实现目标

在客户端请求访问到业务层之前使用缓存拦截，使得大部分的流量转向到缓存而不是数据库，降低数据库压力。提高用户访问速度，并尽量减少改造原有系统代码工作量，减低代码耦合。

方案概述

使用spring-cache 以及redis，在业务层使用spring-cache隔离底层缓存的具体实现，缓存服务器选择高性能的redis。

术语#

Redis：redis本质上是一个分布式、高性能的key-value数据库，官网介绍每秒能达到10W的读写操作，支持众多应用场景，作为缓存只是他很小的一个应用场景。

Spring-cache：spring-cache本质上并不是一个具体的缓存实现方案（例如 EHCache 或者 OSCache）而是对缓存的抽象，底层上隔离了缓存的具体实现。通过在既有的代码中添加少量spring-cache的 annotation即能达到缓存的目的，应用只需要与spring-cache打交道，而不需要理会缓存实现的细节。

参考文档

http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/html/cache.html

架构变化

实现步骤

配置###

Spring-cache.xml
主要配置了一个由redis实现的cacheManager，如果要切换其他缓存实现，修改cacheManager即可。

Pom.xml
增加了redis依赖。

  
        org.springframework.data  
        spring-data-redis  
        1.6.0.RELEASE  
      
  
    redis.clients  
    jedis  
    2.7.3

代码###

以userserivce为例，在需要缓存的方法上增加@Cacheable。

@Cacheable(value="userlist")
public List findAll(UserCompany user, PageBounds pageBounds) {
    return userCompanyDao.findSunDeparentList(user, pageBounds);
}

第一次访问该方法时，首先根据方法签名以及方法的参数hash值生成key（具体生成key的策略可以根据业务自己实现），序列化后的users作为value存储到缓存服务器中，然后将key存放到名称为“userlist~keys”的set中见下图。

第二次带有相同参数的请求访问到该方法时，会直接访问缓存服务器中的数据，将反序列化成的users对象直接返回给客户，不进行业务查询。因此所有需要被缓存的对象都要实现序列化接口。

缓存更新

缓存更新是个比较重要的问题，spring-cache为我们提供了几个常用的注解，但更细致的缓存更新操作还需要我们业务去控制，或者从业务上设计。以userserivce为例，当更新或者新插入一个用户时,使用cacheEvict注解，清除userlist下的所有缓存，也可以清除指定的key。

@CacheEvict(value="userlist", allEntries=true)
@Transactional
public void edit(UserCompany user) {
ShiroUser suser = user;
shiroUserDao.update(suser);
userCompanyDao.update(user);
//………..

springcache集成redis缓存方案