在應用程序中，數據一般是存在數據庫中（磁盤介質），對於某些被頻繁訪問的數據，如果每次都訪問數據庫，不僅涉及到網絡io，還受到數據庫查詢的影響；而目前通常會將頻繁使用，並且不經常改變的數據放入緩存中，從緩存中查詢數據的效率要高於數據庫，因為緩存一般KV形式存儲，並且是將數據存在“內存”中，從內存訪問數據是相當快的。
對於頻繁訪問，需要緩存的數據，我們一般是這樣做的：
1、當收到查詢請求，先去查詢緩存，如果緩存中查詢到數據，那么直接將查到的數據作為響應數據；
2、如果緩存中沒有找到要查詢的數據，那么就從其他地方，比如數據庫中查詢出來，如果從數據庫中查到了數據，就將數據放入緩存后，再將數據返回，下一次可以直接從緩存查詢；
這里就不進一步探究“緩存穿透”的問題，有興趣可以自己學習一下。
本文就根據Spring框架分別對ConcurrentHashMap、Guava Cache、Redis進行闡釋如何使用，完整代碼已上傳到github：https://github.com/searchingbeyond/ssm
一、使用ConcurrentHashMap
1.1、特點說明
ConcurrentHashMap是JDK自帶的，所以不需要多余的jar包；
使用ConcurrentHashMap，是直接使用將數據存放在內存中，並且沒有數據過期的概念，也沒有數據容量的限制，所以只要不主動清理數據，那么數據將一直不會減少。
另外，ConcurrentHashMap在多線程情況下也是安全的，不要使用HashMap存緩存數據，因為HashMap在多線程操作時容易出現問題。
1.2、創建user類
下面是user類代碼：
package cn.ganlixin.ssm.model.entity;
import lombok.Data;
@Data
public class UserDO {
private Integer id;
private String name;
private Integer age;
private Integer gender;
private String addr;
private Integer status;
}
1.3、創建spring cache的實現類
創建一個UserCache類（類名隨意），實現org.springframework.cache.Cache接口，然后override需要實現的接口方法，主要針對getName、get、put、evict這4個方法進行重寫。
注意，我在緩存user數據時，指定了緩存的規則：key用的是user的id，value就是user對象的json序列化字符。
package cn.ganlixin.ssm.cache.origin;
import cn.ganlixin.ssm.constant.CacheNameConstants;
import cn.ganlixin.ssm.model.entity.UserDO;
import cn.ganlixin.ssm.util.common.JsonUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
@Component
public class UserCache implements Cache {
// 使用ConcurrentHashMap作為數據的存儲
private Map<String, String> storage = new ConcurrentHashMap<>();
// getName獲取cache的名稱，存取數據的時候用來區分是針對哪個cache操作
@Override
public String getName() {
return CacheNameConstants.USER_ORIGIN_CACHE;// 我用一個常量類來保存cache名稱
}
// put方法，就是執行將數據進行緩存
@Override
public void put(Object key, Object value) {
if (Objects.isNull(value)) {
return;
}
// 注意我在緩存的時候，緩存的值是把對象序列化后的（當然可以修改storage直接存放UserDO類也行）
storage.put(key.toString(), JsonUtils.encode(value, true));
}
// get方法，就是進行查詢緩存的操作，注意返回的是一個包裝后的值
@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
String k = key.toString();
String value = storage.get(k);
// 注意返回的數據，要和存放時接收到數據保持一致，要將數據反序列化回來。
return StringUtils.isEmpty(value) ? null : new SimpleValueWrapper(JsonUtils.decode(value, UserDO.class));
}
// evict方法，是用來清除某個緩存項
@Override
public void evict(Object key) {
storage.remove(key.toString());
}
/*----------------------------下面的方法暫時忽略不管-----------------*/
@Override
public Object getNativeCache() { return null; }
@Override
public void clear() { }
@Override
public <T> T get(Object key, Class<T> type) { return null; }
@Override
public <T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader) { return null; }
}
1.4、創建service
這里就不寫貼出UserMapper的代碼了，直接看接口就明白了：
package cn.ganlixin.ssm.service;
import cn.ganlixin.ssm.model.entity.UserDO;
public interface UserService {
UserDO findUserById(Integer id);
Boolean removeUser(Integer id);
Boolean addUser(UserDO user);
Boolean modifyUser(UserDO user);
}
實現UserService，代碼如下：
package cn.ganlixin.ssm.service.impl;
import cn.ganlixin.ssm.constant.CacheNameConstants;
import cn.ganlixin.ssm.mapper.UserMapper;
import cn.ganlixin.ssm.model.entity.UserDO;
