1、为什么使用缓存

  我们知道内存的读取速度远大于硬盘的读取速度。当需要重复地获取相同数据时，一次一次地请求数据库或者远程服务，导致在数据库查询或远程方法调用上消耗大量的时间，最终导致程序性能降低，这就是数据缓存要解决的问题。

  Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis）

  使用Spring Cache的好处

• 1，提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；

• 2，通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；

• 3，提供事务回滚时也自动回滚缓存；

• 4，支持比较复杂的缓存逻辑；

  一旦配置好Spring缓存支持，就可以在Spring容器里管理的Bean中使用缓存注解(基于AOP原理)，一般情况下，都是在业务层(Service类)使用这些注解。

2、常用的缓存注解

2.1 @Cacheable

  @Cacheable可以标记在一个方法上，也可以标记在一个类上。当标记在一个方法上时表示该方法是支持缓存的；当标记在一个类上时则表示该类所有的方法都是支持缓存的。对于一个支持缓存的方法，在方法执行前，Spring先检查缓存中是否存在该方法返回的数据，如果存在，则直接返回缓存数据；如果不存在，则调用方法并将方法返回值写入缓存。

  @Cacheable注解经常使用value、key、condition等属性

• value:缓存的名称，指定一个或多个缓存名称。如

  @Cacheable(value="mycache")或者@Cacheable(value={
        "cache1","cache2"})
  

  该属性与cacheNames属性意义相同

• key:缓存的key，可以为空。如果指定。需要按照SpEL编写；如果不指定，则默认按照方法的所有参数进行组合。如

  @Cacheable(value="testcache",key="#student.id")
  

• condition:缓存的条件，可以为空，如果指定，需要按照SpEL编写，返回true或者false,只有为true才进行缓存。如

  @Cacheable(value="testcache",condition="#student.id>2")
  

  该属性与unless相反，条件成立时，不进行缓存

2.2 @CacheEvict

一般用在更新或者删除方法上

  @CacheEvict是用来标注在需要清除 缓存元素的方法或类上的。当标记在一个类上时，表示其中所有方法的执行都会触发缓存的清除操作。@CacheEvict可以指定的属性有value、key、conditon、allEntries和beforeInvocation。其中，value、key和condition的语义与@Cacheable对应的属性类似。

• allEntries:是否清空所有缓存内容，默认为false,如果指定为true,则方法调用后将立即清空所有缓存。如

  @CacheEvict(value="testcache",allEntries=true)
  

• beforeInvocation:是否在方法执行前就清空，默认为false,如果指定为true,则在方法还没有执行时就清空缓存。默认情况下，如果方法执行抛出异常，则不会清空缓存。

2.3、@Cacheput

  使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存中读取缓存数据，而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。

2.4、@Caching

  该注解可以在一个方法或类上同时指定多个Spring Cache相关的注解。其拥有三个属性：cacheable、put和evict,分别用于指定@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict。示例代码如下：

@Caching(
cacheable=@Cacheable("cache1"),
evict={
    @CacheEvict("cache2"),@CacheEvict(value="cache3",allEntries=true)}
)

2.5、@CacheConfig

  所有的Cache注解都需要提供Cache名称，如果每个Service方法上都包含相同的Cache名称，可能写起来重复。此时可以使用@CacheConfig注解作用在类上，设置当前缓存的一些公共配置。

3、SpringBoot缓存支持

  在SpringBoot应用中，使用缓存技术只需在应用中引入相关缓存技术的依赖，并在配置类中使用@EnableCaching注解开启缓存支持即可。

4、项目继承Spring Cache+Redis

4.1 添加依赖

 		<!-- redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

        <!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            <version>2.6.0</version>
        </dependency>

4.2 配置类

/**
 * Redis+Cache配置类
 */
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
    
    /**
     * 自定义key规则
     * @return
     */
    @Bean
    public KeyGenerator keyGenerator() {
    
        return new KeyGenerator() {
    
            @Override
            public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
    
