17：缓存机制-Java Spring

Yeats_Liao2024-04-25 18:38

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  • [17.1 为什么需要缓存](#17.1 为什么需要缓存)
  • [17.2 Redis 简介](#17.2 Redis 简介)
  • [17.3 不同类型的缓存技术对比](#17.3 不同类型的缓存技术对比)
  • [17.4 缓存机制在Java Spring框架中的应用](#17.4 缓存机制在Java Spring框架中的应用)
  • [17.5 应用场景](#17.5 应用场景)
  • [17.6 注意事项](#17.6 注意事项)

17.1 为什么需要缓存

1. 提升性能

缓存的核心价值在于将数据临时存储在快速访问的介质（如内存）中，减少对较慢存储（如硬盘或远程数据库）的直接访问。 这样一来，对于频繁访问的数据，应用程序可以直接从缓存获取，避免了昂贵的I/O操作和网络延迟，显著提升了响应速度。

2. 减轻数据库压力

大量并发请求往往会对数据库造成巨大压力，尤其是当涉及复杂的查询或数据更新时。 通过缓存热点数据，可以将大部分读操作转移到内存中处理，极大地减轻了数据库负担，有助于保持其稳定运行和高效处理核心事务。

3. 提高系统可用性

在某些故障场景下，如数据库短暂不可用或网络中断，缓存可以作为临时数据源，提供服务降级的能力，维持系统的部分功能运转。 此外，缓存还可以通过预加载、异步更新等方式，提前准备好可能需要的数据，确保在高负载情况下仍能提供快速响应。

17.2 Redis 简介

Redis 是一款开源、基于内存且支持多种数据结构的键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜、会话存储等场景。

1. 数据类型丰富

Redis 支持丰富的数据结构，包括但不限于：

  • String（字符串）：适用于存储简单的键值对，如用户信息、配置项等。
  • List（列表）：实现双向链表，支持在头部或尾部插入、删除元素，适用于消息队列、任务列表等。
  • Set（集合）：无序唯一元素集合，适合存储标签、去重操作。
  • Sorted Set（有序集合）：类似Set，但每个成员带有分数，可用于排行榜、带权重的数据集。
  • Hash（哈希）：存储键值对的集合，非常适合对象属性的批量操作。

2. 高性能与高并发

Redis 以其极高的读写性能和每秒百万级别的并发处理能力著称。 内存数据结构、单线程模型（直至v6版本）、非阻塞I/O以及高效的网络通信使得Redis成为缓存技术的首选之一。

3. 持久化与分布式特性

Redis 提供了RDB（快照）和AOF（追加日志）两种持久化机制，确保数据在断电或重启后得以恢复。 同时，Redis 支持主从复制、哨兵模式和集群模式，能够实现数据的冗余备份、故障转移及分布式缓存，满足大规模、高可用场景的需求。

17.3 不同类型的缓存技术对比

1. 本地缓存 vs 分布式缓存

本地缓存 （如Java中的HashMap或.NET的MemoryCache）存在于应用服务器内存中，速度快，但仅限于单机使用，容量受服务器限制，且存在单点风险。

分布式缓存（如Redis、Memcached）部署在独立的服务器集群中，支持多节点共享数据，容量可扩展，具备容错性和高可用性，但需考虑数据一致性、网络开销等问题。

2. Redis vs Memcached

尽管两者均为分布式缓存，Redis 在数据类型、持久化、事务支持等方面更胜一筹。Memcached 专注于简单键值存储，性能极高但功能较为单一，适合对缓存需求简单、注重极致性能的场景。

代码示例（以Python为例）

python 复制代码 
import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 设置缓存数据（String类型）
r.set('user:1', '{"name": "Alice", "age": 30}')

# 读取缓存数据
user_data = r.get('user:1')
print(user_data.decode('utf-8'))  # 输出：{"name": "Alice", "age": 30}

# 使用List作为消息队列
r.rpush('task_queue', 'Task A')
r.rpush('task_queue', 'Task B')

# 弹出任务
first_task = r.lpop('task_queue')
print(first_task.decode('utf-8'))  # 输出：Task A

17.4 缓存机制在Java Spring框架中的应用

缓存机制在Java Spring框架中扮演着关键角色，通过有效利用缓存技术，开发者能够显著提升应用程序的性能、降低数据库负载，并提高整体系统的响应速度。Spring为开发者提供了灵活且易于集成的缓存抽象层，允许应用程序以声明式的方式利用各种缓存技术，如Redis、EhCache、Caffeine等。以下是Spring中缓存机制的主要组成部分、使用方法以及应用场景。

