一、概述
1、SpringCache是Spring提供的一个缓存框架，在Spring3.1版本开始支持将缓存添加到现有的spring应用程序中，在4.1开始，缓存已支持JSR-107注释和更多自定义的选项。
2、SpringCache利用了AOP，实现了基于注解的缓存功能，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能了，做到了对代码侵入性做小。
3、SpringCache框架还提供了CacheManager接口，可以实现降低对各种缓存框架的耦合。它不是具体的缓存实现，它只提供一整套的接口和代码规范、配置、注解等，用于整合各种缓存方案，比如Caffeine、Guava Cache、Ehcache。
二、SpringCache概念
接口：
1、Cache接口:缓存接口，定义缓存操作。实现有 如RedisCache、EhCacheCache、ConcurrentMapCache等2、cacheResolver：指定获取解析器
3、CacheManager：缓存管理器，管理各种缓存（Cache）组件；如：RedisCacheManager，使用redis作为缓存。指定缓存管理器
注解：
1- @Cacheable：在方法执行前查看是否有缓存对应的数据，如果有直接返回数据，如果没有调用方法获取数据返回，并缓存起来。
2- @CacheEvict：将一条或多条数据从缓存中删除。
3- @CachePut：将方法的返回值放到缓存中
4- @EnableCaching：开启缓存注解功能
5- @Caching：组合多个缓存注解；
6- @CacheConfig：统一配置@Cacheable中的value值
三、spring缓存整合redis
RedisConfig 类路径： com.ruoyi.framework.config.RedisConfig
1- spring 自动管理缓存机制
@EnableCaching //开启spring缓存，提升性能
@Slf4j
@Configuration
@EnableCaching //1- spring 自动管理缓存机制 ，，提升性能
@EnableConfigurationProperties(RedissonProperties.class)
public class RedisConfig {2- 整合自定义缓存管理器
redis配置类，并整合自定义配置
@Slf4j
@Configuration
@EnableCaching //1- spring 自动管理缓存机制 ，，提升性能
@EnableConfigurationProperties(RedissonProperties.class)
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedissonProperties redissonProperties;
@Autowired
private ObjectMapper objectMapper;
@Bean
public RedissonAutoConfigurationCustomizer redissonCustomizer() {
return config -> {
config.setThreads(redissonProperties.getThreads())
.setNettyThreads(redissonProperties.getNettyThreads())
.setCodec(new JsonJacksonCodec(objectMapper));
RedissonProperties.SingleServerConfig singleServerConfig = redissonProperties.getSingleServerConfig();
if (ObjectUtil.isNotNull(singleServerConfig)) {
// 使用单机模式
config.useSingleServer()
//设置redis key前缀
.setNameMapper(new KeyPrefixHandler(redissonProperties.getKeyPrefix()))
.setTimeout(singleServerConfig.getTimeout())
.setClientName(singleServerConfig.getClientName())
.setIdleConnectionTimeout(singleServerConfig.getIdleConnectionTimeout())
.setSubscriptionConnectionPoolSize(singleServerConfig.getSubscriptionConnectionPoolSize())
.setConnectionMinimumIdleSize(singleServerConfig.getConnectionMinimumIdleSize())
.setConnectionPoolSize(singleServerConfig.getConnectionPoolSize());
}
// 集群配置方式 参考下方注释
RedissonProperties.ClusterServersConfig clusterServersConfig = redissonProperties.getClusterServersConfig();
if (ObjectUtil.isNotNull(clusterServersConfig)) {
config.useClusterServers()
//设置redis key前缀
.setNameMapper(new KeyPrefixHandler(redissonProperties.getKeyPrefix()))
.setTimeout(clusterServersConfig.getTimeout())
.setClientName(clusterServersConfig.getClientName())
.setIdleConnectionTimeout(clusterServersConfig.getIdleConnectionTimeout())
.setSubscriptionConnectionPoolSize(clusterServersConfig.getSubscriptionConnectionPoolSize())
.setMasterConnectionMinimumIdleSize(clusterServersConfig.getMasterConnectionMinimumIdleSize())
.setMasterConnectionPoolSize(clusterServersConfig.getMasterConnectionPoolSize())
.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(clusterServersConfig.getSlaveConnectionMinimumIdleSize())
.setSlaveConnectionPoolSize(clusterServersConfig.getSlaveConnectionPoolSize())
.setReadMode(clusterServersConfig.getReadMode())
.setSubscriptionMode(clusterServersConfig.getSubscriptionMode());
}
log.info("初始化 redis 配置");
};
}
/**
* 2-自定义缓存管理器 整合spring-cache
*/
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
return new PlusSpringCacheManager();
}自定义 管理器：PlusSpringCacheManager，实现CacheManager 接口，基于redssion操作缓存
重写设置缓存，设置缓存方法并使用redis操作
/**
* A {@link org.springframework.cache.CacheManager} implementation
* backed by Redisson instance.