                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                sb.append(target.getClass().getName());
                sb.append(method.getName());
                for (Object obj : params) {
    
                    sb.append(obj.toString());
                }
                return sb.toString();
            }
        };
    }

    /**
     * 设置RedisTemplate规则
     * @param redisConnectionFactory
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        // 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        // 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        //序列号key value
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }

    /**
     * 设置CacheManager缓存规则
     * @param factory
     * @return
     */
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }

}

4.3 添加redis配置

# redis配置
spring.redis.host=192.168.159.33
spring.redis.port=6379
spring.redis.database= 0
spring.redis.timeout=1800000

spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

4.4 接口中使用缓存注解

Service实现类中添加相应的注解

@Service
public class DictServiceImpl extends ServiceImpl<DictMapper, Dict> implements DictService {
    

    //根据上级id查询子数据列表
    @Override
    @Cacheable(value = "dict",keyGenerator = "keyGenerator")
    public List<Dict> findChildData(Long id) {
    
        QueryWrapper<Dict> wrapper=new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("parent_id",id);
        List<Dict> list = baseMapper.selectList(wrapper);
        //向list集合中的每个dict对象中设置hasChildren
        list.forEach(x->{
    
            Long dictId = x.getId();
            boolean isChild = this.isChildren(dictId);
            x.setHasChildren(isChild);
        });
        return list;
    }

    //导出数据字典接口
    @Override
    public void exportDictData(HttpServletResponse response) {
    
        //设置下载信息
        response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
        response.setCharacterEncoding("utf-8");
// 这里URLEncoder.encode可以防止中文乱码 当然和easyexcel没有关系
        String fileName = "dict";
        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename="+ fileName + ".xlsx");

        //查询数据库
        List<Dict> dictList = baseMapper.selectList(null);
        //Dict-->DictEeVo
        List<DictEeVo> dictEeVoList=new ArrayList<>();
        dictList.forEach(x->{
    
            DictEeVo dictEeVo=new DictEeVo();
            BeanUtils.copyProperties(x,dictEeVo);
            dictEeVoList.add(dictEeVo);
        });

        try {
    
            //调用方法实现写操作
            EasyExcel.write(response.getOutputStream(), DictEeVo.class)
                    .sheet("dict")
                    .doWrite(dictEeVoList);
        } catch (IOException e) {
    
            e.printStackTrace();
        }


    }

    //导入数据字典
    @Override
    @CacheEvict(value = "dict", allEntries=true)
    public void importDictData(MultipartFile file) {
    
        try {
    
            //excel数据取出来并添加到数据库中
            EasyExcel.read(file.getInputStream(),DictEeVo.class,new DictListener(baseMapper))
            .sheet()
            .doRead();
        } catch (IOException e) {
    
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //判断id下面是否有子数据
    private boolean isChildren(Long id){
    
        QueryWrapper<Dict> wrapper=new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("parent_id",id);
        Integer count = baseMapper.selectCount(wrapper);
        return count > 0;
    }
}

4.5 缓存效果测试

我们现在调用根据上级id查询子数据列表这个方法的controller

第一次访问接口

查看控制台：

查看redis中是否有缓存的数据

用连接工具查看下redis中的数据，方便数据的可视化

从上面的数据不难发现，数据已经被缓存到了redis中

清空SpringBoot的控制台，再次发起相同的请求，看是否会再次请求数据库

第二次请求的控制台输出如下：

页面中的数据也正常获取到了，如下：

  从上面的效果可以很明显的看到，我们第一次请求后端接口的时候，由于缓存中并没有需要的数据，所以会被缓存到redis中，第二次请求相同接口的时候，Spring先检查缓存中是否存在该方法返回的数据，如果存在，则直接返回缓存数据，减小对数据库查询的压力。上面的缓存一定要设置下TTL，这样长期不用的数据就会自动失效