import cn.ganlixin.ssm.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
@Service
@Slf4j
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Resource
private UserMapper userMapper;
@Override
@Cacheable(value = CacheNameConstants.USER_ORIGIN_CACHE, key = "#id")
public UserDO findUserById(Integer id) {
try {
log.info("從DB查詢id為{}的用戶", id);
return userMapper.selectById(id);
} catch (Exception e) {
log.error("查詢用戶數據失敗，id:{}, e:{}", id, e);
}
return null;
}
@Override
@CacheEvict(
value = CacheNameConstants.USER_ORIGIN_CACHE,
key = "#id",
condition = "#result != false"
)
public Boolean removeUser(Integer id) {
if (Objects.isNull(id) || id <= 0) {
return false;
}
try {
int cnt = userMapper.deleteUserById(id);
return cnt > 0;
} catch (Exception e) {
log.error("刪除用戶數據失敗，id:{}, e:{}", id, e);
}
return false;
}
@Override
public Boolean addUser(UserDO user) {
if (Objects.isNull(user)) {
log.error("添加用戶異常，參數不能為null");
return false;
}
try {
return userMapper.insertUserSelectiveById(user) > 0;
} catch (Exception e) {
log.error("添加用戶失敗，data:{}, e:{}", user, e);
}
return false;
}
@Override
@CacheEvict(
value = CacheNameConstants.USER_ORIGIN_CACHE,
key = "#user.id",
condition = "#result != false"
)
public Boolean modifyUser(UserDO user) {
if (Objects.isNull(user) || Objects.isNull(user.getId()) || user.getId() <= 0) {
log.error("更新用戶異常，參數不合法，data:{}", user);
return false;
}
try {
return userMapper.updateUserSelectiveById(user) > 0;
} catch (Exception e) {
log.error("添加用戶失敗，data:{}, e:{}", user, e);
}
return false;
}
}
1.5、@Cachable、@CachePut、@CacheEvict
上面方法聲明上有@Cachable、@CachePut、@CacheEvict注解，用法如下：
@Cachable注解的方法，先查詢緩存中有沒有，如果已經被緩存，則從緩存中查詢數據並返回給調用方；如果查緩存沒有查到數據，就執行被注解的方法（一般是從DB中查詢），然后將從DB查詢的結果進行緩存，然后將結果返回給調用方；
@CachePut注解的方法，不會查詢緩存是否存在要查詢的數據，而是每次都執行被注解的方法，然后將結果的返回值先緩存，然后返回給調用方；
@CacheEvict注解的方法，每次都會先執行被注解的方法，然后再將緩存中的緩存項給清除；
這三個注解都有幾個參數，分別是value、key、condition，這些參數的含義如下：
value，用來指定將數據放入哪個緩存，比如上面是將數據緩存到UserCache中；
key，表示放入緩存的key，也就是UserCache中的put方法的key；
condition，表示數據進行緩存的條件，condition為true時才會緩存數據；
最后緩存項的值，這個值是指的K-V的V，其實只有@Cachable和@CachePut才需要注意緩存項的值（也就是put方法的value），緩存項的值就是被注解的方法的返回值。
1.6、創建一個controller進行測試
代碼如下：
package cn.ganlixin.ssm.controller;
import cn.ganlixin.ssm.enums.ResultStatus;
import cn.ganlixin.ssm.model.Result;
import cn.ganlixin.ssm.model.entity.UserDO;
import cn.ganlixin.ssm.service.UserService;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@Resource
private UserService userService;
@GetMapping(value = "/getUserById")
public Result<UserDO> getUserById(Integer id) {
UserDO data = userService.findUserById(id);
if (Objects.isNull(data)) {
return new Result<>(ResultStatus.DATA_EMPTY.getCode(), ResultStatus.DATA_EMPTY.getMsg(), null);
}
return new Result<>(ResultStatus.OK.getCode(), ResultStatus.OK.getMsg(), data);
}
@PostMapping(value = "removeUser")
public Result<Boolean> removeUser(Integer id) {
Boolean res = userService.removeUser(id);
return res ? new Result<>(ResultStatus.OK.getCode(), ResultStatus.OK.getMsg(), true)
: new Result<>(ResultStatus.FAILED.getCode(), ResultStatus.FAILED.getMsg(), false);
}
