@[TOC](Spring Cache简明教程)
引言
在我上一篇文章如何正确使用缓存来提升系统性能中,我从偏理论的视角介绍了Cache在性能优化中的必要性,在这篇文章中我们介绍Spring全家桶中和cache相关Spring-Cache。
什么是Spring Cache?
Spring Cache是Spring框架提供的一个抽象层,专注于提供一种透明的方式来添加缓存功能到Spring应用程序中。它不是一个具体的缓存实现,而是提供了一套创建和管理缓存的标准,并能够与多种缓存实现无缝集成,例如Ehcache、Caffeine、Redisson等。
核心特性
以下是Spring Cache的一些核心特性:
- 声明式缓存抽象:通过Java注解,开发者可以声明性地控制方法的缓存行为,而无需编写具体的缓存逻辑。
- 无需改变代码结构:缓存逻辑通过AOP增强被注解的方法,因此不需要修改方法的实际代码。
- 支持多种缓存库:与多个流行的缓存库兼容,开发者可以根据自身需求选择最适合的缓存解决方案。
- 灵活的缓存配置:可以通过配置文件灵活地管理缓存行为,包括缓存的名称、过期时间和条件等。
- 动态缓存决策:支持在运行时根据方法执行的上下文动态地做出缓存决策。
应用场景
Spring Cache适用于以下应用场景:
- 提高性能:对于那些计算成本高昂或者频繁访问的数据,通过缓存可以显著提高系统的响应速度。
- 减少数据库压力:缓存可以减少数据库的读操作,对于读多写少的场景特别有用。
- 提高系统可扩展性:通过使用分布式缓存,可以在不增加数据库负荷的情况下,横向扩展应用程序。
如何工作
Spring Cache背后的工作原理基于Spring AOP(面向切面编程),它会在运行时动态地创建代理对象,来拦截对被注解方法的调用。根据注解的不同,Spring Cache可以执行如下操作:
- @Cacheable:在方法执行前先检查缓存,如果缓存中已经存在相应的数据,则直接返回缓存数据而不执行方法。
- @CachePut:无论如何都会执行方法,并将执行结果放入指定的缓存中。
- @CacheEvict:删除缓存中的数据,通常用于删除操作或数据更新后的缓存同步。
- @Caching:组合多个缓存操作,可以同时使用以上几种注解。
通过上述机制,Spring Cache提供了一个简单而强大的缓存管理能力,使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而将缓存的维护交给框架去处理。
如何使用
1. 添加依赖
我们拿SpringBoot Maven的项目为例,说下如何在项目中使用Spring Cache,首先很简单,需要在pom文件中引入Spring Cache相关的依赖。
<dependencies>
<!-- 添加Spring Boot Cache Starter -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<!-- 如果使用特定的缓存实现,如Caffeine -->
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
2. 启用缓存
另外还需要在Spring Boot应用程序的主类或任何配置类上使用@EnableCaching注解来启用缓存支持。
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class MyApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
}
}
3. 配置缓存
虽然Spring Boot为许多缓存实现提供了自动配置,但你也可以通过application.properties或application.yml文件进行自定义配置。例如,如果你使用Caffeine作为缓存实现,可以按以下方式配置:
# application.properties
spring.cache.cache-names=cache1,cache2
spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=500,expireAfterAccess=600s
当然你也可以通过代码的形式定义CacheManager,实现对Cache的配置,代码如下:
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager("cache1", "cache2");
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES));
return cacheManager;
}
}
4. 使用缓存注解
在服务中,你可以通过在方法上添加相应的缓存注解来实现缓存逻辑。
- 使用
@Cacheable
来缓存方法的返回结果。
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
public class SomeService {
@Cacheable("cache1")