* <p>
* 修改 RedissonSpringCacheManager 源码
* 重写 cacheName 处理方法 支持多参数
*
* @author Nikita Koksharov
*
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public class PlusSpringCacheManager implements CacheManager {
//是否自动配置name
private boolean dynamic = true;
//是否允许null
private boolean allowNullValues = true;
//事务提交之后执行
private boolean transactionAware = true;
// 常用缓存配置 ttl; maxIdleTime; maxSize; 等
Map<String, CacheConfig> configMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 缓存实例
ConcurrentMap<String, Cache> instanceMap = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* Creates CacheManager supplied by Redisson instance
*/
public PlusSpringCacheManager() {
}
/**
* Defines possibility of storing {@code null} values.
* <p>
* Default is <code>true</code>
*
* @param allowNullValues stores if <code>true</code>
*/
public void setAllowNullValues(boolean allowNullValues) {
this.allowNullValues = allowNullValues;
}
/**
* Defines if cache aware of Spring-managed transactions.
* If {@code true} put/evict operations are executed only for successful transaction in after-commit phase.
* <p>
* Default is <code>false</code>
*
* @param transactionAware cache is transaction aware if <code>true</code>
*/
public void setTransactionAware(boolean transactionAware) {
this.transactionAware = transactionAware;
}
/**
* Defines 'fixed' cache names.
* A new cache instance will not be created in dynamic for non-defined names.
* <p>
* `null` parameter setups dynamic mode
*
* @param names of caches
*/
public void setCacheNames(Collection<String> names) {
if (names != null) {
for (String name : names) {
getCache(name);
}
dynamic = false;
} else {
dynamic = true;
}
}
/**
* Set cache config mapped by cache name
*
* @param config object
*/
public void setConfig(Map<String, ? extends CacheConfig> config) {
this.configMap = (Map<String, CacheConfig>) config;
}
protected CacheConfig createDefaultConfig() {
return new CacheConfig();
}
@Override
public Cache getCache(String name) {
// 重写 cacheName 支持多参数
/**
* 演示案例 ： String DEMO_CACHE = "demo:cache#60s#10m#20";
*/
String[] array = StringUtils.delimitedListToStringArray(name, "#");
name = array[0];
Cache cache = instanceMap.get(name);
if (cache != null) {
return cache;
}
//2- dynamic=false 不会动态生成
if (!dynamic) {
//return cache;
return null;
}
CacheConfig config = configMap.get(name);
if (config == null) {
config = createDefaultConfig();
configMap.put(name, config);
}
//setTTL
if (array.length > 1) {
config.setTTL(DurationStyle.detectAndParse(array[1]).toMillis());
}
//setMaxIdleTime
if (array.length > 2) {
config.setMaxIdleTime(DurationStyle.detectAndParse(array[2]).toMillis());
}
//setMaxSize
if (array.length > 3) {
config.setMaxSize(Integer.parseInt(array[3]));
}
if (config.getMaxIdleTime() == 0 && config.getTTL() == 0 && config.getMaxSize() == 0) {
return createMap(name, config);
}
return createMapCache(name, config);
}
private Cache createMap(String name, CacheConfig config) {
//1-获取缓存
RMap<Object, Object> map = RedisUtils.getClient().getMap(name);
//2-没有过期时间传2个参数
Cache cache = new RedissonCache(map, allowNullValues);
// 3-事务提交 之后执行
if (transactionAware) {
cache = new TransactionAwareCacheDecorator(cache);
}
//4-不存在就添加
Cache oldCache = instanceMap.putIfAbsent(name, cache);
if (oldCache != null) {
cache = oldCache;
}
return cache;
}
private Cache createMapCache(String name, CacheConfig config) {
