配置，節省了部分代碼。
2.2：@Cacheable
這個注解是最重要的,主要實現的功能再進行一個讀操作的時候。就是先從緩存中查詢，如果查找不到，就會走數據庫的執行方法，這是緩存的注解最重要的一個方法，基本上我們的所有緩存實現都要依賴於它。它具有的屬性為cacheNames:緩存名字，condtion：緩存的條件，unless:不緩存的條件。可以指定SPEL表達式來實現,也可以指定緩存的key，緩存的內部實現一般都是key,value形式，類似於一個Map（實際上cacheable的緩存的底層實現就是concurrenHashMap）,指定了key，那么緩存就會以key作為鍵，以方法的返回結果作為值進行映射。
2.3：@CacheEvict
這個注解主要是配合@Cacheable一起使用的，它的主要作用就是清除緩存，當方法進行一些更新、刪除操作的時候，這個時候就要刪除緩存。如果不刪除緩存，就會出現讀取不到最新緩存的情況，拿到的數據都是過期的。它可以指定緩存的key和conditon，它有一個重要的屬性叫做allEntries默認是false,也可以指定為true,主要作用就是清除所有的緩存，而不以指定的key為主。
2.3:@CachePut
這個注解它總是會把數據緩存，而不會去每次做檢查它是否存在，相比之下它的使用場景就比較少，畢竟我們希望並不是每次都把所有的數據都給查出來，我們還是希望能找到緩存的數據，直接返回，這樣能提升我們的軟件效率。
2.4:@cache
這個注解它是上面的注解的綜合體，包含上面的三個注解（cacheable、cachePut、CacheEvict），可以使用這一個注解來包含上面的所有的注解，看源碼如下
上面的注解總結如下表格：
三：使用實例
3.1:建立數據庫
我們來新建一個表，含義為文章，下面的示例將會在這張表中進行操作，所使用的框架為SSM+springboot
CREATE TABLE Artile ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `title` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL , `author` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL , `content` mediumtext CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL , `file_name` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL , `state` smallint(2) NULL DEFAULT 1 COMMENT '狀態' , PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARACTER SET=gbk COLLATE=gbk_chinese_ci AUTO_INCREMENT=11 ROW_FORMAT=COMPACT ;
3.2:Mapper層
主要就是對Article進行增刪改查的業務操作，映射到具體的xml的sql里，然后用service去調用
public interface ArticleMapper { /** * 插入一篇文章 * @param title * @param author * @param content * @param fileName * @return */ public Integer addArticle(@Param("title") String title,@Param("author")String author, @Param("content")String content,@Param("fileName")String fileName); /** * 根據id獲取文章 * @param id * @return */ public Article getArticleById(@Param("id") Integer id); /** * 更新content * @param content */ public Integer updateContentById(@Param("content")String content,@Param("id")Integer id); /** * 根據id刪除文章 * @param id * @return */ public Integer removeArticleById(@Param("id")Integer id); /** * 獲得上一次插入的id * @return */ public Integer getLastInertId(); }
3.3：service層
主要需要注意的是我們上述講述的緩存注解都是基於service層(不能放在contoller和dao層)，首先我們在類上配置一個CacheConfig,然后配置一個cacheNames,那么下面的方法都是以這個緩存名字作為默認值，他們的緩存名字都是這個，不必進行額外的配置。當進行select查詢方法的時候，我們配置上@Cacheable，並指定key,這樣除了第一次之外，我們都會把結果緩存起來，以后的結果都會把這個緩存直接返回。而當進行更新數據（刪除或者更新操作）的時候，使用@CacheEvict來清除緩存，防止調用@Cacheabel的時候沒有更新緩存
@Service @CacheConfig(cacheNames = "articleCache") public class ArticleService { private AtomicInteger count =new AtomicInteger(0); @Autowired private ArticleMapper articleMapper; /** * 增加一篇文章 每次就進行緩存 * @return */ @CachePut public Integer addArticle(Article article){ Integer result = articleMapper.addArticle(article.getTitle(), article.getAuthor(), article.getContent(), article.getFileName()); if (result>0) { Integer lastInertId = articleMapper.getLastInertId(); System.out.println("--執行增加操作--id:" + lastInertId); } return result; } /** * 獲取文章 以傳入的id為鍵，當state為0的時候不進行緩存 * @param id 文章id * @return */ @Cacheable(key = "#id",unless = "#result.state==0") public Article getArticle(Integer id) { try { //模擬耗時操作 Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } final Article artcile = articleMapper.getArticleById(id); System.out.println("--執行數據庫查詢操作"+count.incrementAndGet()+"次"+"id:"+id); return artcile; } /** * 通過id更新內容 清除以id作為鍵的緩存 * * @param id * @return */ @CacheEvict(key = "#id") public Integer updateContentById(String contetnt, Integer id) { Integer result = articleMapper.updateContentById(contetnt, id); System.out.println("--執行更新操作id:--"+id); return result; } /** * 通過id移除文章 * @param id 清除以id作為鍵的緩存 * @return */ @CacheEvict(key = "#id") public Integer removeArticleById(Integer id){ final Integer result = articleMapper.removeArticleById(id); System.out.println("執行刪除操作,id:"+id); return result; } }
3.4:controller層
主要是接受客戶端的請求，我們配置了@RestController表示它是一個rest風格的應用程序，在收到add請求會增加一條數據，get請求會查詢一條數據，resh會更新一條數據,rem會刪除一條數據
@RestController @ComponentScan(basePackages = {"com.wyq.controller", "com.wyq.service"}) @MapperScan(basePackages = {"com.wyq.dao"}) public class ArticleController { @Autowired private ArticleService articleService; @Autowired ArticleMapper articleMapper; @PostMapping("/add") public ResultVo addArticle(@RequestBody Article article) { System.out.println(article.toString()); Integer result = articleService.addArticle(article); if (result >= 0) { return ResultVo.success(result); } return ResultVo.fail(); } @GetMapping("/get") public ResultVo getArticle(@RequestParam("id") Integer id) { Long start = System.currentTimeMillis(); Article article = articleService.getArticle(id); Long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗時："+(end-start)); if (null != article) return ResultVo.success(article); return ResultVo.fail(); } /** * 更新一篇文章 * * @param contetnt * @param id * @return */ @GetMapping("/resh") public ResultVo update(@RequestParam("content") String contetnt, @RequestParam("id") Integer id) { final Integer result = articleService.updateContentById(contetnt, id); if (result > 0) { return ResultVo.success(result); } else { return ResultVo.fail(); } } /** * 刪除一篇文章 * * @param id * @return */ @GetMapping("/rem") public ResultVo remove(@RequestParam("id") Integer id) { final Integer result = articleService.removeArticleById(id); if (result > 0) { return ResultVo.success(result); } else { return ResultVo.fail(); } } }
3.5：測試
這里使用postman模擬接口請求
3.5.1：首先我們來增加一篇文章：請求add接口：
后台返回表示成功：
我看到后台數據庫已經插入了數據，它的id是11
3.5.2：執行查詢操作
在查詢操作中，getArticle,我使用線程睡眠的方式，模擬了5秒的時間來處理耗時性業務，第一次請求肯定會查詢數據庫，理論上第二次請求，將會走緩存，我們來測試一下:首先執行查詢操作
接口響應成功，再看一下后台打印：表示執行了一次查詢操作，耗時5078秒
好，重點來了，我們再次請求接口看看會返回什么？理論上，將不會走數據庫執行操作，並且耗時會大大減少：與上面的比對，這次沒有打印執行數據庫查詢操作，證明沒有走數據庫，並且耗時只有5ms，成功了！緩存發揮作用，從5078秒減小到5秒！大大提升了響應速度，哈哈！
3.5.3：更新操作
當我們進行修改操作的時候，我們希望緩存的數據被清空：看接口返回值成功了，再看數據庫
后台控制台打印：
--執行更新操作id:--11
趁熱打鐵，我們再次請求三次查詢接口，看看會返回什么？每次都會返回這樣的結果，但是我的直觀感受就是第一次最慢，第二次、第三次返回都很快
再看看后台打印了什么？執行id為11的數據庫查詢操作，這是因為緩存被清空了，所以它又走數據庫了（獲得最新數據），然后后面的查詢都會走緩存！很明顯，實驗成功！
3.5.4：刪除操作
同理，在刪除操作中，執行了一次刪除，那么緩存也會被清空，查詢的時候會再次走數據庫，這里就不給具體實驗效果了，如果需要的同學，可以把代碼下載下來，自己測試一下就知道了。
四：總結
本篇博客介紹了springBoot中緩存的一些使用方法，如何在開發中使用緩存？怎樣合理的使用都是值得我們學習的地方，緩存能大大提升程序的響應速度，提升用戶體驗，不過它適用的場景也是讀多寫少的業務場景，如果數據頻繁修改，緩存將會失去意義，每次還是執行的數據庫操作！如何使用好它，還有更高效的方式，比如使用redis\memoryCache等專業組件，本篇博客只是探討的spring的注解緩存，相對來說比較簡單。希望起到拋磚引玉的作用，在以后博客中，我將介紹redis如何搭建集群來實現緩存！
本篇博客的代碼示例下載地址(適用於intel idea)：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1CkRCFTlzfbKyg1R15Er6tw 密碼：nda4（如果文件失效請及時聯系我，補鏈）