@PostMapping(value = "addUser")
public Result<Boolean> addUser(@RequestBody UserDO user) {
Boolean res = userService.addUser(user);
return res ? new Result<>(ResultStatus.OK.getCode(), ResultStatus.OK.getMsg(), true)
: new Result<>(ResultStatus.FAILED.getCode(), ResultStatus.FAILED.getMsg(), false);
}
@PostMapping(value = "modifyUser")
public Result<Boolean> modifyUser(@RequestBody UserDO user) {
Boolean res = userService.modifyUser(user);
return res ? new Result<>(ResultStatus.OK.getCode(), ResultStatus.OK.getMsg(), true)
: new Result<>(ResultStatus.FAILED.getCode(), ResultStatus.FAILED.getMsg(), false);
}
}
二、使用Guava Cache實現
使用Guava Cache實現，其實只是替換ConcurrentHashMap，其他的邏輯都是一樣的。
2.1、特點說明
Guava是google開源的一個集成包，用途特別廣，在Cache也占有一席之地，對於Guava Cache的用法，如果沒有用過，可以參考：guava cache使用方式
使用Guava Cache，可以設置緩存的容量以及緩存的過期時間。
2.2、實現spring cache接口
仍舊使用之前的示例，重新創建一個Cache實現類，這里對“Book”進行緩存，所以緩存名稱為BookCache。
package cn.ganlixin.ssm.cache.guava;
import cn.ganlixin.ssm.constant.CacheNameConstants;
import cn.ganlixin.ssm.model.entity.BookDO;
import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 書籍數據緩存
*/
@Component
public class BookCache implements org.springframework.cache.Cache {
// 下面的Cache是Guava對cache
private Cache<String, BookDO> storage;
@PostConstruct
private void init() {
storage = CacheBuilder.newBuilder()
// 設置緩存的容量為100
.maximumSize(100)
// 設置初始容量為16
.initialCapacity(16)
// 設置過期時間為寫入緩存后10分鍾過期
.refreshAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
}
@Override
public String getName() {
return CacheNameConstants.BOOK_GUAVA_CACHE;
}
@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
if (Objects.isNull(key)) {
return null;
}
BookDO data = storage.getIfPresent(key.toString());
return Objects.isNull(data) ? null : new SimpleValueWrapper(data);
}
@Override
public void evict(Object key) {
if (Objects.isNull(key)) {
return;
}
storage.invalidate(key.toString());
}
@Override
public void put(Object key, Object value) {
if (Objects.isNull(key) || Objects.isNull(value)) {
return;
}
storage.put(key.toString(), (BookDO) value);
}
/*-----------------------忽略下面的方法-----------------*/
@Override
public <T> T get(Object key, Class<T> type) { return null; }
@Override
public Object getNativeCache() { return null; }
@Override
public <T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader) { return null; }
@Override
public void clear() { }
}
三、使用Redis實現
3.1、特點說明
由於ConcurrentHashMap和Guava Cache都是將數據直接緩存在服務主機上，很顯然，緩存數據量的多少和主機的內存直接相關，一般不會用來緩存特別大的數據量；
而比較大的數據量，我們一般用Redis進行緩存。
使用Redis整合Spring Cache，其實和ConcurrentHashMap和Guava Cache一樣，只是在實現Cache接口的類中，使用Redis進行存儲接口。
3.2、創建Redis集群操作類
建議自己搭建一個redis測試集群，可以參考：https://www.cnblogs.com/-beyond/p/10991139.html
redis配置如下（application.properties)
#redis集群的節點信息 redis.cluster.nodes=192.168.1.3:6379,192.168.1.4:6379,192.168.1.5:6379 # redis連接池的配置 redis.cluster.pool.max-active=8 redis.cluster.pool.max-idle=5 redis.cluster.pool.min-idle=3
代碼如下：
package cn.ganlixin.ssm.config;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
@Configuration
public class RedisClusterConfig {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RedisClusterConfig.class);