//1-获取缓存
RMapCache<Object, Object> map = RedisUtils.getClient().getMapCache(name);
//2-有过期时间传3个参数 ，config 里面有 ttl、maxIdleTime、maxSize
Cache cache = new RedissonCache(map, config, allowNullValues);
// 3-事务提交 之后执行
if (transactionAware) {
cache = new TransactionAwareCacheDecorator(cache);
}
//4-不存在就添加
Cache oldCache = instanceMap.putIfAbsent(name, cache);
if (oldCache != null) {
cache = oldCache;
} else {
map.setMaxSize(config.getMaxSize());
}
return cache;
}
//返回不可修改的集合
@Override
public Collection<String> getCacheNames() {
return Collections.unmodifiableSet(configMap.keySet());
}
}
3-@Cacheable 整合redis 之后的使用
以下Cacheable几个属性分别演示了如何保存缓存：（支持SPEL表达式）
- cacheNames
- key
- sync
- condition
- sync
/**
* <简述>cacheNames： 指定名称 可以是数组
* key： 支持spel表达式，可以获取参数
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @param pageQuery
* @return java.lang.String
*/
@Cacheable(cacheNames = "cache1", key = "#id + '_cache' + #pageQuery.pageNum")
@GetMapping("test1")
public String test1(String id, PageQuery pageQuery){
return "ok";
}
/**
* <简述> condition :符合条件进行缓存
* #id != null ：表示传入 id不为空才会缓存进入redis，id为空则不缓存
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@Cacheable(cacheNames = "cache2", key = "#id + '_cache'" , condition = "#id != null")
@GetMapping("test2")
public String test2(String id){
return "ok";
}
/**
* <简述> unless 符合条件不缓存
* #result == null ：接口返回结果为空则不进行缓存
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@Cacheable(cacheNames = "cache3", key = "#id + '_cache'" , unless = "#result == null")
@GetMapping("test3")
public String test3(String id){
return null;
}
/**
* <简述> sync = true
* 同步阻塞：同时进来多个请求， 等待前面调用返回并缓存，才能回进入下个请求
* 作用：防止缓存积存
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@Cacheable(cacheNames = "cache4", key = "#id + '_cache'", sync = true)
@GetMapping("test4")
public String test4(String id){
return null;
}
/**
* <简述> 获取类中参数
* 比较繁琐，一般是在实现类中传递登录参数，用spel获取
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @return java.lang.String
*/
@Cacheable(cacheNames = "cache5", key = "T(com.ruoyi.common.helper.LoginHelper).getLoginUser().getLoginId()")
@GetMapping("test5")
public String test5(){
LoginUser loginUser = LoginHelper.getLoginUser();
return "ok";
}4- @CachePut
缓存更新
执行该方法，并将执行结果以键值对的形式存入指定的缓存中。
/**
* <简述> 结果不为空进行更新
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@CachePut(cacheNames = "cache2", key = "#id + '_cache'" , condition = "#result != null")
@GetMapping("test2")
public String test2(String id){
boolean flag = doUpdate();
return flag ? "ok" : null;
}5- @CacheEvict
缓存删除
执行该方法，并将缓存中结果删除。
allEntries 删除所有cacheNames = "cache4"，下面缓存beforeInvocation 默认false，方法执行之后有异常不执行。true：方法执行之后有异常，也执行
/**
* <简述> 删除缓存
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@CacheEvict(cacheNames = "cache4", key = "#id + '_cache'")
@GetMapping("test7")
public String test7(String id){
boolean flag = doDelete();
return flag ? "ok" : null;
}
/**
* <简述> 删除所有缓存
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@CacheEvict(cacheNames = "cache4", allEntries = true)
@GetMapping("test8")
public String test8(String id){
return null;
}
/**
* <简述> beforeInvocation 无论是否有异常都执行操作
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@CacheEvict(cacheNames = "cache4", beforeInvocation = true)
@GetMapping("test9")
public String test9(String id){
return null;
}6-@Caching：
指定多个Spring Cache相关的注解
