苍穹外卖-缓存套餐 Spring Cache day07

Spring Cache 是 Spring 框架提供的一个缓存抽象层，它通过注解的方式简化了缓存的使用，支持多种缓存实现（如 Caffeine、Redis、EhCache 等），并统一了缓存访问的 API。以下是关于 Spring Cache 的详细介绍：

核心注解

@EnableCaching：用于开启 Spring Cache 功能，通常放在配置类上。
@Cacheable：标记方法具有缓存功能，方法的返回值会被缓存。若缓存中有数据则直接返回，否则执行方法并将结果缓存。
@CachePut：每次执行都会将方法的返回值放入缓存，无论缓存中是否已存在数据，常用于更新操作。
@CacheEvict：用于清除指定缓存，常用于删除操作。
@Caching：组合注解，可同时指定多个缓存规则，如同时使用 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict。
@CacheConfig：类级别注解，用于简化缓存配置，可在类级别定义公共的缓存配置属性。

基本使用步骤

添加依赖 ：如果是 Spring Boot 项目，可使用 spring-boot-starter-cache Starter。
启用缓存 ：在配置类上添加 @EnableCaching 注解。
配置 CacheManager ：需注册一个 CacheManager，如 ConcurrentMapCacheManager。
使用注解：在方法上使用上述注解来声明缓存规则

缓存穿透

定义：查询的Key在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都直接访问数据库，若大量此类请求到来，会使数据库压力骤增。

成因：

业务误操作，导致缓存和数据库中的数据都被误删除。
黑客恶意攻击，故意大量访问不存在的数据。

解决方案：

缓存空对象：当查询不到数据时，将空对象或标识存储到缓存中，但需注意设置较短的过期时间，避免过多无用数据占用缓存空间。
布隆过滤器：预先将所有可能存在的数据通过哈希函数映射到一个足够大的Bitmap中，查询时先通过布隆过滤器判断数据是否存在，若布隆过滤器返回不存在，则直接返回，避免查询数据库。
参数校验：在接口层增加严格的参数校验，如用户鉴权校验，拦截非法请求。
限流和熔断：对访问频率进行限制，当请求量超过阈值时，直接拒绝请求或返回默认值，防止数据库被过多请求冲击。

缓存击穿

定义：缓存中的某个热点数据失效，大量请求同时访问该数据，导致请求直接穿透到数据库，给数据库带来巨大压力。

成因：

缓存中没有热点数据的缓存，或缓存穿透导致热点数据未被缓存。

解决方案：

热点数据永不过期：对热点数据设置永不过期，避免其在缓存中失效，但需定期更新数据，以确保缓存数据的时效性。
互斥锁机制：在缓存失效时，使用互斥锁或分布式锁，确保只有一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待锁释放后再从缓存中读取数据。

缓存雪崩

定义：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求同时到达数据库，给数据库带来巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃。

成因：

缓存过期策略不当，导致大量缓存同时过期。
缓存服务器宕机。

解决方案：

设置不同的过期时间：为不同缓存设置不同的过期时间，避免大量缓存同时失效。
过期时间加随机数：在设置的过期时间基础上，再加一个随机数，使缓存的过期时间分散。
缓存预热：在系统启动时，预先将热点数据加载到缓存中。
限流和熔断：对访问频率进行限制，当请求量超过阈值时，直接拒绝请求或返回默认值，防止数据库被过多请求冲击。
本地缓存：在分布式缓存的基础上，增加本地缓存，提高缓存的可用性。
双缓存：使用两层缓存，第一层缓存使用本地缓存，第二层缓存使用分布式缓存，当第一层缓存失效时，可以由第二层缓存提供数据。
利用Redis集群：提高缓存服务的可用性，即使部分节点失效，也不会影响整个缓存系统的可用性

入门案例：

java 复制代码

package com.itheima.controller;

import com.itheima.entity.User;
import com.itheima.mapper.UserMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/user")
@Slf4j
public class UserController {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @PostMapping
//    @CachePut(cacheNames = "userCache",key = "#a0.id")//spring cache缓存
//    @CachePut(cacheNames = "userCache",key = "#p0.id")//spring cache缓存
//    @CachePut(cacheNames = "userCache",key = "#result.id")//spring cache缓存
    @CachePut(cacheNames = "userCache",key = "#user.id")//spring cache缓存
    public User save(@RequestBody User user){
        userMapper.insert(user);
        return user;
    }

    @DeleteMapping
    @CacheEvict(cacheNames = "userCache",key = "#id")
    public void deleteById(Long id){
        userMapper.deleteById(id);
    }

	@DeleteMapping("/delAll")
    @CacheEvict(cacheNames = "userCache",allEntries = true)
    public void deleteAll(){
        userMapper.deleteAll();
    }

    @GetMapping
    @Cacheable(cacheNames = "userCache",key = "#id")
    public User getById(Long id){
        User user = userMapper.getById(id);
        return user;
    }

}