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spring boot + redis cache + @Cacheable适用于某些方法,而不适用于其他方法

基础概念

Spring Boot 是一个用于简化 Spring 应用程序初始搭建以及开发过程的框架。它提供了自动配置功能,可以快速启动和运行项目。

Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息代理。它支持多种类型的数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。

@Cacheable 是 Spring 提供的一个注解,用于声明某个方法的结果是可以缓存的。当方法被调用后,其结果会被存储在缓存中,下次调用相同参数的方法时,会直接从缓存中获取结果,而不是再次执行方法。

适用性

@Cacheable 注解适用于那些:

  • 计算代价高:方法的执行需要较长时间或消耗较多资源。
  • 结果不变:方法的结果在一定时间内不会改变。
  • 频繁调用:方法会被多次调用,且调用参数相同的情况较多。

不适用性

@Cacheable 注解不适用于:

  • 结果经常变化:如果方法的结果会频繁变化,缓存的数据可能很快就会过时。
  • 无状态服务:对于无状态的服务,每个请求都是独立的,缓存可能不会带来太多好处。
  • 写操作:对于写操作(如插入、更新、删除),缓存可能会导致数据不一致。

应用场景

例如,一个电商网站的商品详情页面,商品信息不经常变化,但会被大量用户访问。使用 @Cacheable 可以缓存商品详情,减少数据库查询次数,提高响应速度。

示例代码

代码语言:txt
复制
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ProductService {

    @Cacheable(value = "products", key = "#id")
    public Product getProductById(Long id) {
        // 假设这里是数据库查询操作
        return productRepository.findById(id).orElse(null);
    }
}

在这个例子中,getProductById 方法的结果会被缓存到名为 "products" 的缓存中,缓存的键是方法的参数 id

可能遇到的问题及解决方法

缓存数据不一致

原因:当数据在数据库中被更新后,缓存中的数据可能还没有被清除,导致读取到旧的数据。

解决方法:使用 @CacheEvict 注解来清除缓存,或者配置缓存的过期时间。

代码语言:txt
复制
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ProductService {

    @CacheEvict(value = "products", key = "#id")
    public void updateProduct(Product product) {
        // 更新数据库操作
        productRepository.save(product);
    }
}

缓存击穿

原因:当某个热点数据在缓存中过期后,大量请求同时到达,导致缓存无法被有效利用。

解决方法:使用互斥锁(Mutex Lock)来保证只有一个请求去加载数据,其他请求等待。

代码语言:txt
复制
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ProductService {

    @Cacheable(value = "products", key = "#id", unless = "#result == null")
    public Product getProductById(Long id) {
        synchronized (this) {
            // 假设这里是数据库查询操作
            return productRepository.findById(id).orElse(null);
        }
    }
}

参考链接

通过以上信息,您可以更好地理解 Spring Boot + Redis Cache + @Cacheable 的应用场景、优势以及可能遇到的问题和解决方法。

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