public SomeObject getSomeObject(String id) {
// 方法实现,如果缓存中有对应id的对象,则不执行此代码
return fetchFromDatabase(id);
}
}
- 使用
@CachePut
来更新缓存。
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
public class SomeService {
@CachePut(value = "cache1", key = "#someObject.id")
public SomeObject updateSomeObject(SomeObject someObject) {
// 方法实现,总是执行并刷新缓存
return saveToDatabase(someObject);
}
}
- 使用
@CacheEvict
来清除缓存。
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
public class SomeService {
@CacheEvict(value = "cache1", key = "#id")
public void deleteSomeObject(String id) {
// 方法实现,删除对象的同时清除缓存
removeFromDatabase(id);
}
}
你还可以使用@Caching
来组合多个缓存操作。
使用缓存的注意事项
使用Spring Cache时,需要注意以下几个关键点:
缓存的数据序列化
当使用分布式缓存或需要将缓存数据存储在磁盘上时,数据序列化变得非常重要。你需要确保你的对象可以被序列化和反序列化,否则会抛出异常。对于复杂对象,考虑使用JSON或其他自定义序列化策略,当你不指定序列化策略时,默认会使用java序列化,这时候就要求你必须实现Serializable接口。
缓存键的生成
默认情况下,Spring Cache使用方法参数的hashCode()
和equals()
方法来生成缓存键。如果你的方法参数是自定义的对象,确保这些方法被适当地覆盖。你也可以通过实现KeyGenerator
接口或使用key
属性自定义键的生成。
缓存内容的一致性
缓存数据可能会与数据库中的数据不一致。当数据被更新或删除时,你需要使用@CachePut
和@CacheEvict
注解来确保缓存与数据源保持同步。
缓存的并发问题
虽然缓存操作通常是原子性的,但在高并发环境下仍然可能遇到并发问题。例如,多个线程可能同时计算同一个缓存缺失的值。为了避免这种情况,你可能需要使用锁或其他同步机制。
缓存穿透
缓存穿透是指查询不存在的数据。因为缓存不会存储这样的数据,所以每次查询都会打到后端数据库,从而可能造成数据库的压力。为了预防这种情况,可以采用布隆过滤器或者将查询结果为空的情况也缓存起来。
缓存雪崩
缓存雪崩指在缓存失效后,大量的请求同时到达数据库,可能会导致数据库瞬时压力过大。为了防止这种情况,可以设置不同的缓存过期时间,使用缓存预热策略,或者实施熔断限流措施。
缓存的存储容量
对于本地缓存,缓存的大小应当根据可用内存合理配置,避免内存溢出。对于分布式缓存,应当考虑其存储容量和扩展性。
方法的可见性和返回类型
@Cacheable
本身逻辑也是基于SpringAOP实现的,所以需要和其他缓存注解一样应用于公共方法。对私有方法、final
方法或类、static
方法使用缓存注解是无效的,因为Spring的AOP无法拦截这些方法的调用。同样,缓存方法的返回类型应该是非null
值,因为大多数缓存实现都不会存储null
值。如果方法可能返回null
,那么需要进行额外的处理来避免缓存穿透。
事务性操作和缓存
如果在事务性操作中使用缓存,需要注意事务的传播行为和缓存操作的顺序。错误的操作顺序可能会导致缓存与数据库状态不一致。
总结
本文详细介绍了Spring Cache的使用和注意事项。Spring Cache作为Spring框架提供的缓存抽象,允许通过声明式注解轻松地在应用中集成缓存,以此提升性能和减少开发时间。以下是本文关键点的总结:
- Spring Cache不是缓存实现:它提供了一组与缓存实现无关的接口和注解。
- 简单的集成步骤:包括添加依赖、启用缓存、配置缓存以及在方法上使用缓存注解。
- 缓存注解的使用:介绍了
@Cacheable
、@CachePut
和@CacheEvict
等注解的使用场景。 - 注意事项:
- 数据序列化:确保对象可以被序列化和反序列化。
- 缓存键生成:覆盖
hashCode()
和equals()
或自定义键的生成。 - 缓存内容一致性:使用注解确保缓存与数据源同步。
- 并发问题:可能需要锁或其他同步机制。
- 缓存穿透:使用布隆过滤器或缓存空查询。
- 缓存雪崩:设置不同的缓存过期时间,缓存预热策略,或实施熔断限流。
- 缓存容量:合理配置本地缓存大小,考虑分布式缓存的存储容量和扩展性。
- 方法的可见性:缓存注解应用于公共方法。
- 事务性操作:注意事务的传播行为和缓存操作的顺序。
备注:本文使用了部分AI生成内容,作者已对有效性做了校验,请放心查阅。