一、Spring缓存抽象层

Spring从3.1版本开始引入了基于注解的缓存支持，为开发者提供了一套通用的缓存API和注解，使得应用程序可以与具体的缓存实现解耦。主要特点包括：

1. 声明式缓存

Spring通过一系列注解（如@Cacheable、@CacheEvict、@CachePut）来标记需要进行缓存操作的方法，无需硬编码缓存逻辑，保持业务代码的整洁。

  • @Cacheable：标记方法的返回结果应当被缓存，后续相同参数的调用将直接从缓存中获取结果，避免重复计算或数据库查询。
  • @CacheEvict：用于清除缓存中的特定条目，通常在更新或删除操作后触发，确保缓存与数据源的一致性。
  • @CachePut：即使方法返回结果不直接返回给客户端，也依然将其存入缓存，常用于异步更新缓存。

2. 可插拔的缓存提供商

Spring缓存抽象层允许无缝切换不同的缓存实现。只需配置合适的缓存管理器（如RedisCacheManager、EhCacheCacheManager），并通过@EnableCaching开启缓存支持，即可使用对应的缓存技术。

二、Spring Boot与缓存集成

在Spring Boot环境中，集成缓存更为便捷。通过添加相应的starter依赖（如spring-boot-starter-data-redis或spring-boot-starter-cache搭配spring-boot-starter-data-ehcache），自动配置会帮助设置好必要的缓存基础设施。

1. 选择缓存技术

Spring Boot支持多种缓存技术的集成，包括但不限于：

  • Redis ：高性能的内存数据结构存储，常用于分布式缓存。通过添加spring-boot-starter-data-redis依赖，Spring Boot会自动配置Redis连接、序列化器等，并提供RedisTemplate和StringRedisTemplate供应用程序直接使用。

  • Ehcache ：基于Java的进程内缓存解决方案，适用于单机环境。通过引入spring-boot-starter-cache和spring-boot-starter-data-ehcache，Spring Boot将自动配置Ehcache，并提供缓存管理器。

  • Caffeine ：高效的本地缓存库，适用于高并发场景。引入spring-boot-starter-cache和spring-boot-starter-data-caffeine，Spring Boot将自动配置Caffeine缓存。

  • Hazelcast ：分布式内存计算平台，也可作为缓存使用。通过spring-boot-starter-cache和spring-boot-starter-data-hazelcast，Spring Boot将自动配置Hazelcast缓存。
    2. 配置缓存

在application.properties或application.yml中配置缓存相关参数，如Redis服务器地址、端口、密码，或者Ehcache的配置文件路径等。Spring Boot会根据这些配置自动连接到缓存服务。

3. 使用Spring Cache抽象

Spring Cache提供了一套通用的缓存抽象，使得应用程序与具体的缓存技术解耦。主要通过以下几个方面实现：
a) @EnableCaching注解

在主配置类（如Application类）上添加@EnableCaching注解，启用Spring Cache功能。

b) @Cacheable、@CacheEvict、@CachePut等注解

  • @Cacheable：标记在方法上，表示该方法的返回结果应当被缓存。如果缓存中存在匹配的键，则直接从缓存返回结果，否则执行方法并将结果放入缓存。
java 复制代码 
@Service
public class UserService {

    @Cacheable(value = "users", key = "#userId")
    public User findUserById(Long userId) {
        // 查询数据库或其他耗时操作
        return userRepository.findById(userId).orElse(null);
    }
}
  • @CacheEvict：用于清除缓存。可以指定在方法执行前或执行后清除缓存，以及清除单个条目还是整个缓存。
java 复制代码 
@Service
public class UserService {

