【项目实战】使用Spring Cache的@Cacheable和@CacheEvict组合注解,实现菜单内容的缓存和缓存失效

一、Spring Cache常用的注解

在使用Spring Cache时,@Cacheable 和 @CacheEvict 注解是常用的,它们可以帮助你实现数据的缓存和缓存失效(即清除缓存)。在使用缓存时,要特别注意缓存击穿、缓存雪崩和缓存一致性等问题。

1.1 @Cacheable注解

1.1.1 @Cacheable 注解的作用

@Cacheable 注解用于标记一个方法,该方法的结果将被缓存。
在方法被调用时,Spring Cache会先检查缓存中是否存在之前计算过的结果。
如果存在,则直接返回缓存结果,避免方法被重复执行。如果不存在,则执行方法并将结果存入缓存。

1.1.2 @Cacheable 注解的主要属性

@Cacheable 的主要属性包括:

  • value 或 cacheNames:指定缓存的名称,可以是数组,表示多个缓存。
  • key:缓存的键,用于唯一标识缓存条目。可以使用SpEL(Spring Expression Language)表达式来指定键的生成策略。
  • keyGenerator:指定一个自定义的KeyGenerator实现来生成缓存的键。
苍穹外卖项目实战:Spring Cache与HttpClient核心技术应用解析 本文深入解析了Spring Cache与HttpClient在苍穹外卖项目中的核心技术应用。通过Spring Cache实现套餐数据的高效缓存,解决高频查询问题,并详细介绍了HttpClient的连接池配置、超时控制和重试机制优化,显著提升系统性能。文章还探讨了缓存与网络请求的协同优化策略,帮助开发者应对高并发场景。 阅读详情

相关推荐

Spring AI实现RAG(检索增强生成)详解与实践

支持多种文件格式的文档加载实现高效的向量存储和检索构建智能的问答系统提供可追溯的知识服务RAG技术为AI应用提供了强大的知识增强能力,使得模型能够基于实际文档生成准确、可靠的回答。

beiduofen2011的专栏 1237

maxwell与steady state thermal 通过workbench耦合仿真

文章目录maxwellsteady state thermal maxwell 1加入maxwell并打开 2导入模型 3选择求解器类型:涡流求解器eddy current 4修改模型名字不能带_等特殊符号 5为模型赋材料 6设立3D边界,各边电流进出方向为0其余方向300 7设置激励条件,可设置电流大小,相位,方向 8设置集肤深度,选取中间铜导体的体然后设置,如何设置看帮助文档 9求解设置 迭代步数 收敛精度 交流电频率 10验证条件满足计算 11求解 发现无法求解,删除ai

roymustang的博客 9197

一文解读DeepSeek训练数据集

本文重点以DeepSeek为例,详细介绍预训练数据集相关内容。大语言模型LLM(如DeepSeek、ChatGPT、文心一言等)的“智慧”源于它们学习的海量数据集。简单来说,数据集就是模型的“知识库”,通常由互联网公开的文本、图片、视频等。这些数据需满足两个特点:规模大和多样性。规模大是指数据量可达千亿级词汇,让模型学习复杂规律;多样性则涵盖多领域(如科技、文学)、多语言、多形式(对话、新闻),帮助模型适应不同场景。例如,训练数据中既有百科知识,也有日常对话,模型才能既解答专业问题,又能闲聊。

u013891230的博客 7079

VMware VSAN 高级参数介绍(测试用)

VSAN 的策略驱动让我们看到了VSAN无穷的潜力,其设计思路相当新颖,在一个基础资源池上使用策略就能实现不同对象的区分服务,而目前没有其他厂家能到VMware这样的高度。 VSAN 呈现给用户配置很简单,但实际上设计及后台比较复杂。笔者无意间发现了VSAN的隐藏高级参数设置,有很多好玩的选项想分享出来。这些参数全部是针对每主机进行设置的。VSAN 中有很多默认设置,这些设置应该都是研发人员多次测试得出的最优值,修改可能导致环境异常,并不建议修改! 目录 参数1:全闪配置下 SSD 写缓存最大.

山水牧羊 2030

汽车软件工程师必看:ASPICE开发流程全解析(附各阶段交付物清单)

本文全面解析了汽车行业广泛采用的ASPICE开发流程,详细介绍了从需求挖掘到系统架构设计、软件工程及测试验证各阶段的关键操作和交付物清单。针对汽车软件工程师,提供了实用的协作指南和工具推荐,帮助团队提升开发效率并降低项目风险,是掌握ASPICE标准的必备指南。

weixin_30733003的博客 638

15、基于最优传输的协作多视图聚类框架

本文提出了一种基于最优传输理论的协作多视图聚类框架,通过引入协作学习机制在不同视图间建立先验交互,以提升共识聚类的质量。框架包含两种新方法:协作共识投影方法(CoCP)和基于新表示的协作共识方法(CoCNR)。CoCP在全局空间中整合多视图信息并进行共识投影,而CoCNR则通过协作编码生成新的数据表示以实现更优聚类。方法利用熵正则化的Wasserstein距离与Wasserstein重心,有效捕捉数据分布间的几何结构,并通过聚合步骤获得统一模型。实验结果表明,所提方法在多个数据集上均优于现有方法,具有良好的

gpt4scribbler的博客 85

【企业智能体开发】优化模型成本、延迟与失败降级

小林的培训快开始时,服务台花很久“思考最优回答”,体验并不会更好。反过来,为了省钱而始终选最轻的模型,若连房间、连接方式和任务状态都识别不稳,后续错误检索和重复建单会造成更大代价。企业 Agent 的优化对象不是单次模型调用价格,而是任务在可接受时间内、安全地推进到正确结果的总成本。

Mr数据杨 893

【100%通过率】华为od机试C卷【出差 / 员工派遣】C++ 实现

某公司部门需要派遣员工去国外做项目。现在,代号为 x 的国家和代号为 y 的国家分别需要 cntx 名和 cnty 名员工部门每个员工有一个员工号 (1,2,3,......),工号连续,从 1开始。部长派遣员工的规则:

MISAYAONE的博客 2192

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

上一篇: 【异常】Jenkins提示异常:Error from server: error when retrieving current configuration of:
下一篇: 【异常】XXL-JOB提示异常ERROR com.xxl.job.core.util.XxlJobRemotingUtil - connect timed out
本本本添哥
博客等级 码龄12年 3万+粉丝 3834原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

本本本添哥

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值