三个属性：cacheable、put和evict，分别用于指定@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict。
@Caching(
cacheable = {@Cacheable(value = "uer1",key = "#userName")},
put = {@CachePut(value = "uer1", key = "#result.id"),
@CachePut(value = "uer1", key = "#result.age")
}
)
public User getStuByStr(String userName) {
List<User> users= listMapper.selectByList(studentExample);
return Optional.ofNullable(users).orElse(null).get(0);
}四、若依框架中缓存使用（自定义SpringCache 源码解读）、
CacheNames 缓存名称配置类：
类位置：com.ruoyi.common.constant.CacheNames
key 格式为： cacheNames#ttl#maxIdleTime#maxSize
/**
* 缓存组名称常量
* <p>
* key 格式为 cacheNames#ttl#maxIdleTime#maxSize
* <p>
* ttl 过期时间 如果设置为0则不过期 默认为0
* maxIdleTime 最大空闲时间 根据LRU算法清理空闲数据 如果设置为0则不检测 默认为0 （超过maxIdleTime LRU算法自动清理）
* maxSize 组最大长度 根据LRU算法清理溢出数据 如果设置为0则无限长 默认为0
* <p>
* 例子: test#60s、test#0#60s、test#0#1m#1000、test#1h#0#500
*/
PlusSpringCacheManager 实现 CacheManager 接口，重写 getCache 方法，就是配置了 ：ttl、maxIdleTime、maxSize 三个参数吗，如下：
@Override
public Cache getCache(String name) {
// 重写 cacheName 支持多参数
/**
* 1-演示案例 ： String DEMO_CACHE = "demo:cache#60s#10m#20";
*/
String[] array = StringUtils.delimitedListToStringArray(name, "#");
name = array[0];
Cache cache = instanceMap.get(name);
if (cache != null) {
return cache;
}
//2- dynamic=false 不会动态生成
if (!dynamic) {
//return cache;
return null;
}
CacheConfig config = configMap.get(name);
if (config == null) {
config = createDefaultConfig();
configMap.put(name, config);
}
//setTTL
if (array.length > 1) {
config.setTTL(DurationStyle.detectAndParse(array[1]).toMillis());
}
//setMaxIdleTime
if (array.length > 2) {
config.setMaxIdleTime(DurationStyle.detectAndParse(array[2]).toMillis());
}
//setMaxSize
if (array.length > 3) {
config.setMaxSize(Integer.parseInt(array[3]));
}
if (config.getMaxIdleTime() == 0 && config.getTTL() == 0 && config.getMaxSize() == 0) {
return createMap(name, config);
}
return createMapCache(name, config);
}重点：下面就是PlusSpringCacheManager ，操作缓存的地方
上面调用了：createMap、createMapCache 2个方法对比:
1-逻辑：
createMapCache 多了个 setMaxSize判断，其他都一样
else { map.setMaxSize(config.getMaxSize()); }2- 返回类型
createMap 返回 RMap
createMapCache 返回 RMapCache
对比： RMapCache 继承了 RMap 多了对于ttl、maxIdleTime、maxSize 的配置
相同 ：都是基于redisson，缓存到redis
private Cache createMap(String name, CacheConfig config) {
//1-获取缓存
RMap<Object, Object> map = RedisUtils.getClient().getMap(name);
//2-没有过期时间传2个参数
Cache cache = new RedissonCache(map, allowNullValues);
// 3-事务提交 之后执行
if (transactionAware) {
cache = new TransactionAwareCacheDecorator(cache);
}
//4-不存在就添加
Cache oldCache = instanceMap.putIfAbsent(name, cache);
if (oldCache != null) {
cache = oldCache;
}
return cache;
}
private Cache createMapCache(String name, CacheConfig config) {
//1-获取缓存
RMapCache<Object, Object> map = RedisUtils.getClient().getMapCache(name);
//2-有过期时间传3个参数 ，config 里面有 ttl、maxIdleTime、maxSize
Cache cache = new RedissonCache(map, config, allowNullValues);
// 3-事务提交 之后执行
if (transactionAware) {
cache = new TransactionAwareCacheDecorator(cache);
}
//4-不存在就添加
Cache oldCache = instanceMap.putIfAbsent(name, cache);
if (oldCache != null) {
cache = oldCache;
} else {
map.setMaxSize(config.getMaxSize());
}
return cache;
}上面 TransactionAwareCacheDecorator：
所执行的put操作，是在事务提交之后执行
public void put(final Object key, @Nullable final Object value) {
if (TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive()) {
TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronization() {
