Spring缓存注解@Cache,@CachePut , @CacheEvict,@CacheConfig使用

本文详细介绍了Spring框架中用于缓存管理的三个核心注解@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict的功能及配置方法。包括它们的主要作用、参数说明及使用场景,帮助开发者更好地理解和应用这些注解。

@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注释介绍

表 1. @Cacheable 作用和配置方法

@Cacheable 的作用 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存

@Cacheable 主要的参数
value缓存的名称,在 spring 配置文件中定义,必须指定至少一个例如:
@Cacheable(value=”mycache”) 或者 
@Cacheable(value={”cache1”,”cache2”}
key缓存的 key,可以为空,如果指定要按照 SpEL 表达式编写,如果不指定,则缺省按照方法的所有参数进行组合例如:
@Cacheable(value=”testcache”,key=”#userName”)
condition缓存的条件,可以为空,使用 SpEL 编写,返回 true 或者 false,只有为 true 才进行缓存例如:
@Cacheable(value=”testcache”,condition=”#userName.length()>2”)
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表 2. @CachePut 作用和配置方法

@CachePut 的作用 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存,和 @Cacheable 不同的是,它每次都会触发真实方法的调用

@CachePut 主要的参数
value缓存的名称,在 spring 配置文件中定义,必须指定至少一个例如:
@Cacheable(value=”mycache”) 或者 
@Cacheable(value={”cache1”,”cache2”}
key缓存的 key,可以为空,如果指定要按照 SpEL 表达式编写,如果不指定,则缺省按照方法的所有参数进行组合例如:
@Cacheable(value=”testcache”,key=”#userName”)
condition缓存的条件,可以为空,使用 SpEL 编写,返回 true 或者 false,只有为 true 才进行缓存例如:
@Cacheable(value=”testcache”,condition=”#userName.length()>2”)

表 3. @CacheEvict 作用和配置方法

@CachEvict 的作用 主要针对方法配置,能够根据一定的条件对缓存进行清空

 

@CacheEvict 主要的参数
value缓存的名称,在 spring 配置文件中定义,必须指定至少一个例如:
@CachEvict(value=”mycache”) 或者 
@CachEvict(value={”cache1”,”cache2”}
key缓存的 key,可以为空,如果指定要按照 SpEL 表达式编写,如果不指定,则缺省按照方法的所有参数进行组合例如:
@CachEvict(value=”testcache”,key=”#userName”)
condition缓存的条件,可以为空,使用 SpEL 编写,返回 true 或者 false,只有为 true 才清空缓存例如:
@CachEvict(value=”testcache”,
condition=”#userName.length()>2”)
allEntries是否清空所有缓存内容,缺省为 false,如果指定为 true,则方法调用后将立即清空所有缓存例如:
@CachEvict(value=”testcache”,allEntries=true)
beforeInvocation是否在方法执行前就清空,缺省为 false,如果指定为 true,则在方法还没有执行的时候就清空缓存,缺省情况下,如果方法执行抛出异常,则不会清空缓存例如:
@CachEvict(value=”testcache”,beforeInvocation=true)

额外补充:@cache(“something");这个相当于save()操作,@cachePut相当于Update()操作,只要他标示的方法被调用,那么都会缓存起来,而@cache则是先看下有没已经缓存了,然后再选择是否执行方法。@CacheEvict相当于Delete()操作。用来清除缓存用的。

转载于:https://www.cnblogs.com/cmfwm/p/7803148.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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