概述
使用 Spring Cache 可以极大的简化我们对数据的缓存,并且它封装了多种缓存,本文基于 redis 来说明。
基本使用
1、所需依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache
2、配置文件
spring:
# redis连接信息
redis:
host: 192.168.56.10
port: 6379
cache:
# 指定使用的缓存类型
type: redis
# 过期时间
redis:
time-to-live: 3600000
# 是否开启前缀,默认为true
use-key-prefix: true
# 键的前缀,如果不配置,默认就是缓存名cacheNames
key-prefix: CACHE_
# 是否缓存空置,防止缓存穿透,默认为true
cache-null-values: true
3、Spring Cache 提供的注解如下,使用方法参见:官方文档,通过这些注解,我们可以方便的操作缓存数据。
@Cacheable
:触发缓存写入的操作@CacheEvict
:触发缓存删除的操作@CachePut
:更新缓存,而不会影响方法的执行@Caching
:重新组合要应用于一个方法的多个缓存操作,即对一个方法添加多个缓存操作@CacheConfig
:在类级别共享一些与缓存有关的常见设置
例如,如果需要对返回结果进行缓存,直接在方法上标注 @Cacheable
注解(在主配置类上需要标注上 @EnableCaching
)
@Cacheable(cacheNames = "userList") //指定缓存的名字,便于区分不同缓存
public List getUserList() {
...
}
4、redis 默认使用 jdk 序列化,需要我们配置序列化机制,自定义一个配置类,否则存入的数据显示乱码
@EnableCaching //开启缓存
@Configuration
public class MyCacheConfig {
@Bean
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(){
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
//指定键和值的序列化机制
config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
return config;
}
}
5、使用以上配置后,虽然乱码的问题解决了,但配置文件又不生效了,比如过期时间等,这是因为在初始化时会判断用户是否自定义了配置文件,如果自定义了,原来的就不会生效,源码如下:
private org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration
determineConfiguration(ClassLoader classLoader) {
//如果配置了,就返回自定义的配置
if (this.redisCacheConfiguration != null) {
return this.redisCacheConfiguration;
}
//没配置使用默认的配置
Redis redisProperties = this.cacheProperties.getRedis();
org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration config = org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration
.defaultCacheConfig();
config = config.serializeValuesWith(
SerializationPair.fromSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer(classLoader)));
if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
}
if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
}
if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
config = config.disableCachingNullValues();
}
if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
config = config.disableKeyPrefix();
}
return config;
}
6、所以,我们也需要手动获取 ttl、prefix 等属性,直接仿照源码就行,将配置类修改为如下:
@EnableCaching //开启缓存
@Configuration
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) //缓存的所有配置属性都在这个类里
public class MyCacheConfig {
@Bean
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
//获取默认配置
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
//指定键和值的序列化机制
config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
//获取配置文件的配置
CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
}
if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
}
if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
config = config.disableCachingNullValues();
}
if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
config = config.disableKeyPrefix();
}
return config;
}
}
原理分析
在 Spring 中 CacheManager 负责创建管理 Cache,Cache 负责缓存的读写,因此使用 redis 作为缓存对应的就有 RedisCacheManager 和 RedisCache。
打开 RedisCache 源码,我们需要注意这两个方法:
1、读取数据,未加锁
@Override
protected Object lookup(Object key) {
byte[] value = cacheWriter.get(name, createAndConvertCacheKey(key));
if (value == null) {
return null;
}
return deserializeCacheValue(value);
}
2、读取数据,加锁,这是 RedisCache 中唯一一个同步方法
@Override
public synchronized T get(Object key, Callable valueLoader) {
ValueWrapper result = get(key);
if (result != null) {
return (T) result.get();
}
T value = valueFromLoader(key, valueLoader);
put(key, value);
return value;
}
通过打断点的方式可以知道 RedisCache 默认调用的是 lookup(),因此不能应对缓存穿透,如果有相关需求,可以这样配置:@Cacheable(sync = true)
,开启同步模式,此配置只在 @Cacheable
中才有。
总结
Spring Cache 对于读模式下缓存失效的解决方案:
- 缓存穿透:
cache-null-values: true
,允许写入空值 - 缓存击穿:
@Cacheable(sync = true)
,加锁 - 缓存雪崩:
time-to-live:xxx
,设置不同的过期时间
而对于写模式,Spring Cache 并没有相应处理,我们需要使用其它方式处理。
总的来说:
1、对于常规数据(读多写少,及时性、一致性要求不高的数据)完全可以使用 Spring Cache
2、对于特殊数据(比如要求高一致性)则需要特殊处理