@Value("${redis.cluster.nodes}")
private Set<String> redisNodes;
@Value("${redis.cluster.pool.max-active}")
private int maxTotal;
@Value("${redis.cluster.pool.max-idle}")
private int maxIdle;
@Value("${redis.cluster.pool.min-idle}")
private int minIdle;
// 初始化redis配置
@Bean
public JedisCluster redisCluster() {
if (CollectionUtils.isEmpty(redisNodes)) {
throw new RuntimeException();
}
// 設置redis集群的節點信息
Set<HostAndPort> nodes = redisNodes.stream().map(node -> {
String[] nodeInfo = node.split(":");
if (nodeInfo.length == 2) {
return new HostAndPort(nodeInfo[0], Integer.parseInt(nodeInfo[1]));
} else {
return new HostAndPort(nodeInfo[0], 6379);
}
}).collect(Collectors.toSet());
// 配置連接池
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxTotal);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
jedisPoolConfig.setMinIdle(minIdle);
// 創建jediscluster，傳入節點列表和連接池配置
JedisCluster cluster = new JedisCluster(nodes, jedisPoolConfig);
log.info("finish jedis cluster initailization");
return cluster;
}
}
3.3、創建spring cache實現類
只需要在涉及到數據操作的時候，使用上面的jedisCluster即可，這里存在redis的數據，我設置為Music，所以叫做music cache：
package cn.ganlixin.ssm.cache.redis;
import cn.ganlixin.ssm.constant.CacheNameConstants;
import cn.ganlixin.ssm.model.entity.MusicDO;
import cn.ganlixin.ssm.util.common.JsonUtils;
import com.google.common.base.Joiner;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.Callable;
@Component
public class MusicCache implements Cache {
// 使用自定義的redisCluster
@Resource
private JedisCluster redisCluster;
/**
* 構建redis緩存的key
*
* @param type 類型
* @param params 參數（不定長）
* @return 構建的key
*/
private String buildKey(String type, Object... params) {
// 自己設定構建方式
return Joiner.on("_").join(type, params);
}
@Override
public String getName() {
return CacheNameConstants.MUSIC_REDIS_CACHE;
}
@Override
public void put(Object key, Object value) {
if (Objects.isNull(value)) {
return;
}
// 自己定義數據類型和格式
redisCluster.set(buildKey("music", key), JsonUtils.encode(value, true));
}
@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
if (Objects.isNull(key)) {
return null;
}
// 自己定義數據類型和格式
String music = redisCluster.get(buildKey("music", key));
return StringUtils.isEmpty(music) ? null : new SimpleValueWrapper(JsonUtils.decode(music, MusicDO.class));
}
@Override
public void evict(Object key) {
if (Objects.isNull(key)) {
return;
}
redisCluster.del(buildKey("music", key));
}
@Override
public <T> T get(Object key, Class<T> type) { return null; }
@Override
public <T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader) { return null; }
@Override
public void clear() { }
@Override
public Object getNativeCache() { return null; }
}
總結
使用spring cache的便捷之處在於@Cachable、@CachePut、@CacheEvict等幾個注解的使用，可以讓數據的處理變得更加的便捷，但其實，也並不是很便捷，因為我們需要對數據的存儲格式進行設定，另外還要根據不同情況來選擇使用哪一種緩存（ConcurrentHashMap、Guava Cache、Redis？）；
其實使用@Cachable、@CachePut、@CacheEvict也有很多局限的地方，比如刪除某項數據的時候，我希望清空多個緩存，因為這一項數據關聯的數據比較多，此時要么在實現spring cache的接口方法上進行這些操作，但是這就涉及到在一個cache service中操作另外一個cache。
針對上面說的情況，就不推薦使用spring cache，而是應該自己手動實現緩存的處理，這樣可以做到條理清晰；但是一般的情況，spring cache已經能夠勝任了。