    @CacheEvict(value = "users", key = "#userId")
    public void updateUser(User user) {
        userRepository.save(user);
    }
}
  • @CachePut：在方法执行后更新缓存，无论方法是否引发异常。常用于数据更新后同步缓存的情况。
java 复制代码 
@Service
public class UserService {

    @CachePut(value = "users", key = "#user.id")
    public User updateUser(User user) {
        return userRepository.save(user);
    }
}

c) 缓存命名与键生成

  • 缓存名称 ：在注解中指定，如@Cacheable("users")。可以定义多个缓存，分别存放不同类型的数据。

  • 缓存键 ：通过key属性指定，支持SpEL表达式。如key="#userId"表示使用方法参数作为缓存键。可以灵活定义复杂的键生成策略，如结合多个参数或使用方法名。

d) 自定义缓存配置

如果需要更精细的控制，可以自定义CacheManager和CacheResolver，或者使用CachingConfigurer接口来自定义全局缓存配置。

4. 整合特定缓存技术

以Redis为例，Spring Boot自动配置的RedisTemplate或StringRedisTemplate可以直接用于操作Redis缓存。若要使用Spring Cache抽象，还需要配置RedisCacheManager，使其与Spring Cache体系对接。

java 复制代码 
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

    @Autowired
    private RedisConnectionFactory connectionFactory;

    @Override
    public CacheManager cacheManager() {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofMinutes(30)) // 设置缓存过期时间
                .disableCachingNullValues(); // 不缓存null值

        return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
                .cacheDefaults(config)
                .transactionAware() // 支持事务
                .build();
    }
}

通过上述步骤，Spring Boot应用便成功集成了缓存功能，能够在需要的地方透明地使用缓存加速数据访问，同时保持与具体缓存技术的松耦合。开发者可以根据业务需求和性能指标选择最适合的缓存技术和配置。

三、配置与使用示例

1. 配置

在application.properties或application.yml中配置缓存提供商的相关参数。例如，使用Redis作为缓存：

properties 复制代码 
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

或者在Spring Boot的Java配置类中启用缓存：

java 复制代码 
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    // 可在此配置缓存管理器、自定义缓存键生成策略等
}

2. 使用示例

假设有一个UserService接口，其中的getUserById方法希望利用缓存：

java 复制代码 
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Cacheable(value = "users", key = "#id")
    public User getUserById(Long id) {
        return userRepository.findById(id).orElse(null);
    }

    @CacheEvict(value = "users", key = "#user.id")
    public void updateUser(User user) {
        userRepository.save(user);
    }
}

在这个例子中：

  • getUserById方法被@Cacheable注解标记，缓存键为用户ID。首次调用时，方法会执行数据库查询；后续相同的ID查询将直接从名为"users"的缓存中获取结果。
  • updateUser方法在保存用户后，使用@CacheEvict清除对应用户ID的缓存条目，确保缓存数据与更新后的数据库记录一致。

17.5 应用场景

Spring缓存机制适用于多种场景：

  • 数据查询密集型应用：如电商平台的商品详情页、内容管理系统的文章列表等，通过缓存经常访问且变化不频繁的数据，避免频繁查询数据库。
  • 实时统计与分析：如网站访问量、用户行为统计数据等，可以使用缓存暂存计算结果，减少实时计算的压力。
  • 会话管理：利用缓存（如Redis）存储用户会话信息，实现跨节点的会话共享，支持高并发、分布式环境下的用户登录状态管理。
  • API限速与计数：利用缓存（如Redis的原子操作）进行API调用次数统计与速率限制。

17.6 注意事项

  • 缓存与数据一致性：缓存与数据库之间可能存在数据不一致的风险。应根据业务需求设计合理的缓存更新策略（如同步更新、定时刷新、消息驱动等）以及处理缓存击穿、雪崩等问题。
  • 缓存过期策略：设置合适的缓存过期时间，平衡数据新鲜度与缓存命中率。
  • 缓存容量管理：监控缓存使用情况，防止缓存溢出，并根据实际情况调整缓存淘汰策略。

综上，Java Spring框架提供的缓存机制为开发者提供了一种简便、高效的手段来提升应用性能。通过合理运用缓存注解、选择适当的缓存实现以及精心设计缓存策略，可以显著降低数据库负载，提高用户体验。

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