public void afterCommit() {
TransactionAwareCacheDecorator.this.targetCache.put(key, value);
}
});
} else {
this.targetCache.put(key, value);
}
}五、缓存工具类
private static final CacheManager CACHE_MANAGER = SpringUtils.getBean(CacheManager.class); 主要是获取 CacheManager 接口，提供对缓存CRUD操作 ：public interface CacheManager { @Nullable Cache getCache(String name); Collection<String> getCacheNames(); }
package com.ruoyi.common.utils.redis;
import com.ruoyi.common.utils.spring.SpringUtils;
import lombok.AccessLevel;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.redisson.api.RMap;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import java.util.Set;
/**
* 缓存操作工具类 {@link }
*
* @author Michelle.Chung
* @date 2022/8/13
*/
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)
@SuppressWarnings(value = {"unchecked"})
public class CacheUtils {
private static final CacheManager CACHE_MANAGER = SpringUtils.getBean(CacheManager.class);
/**
* 获取缓存组内所有的KEY
*
* @param cacheNames 缓存组名称
*/
public static Set<Object> keys(String cacheNames) {
RMap<Object, Object> rmap = (RMap<Object, Object>) CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).getNativeCache();
return rmap.keySet();
}
/**
* 获取缓存值
*
* @param cacheNames 缓存组名称
* @param key 缓存key
*/
public static <T> T get(String cacheNames, Object key) {
Cache.ValueWrapper wrapper = CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).get(key);
return wrapper != null ? (T) wrapper.get() : null;
}
/**
* 保存缓存值
*
* @param cacheNames 缓存组名称
* @param key 缓存key
* @param value 缓存值
*/
public static void put(String cacheNames, Object key, Object value) {
CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).put(key, value);
}
/**
* 删除缓存值
*
* @param cacheNames 缓存组名称
* @param key 缓存key
*/
public static void evict(String cacheNames, Object key) {
CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).evict(key);
}
/**
* 清空缓存值
*
* @param cacheNames 缓存组名称
*/
public static void clear(String cacheNames) {
CACHE_MANAGER.getCache(cacheNames).clear();
}
}
六、缓存雪崩
概念：
缓存集中过期失效（大量key失效）。所有请求直接查询数据库了，而对数据库造成巨大压力，严重可能的会导致数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。
解决：
- 1、实现Redis的高可用、改为主从+哨兵集群模式
- 2、允许的话，也可以设置热点数据不过期（或者不同业务设置不同过期时间 例子: test#60s、test#0#60s、test#0#1m#1000、test#1h#0#500）
- 3、开启Redis的RDB+AOF组合持久化策略，以便快速恢复
七、缓存击穿
概念：
缓存击穿指的是热点key在某个特殊的场景时间内恰好失效了，恰好有大量并发请求过来了，导致大量的请求都打到数据库上，造成数据库极大的压力，这就是缓存击穿问题。
对比缓存雪崩：
雪崩大量key失效，击穿 某几个热点key失效
解决：
互斥锁方案，保证同一时间只有一个业务线程去数据库获取数据填充到Redis中，更新缓存，未能获取互斥锁的请求，需要等待锁释放后重新读取缓存。获取成功，直接返回结果；获取失败，则再次尝试获取锁，重复上述流程。
若依框架中的实现：简单举例
sync = true 同步阻塞：同时进来多个请求， 等待前面调用返回并缓存，才能回进入下个请求
/**
* <简述> sync = true
* 同步阻塞：同时进来多个请求， 等待前面调用返回并缓存，才能回进入下个请求
*
* @author syf
* @date 2024/5/7 11:03
* @param id
* @return java.lang.String
*/
@Cacheable(cacheNames = "cache4", key = "#id + '_cache'", sync = true)
@GetMapping("test4")
public String test4(String id){
return null;
}四、缓存穿透
概念：
用户在不断访问一个在缓存和数据库中都没有的数据，缓存无法命中,从而导致一直请求数据库,流量过大就会导致数据库的崩溃，这就是缓存穿透问题。
解决：
- 接口层增加校验，如用户鉴权等；
- 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在；
- 将空结果(NULL)或默认查询结果存入到缓存中，并设置值过期时间。
布隆过滤器可以参考文章：
redis中布隆过滤器使用详解_redis布隆过滤器使用-优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/w1014074794/article/details/129750865
博主精心整理专栏，CV大法即可用，感谢您小手点一点 手动跪拜：
1- SpringBoot框架常用配置（若依），代码解读：
2- java常用工具类整理，示例演示：
3- CompletableFuture 异步编排与实际代码展示
4- XXL-JOB 详细学习，手把手带入门
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