idea下 cacheManager 无法创建的故障

本文解决了Spring框架中CacheManager无法找到Bean的问题。如果使用IntelliJ IDEA且配置出现问题,导致缓存命名空间错误,文章提供了正确的缓存配置示例,并指导如何修改XML配置文件中的命名空间和schemaLocation。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

https://stackoverflow.com/questions/24816502/cachemanager-no-bean-found-not-trying-to-setup-any-cache




I had the same problem, As tehras said, if you use Intellij IDEA and use <tx:, then it will become ****/cache namespace, so change it to tx namespace to fix it.

xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"

and in xsi:schemaLocation, find **/schema/cache and replace it with

http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd

Restart your project and it will be ok.


I had the same problem, As tehras said, if you use Intellij IDEA and use <tx:, then it will become ****/cache namespace, so change it to tx namespace to fix it.

xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"

and in xsi:schemaLocation, find **/schema/cache and replace it with

http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd

Restart your project and it will be ok.

<think>嗯,用户查询的是"CacheManager缓存管理工具使用指南或框架",这是一个非常专业的系统开发问题。从用户引用的资料来看,ta应该是个Java开发者,正在调研不同的缓存管理方案。 用户引用了5个不同的缓存框架资料,包括Spring的ConcurrentMapCacheManager/RedisCacheManager、Beaker、JetCache、EhCache和Caffeine。这些引用很有价值,说明用户已经做过一些调研,但需要系统化的使用指南。特别是引用4中提到的多级缓存体系,可能是用户真正关心的场景。 考虑到Java生态的现状,应该重点介绍三种主流方案:Spring原生方案(适合基础场景)、JetCache(适合复杂需求)和手动组合方案(Caffeine+Redis)。需要强调几个关键点: - 配置差异(比如Spring的application.yml vs JetCache的注解) - 清除缓存的不同方式(Spring的显式清除 vs JetCache的自动刷新) - 性能对比(引用4提到Caffeine性能最佳) 用户可能正在面临具体业务场景的选择困难,比如高并发系统需要多级缓存,或者分布式环境需要自动刷新。所以除了基本使用指南,还应该给出典型场景的选型建议。在示例代码选择上,要覆盖基础配置和高级特性,比如JetCache的两级缓存配置。 最后生成的问题要帮助用户深化理解:性能优化和失效策略都是缓存管理的痛点,而选型决策树能解决用户最根本的选择困难。特别要提醒用户注意引用4的总结——本地缓存推荐Caffeine,这可能是关键决策点。</think>以下是关于缓存管理工具/框架的使用指南,结合主流方案总结关键特性和实现方式: ### 一、主流缓存管理框架对比 | **框架** | **核心特点** | **适用场景** | **性能等级** | |------------------|-----------------------------------------|---------------------------|------------| | **Spring Cache** | 声明式注解、集成简单 | 单机/基础分布式场景 | ⭐⭐☆ | | **JetCache** | 多级缓存、自动刷新、分布式同步 | 高并发分布式系统 | ⭐⭐⭐ | | **Caffeine** | 高性能本地缓存、W-TinyLFU算法 | 本地缓存加速 | ⭐⭐⭐⭐ | | **Ehcache** | 堆外存储、磁盘持久化 | 大数据量本地缓存 | ⭐⭐☆ | --- ### 二、具体使用指南 #### 1. **Spring Cache** (推荐基础场景) ```java // 启用缓存注解 @EnableCaching @Configuration public class CacheConfig { // 配置Redis缓存管理器 @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) { return RedisCacheManager.builder(factory) .cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .entryTtl(Duration.ofMinutes(30))) // 全局TTL .build(); } } // 业务层使用 @Service public class UserService { @Cacheable(value = "users", key = "#id") // 自动缓存 public User getUserById(Long id) { ... } @CacheEvict(value = "users", key = "#id") // 清除缓存 public void updateUser(User user) { ... } } ``` > **优势**:通过`@Cacheable`/`@CacheEvict`简化缓存操作,支持SpEL表达式[^1] #### 2. **JetCache** (推荐高级场景) ```java // 创建两级缓存(本地+远程) @CreateCache(name = "userCache", expire = 100, cacheType = CacheType.BOTH, // 两级缓存 localLimit = 1000, // 本地缓存上限 serialPolicy = SerialPolicy.JAVA) private Cache<Long, User> userCache; // 自动刷新缓存(防止缓存穿透) @Cached(name="userCache_", expire=3600, refreshPolicy = @Refresh(refresh = 1800)) User getUserById(Long id) { ... } // 手动清除 userCache.remove(123L); // 删除单个key userCache.removeAll(); // 清空整个缓存 ``` > **特性**: > - 支持`本地(Local) + 远程(Remote)`两级缓存结构 > - 通过`@Refresh`实现自动刷新防止缓存雪崩 > - 分布式环境下通过`@CacheBroadcast`同步节点[^5] #### 3. **Caffeine本地缓存** (高性能场景) ```java // 构建高性能本地缓存 Cache<String, Data> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) // 基于大小淘汰 .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 写入后过期 .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) // 自动刷新 .build(key -> loadDataFromDB(key)); // 穿透时加载 // 手动清除 cache.invalidate("key123"); // 删除单个 cache.invalidateAll(); // 清空所有 ``` --- ### 三、缓存清除策略对比 | **清除方式** | 实现方式 | 适用框架 | |------------------|---------------------------------|-----------------------| | **基于TTL** | 自动过期 | 所有框架支持 | | **显式调用** | 调用`remove()`/`invalidate()` | Spring/JetCache/Caffeine | | **注解驱动** | `@CacheEvict` | Spring/JetCache | | **批量清除** | `clear()`/`invalidateAll()` | Caffeine/JetCache | > **最佳实践**: > - 关键数据更新时**同步清除缓存**(避免脏数据) > - 批量操作使用`@CacheEvict(allEntries=true)`[^4] > - 分布式环境用Redis Pub/Sub通知所有节点[^1] --- ### 四、选型建议 1. **基础应用**:Spring Cache + Redis(快速集成) 2. **高并发系统**:JetCache多级缓存(Caffeine本地 + Redis远程) 3. **纯本地缓存**:Caffeine(最高性能)[^4] 4. **大数据量持久化**:Ehcache(堆外存储支持) > 多级缓存架构示例: > $$ \text{请求} \rightarrow \text{Caffeine本地缓存} \xrightarrow{\text{未命中}} \text{Redis集群} \xrightarrow{\text{未命中}} \text{数据库} $$ ---
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