springboot缓存开发

趁热打铁，我们再次请求三次查询接口，看看会返回什么？每次都会返回这样的结果。

前言：缓存在开发中是一个必不可少的优化点，近期在公司的项目重构中，关于缓存优化了很多点，比如在加载一些数据比较多的场景中,会大量使用缓存机制提高接口响应速度,简介提升用户体验。关于缓存,很多人对它都是既爱又恨，爱它的是:它能大幅提升响应效率，恨的是它如果处理不好,没有用好比如LRU这种策略，没有及时更新数据库的数据就会导致数据产生滞后，进而产生用户的误读，或者疑惑。这是很严重的一个问题，比如我在公司和某家公司(国内的一线旅游开发公司)的对接的时候，线上总是出现我们推送接口数据但是网站的数据产生滞后的现象，询问对方的技术人员，告诉我们是缓存的问题，只要删除缓存就没事了，我只能无奈...所以如何处理好缓存,对我们开发人员来说是一个很棘手的问题。不过关于这一切，springboot已经提供给我们很便捷的开发工具！本篇博客就来探索springBoot的缓存注解如何使用！

本篇博客的目录

一：springBoot开启缓存注解

二：常用缓存注解

三：使用实例

四：总结

一：springBoot开启注解

1.1:搭建springBoot环境

在idea中，搭建一个springboot是很简单easy的。接下来我简单说一下步骤：

File->new->projiect->Spring Initializer->next->named->web(选中)->Finish->new Window

1.2:开始缓存

@SpringBootApplication@EnableAutoConfiguration@EnableCachingpublic class SpringbootcacheApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringbootcacheApplication.class, args); }}

主要是@EnableCaching用于开启缓存注解的驱动，否则后面使用的缓存都是无效的！

二：常用缓存注解

2.1：@CacheConfig

这个注解的的主要作用就是全局配置缓存，比如配置缓存的名字（cacheNames),只需要在类上配置一次，下面的方法就默认以全局配置为主，不需要二次配置，节省了部分代码。

2.2：@Cacheable

这个注解是最重要的,主要实现的功能再进行一个读操作的时候。就是先从缓存中查询，如果查找不到，就会走数据库的执行方法，这是缓存的注解最重要的一个方法，基本上我们的所有缓存实现都要依赖于它。它具有的属性为cacheNames:缓存名字，condtion：缓存的条件，unless:不缓存的条件。可以指定SPEL表达式来实现,也可以指定缓存的key，缓存的内部实现一般都是key,value形式，类似于一个Map（实际上cacheable的缓存的底层实现就是concurrenHashMap）,指定了key，那么缓存就会以key作为键，以方法的返回结果作为值进行映射。

2.3：@CacheEvict

这个注解主要是配合@Cacheable一起使用的，它的主要作用就是清除缓存，当方法进行一些更新、删除操作的时候，这个时候就要删除缓存。如果不删除缓存，就会出现读取不到最新缓存的情况，拿到的数据都是过期的。它可以指定缓存的key和conditon，它有一个重要的属性叫做allEntries默认是false,也可以指定为true,主要作用就是清除所有的缓存，而不以指定的key为主。

2.3:@CachePut

这个注解它总是会把数据缓存，而不会去每次做检查它是否存在，相比之下它的使用场景就比较少，毕竟我们希望并不是每次都把所有的数据都给查出来，我们还是希望能找到缓存的数据，直接返回，这样能提升我们的软件效率。

2.4:@cache

这个注解它是上面的注解的综合体，包含上面的三个注解（cacheable、cachePut、CacheEvict），可以使用这一个注解来包含上面的所有的注解，看源码如下

上面的注解总结如下表格：

三：使用实例

3.1:建立数据库

我们来新建一个表，含义为文章，下面的示例将会在这张表中进行操作，所使用的框架为SSM+springboot

CREATE TABLE Artile (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`title` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL ,`author` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL ,`content` mediumtext CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL ,`file_name` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL ,`state` smallint(2) NULL DEFAULT 1 COMMENT '状态' ,PRIMARY KEY (`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULT CHARACTER SET=gbk COLLATE=gbk_chinese_ciAUTO_INCREMENT=11ROW_FORMAT=COMPACT;

3.2:Mapper层

主要就是对Article进行增删改查的业务操作，映射到具体的xml的sql里，然后用service去调用

public interface ArticleMapper { /** * 插入一篇文章 * @param title * @param author * @param content * @param fileName * @return */ public Integer addArticle(@Param("title") String title,@Param("author")String author, @Param("content")String content,@Param("fileName")String fileName); /** * 根据id获取文章 * @param id * @return */ public Article getArticleById(@Param("id") Integer id); /** * 更新content * @param content */ public Integer updateContentById(@Param("content")String content,@Param("id")Integer id); /** * 根据id删除文章 * @param id * @return */ public Integer removeArticleById(@Param("id")Integer id); /** * 获得上一次插入的id * @return */ public Integer getLastInertId();}

3.3：service层

主要需要注意的是我们上述讲述的缓存注解都是基于service层(不能放在contoller和dao层)，首先我们在类上配置一个CacheConfig,然后配置一个cacheNames,那么下面的方法都是以这个缓存名字作为默认值，他们的缓存名字都是这个，不必进行额外的配置。当进行select查询方法的时候，我们配置上@Cacheable，并指定key,这样除了第一次之外，我们都会把结果缓存起来，以后的结果都会把这个缓存直接返回。而当进行更新数据（删除或者更新操作）的时候，使用@CacheEvict来清除缓存，防止调用@Cacheabel的时候没有更新缓存

3.4:controller层

主要是接受客户端的请求，我们配置了@RestController表示它是一个rest风格的应用程序，在收到add请求会增加一条数据，get请求会查询一条数据，resh会更新一条数据,rem会删除一条数据

@RestController@ComponentScan(basePackages = {"com.wyq.controller", "com.wyq.service"})@MapperScan(basePackages = {"com.wyq.dao"})public class ArticleController { @Autowired private ArticleService articleService; @Autowired ArticleMapper articleMapper; @PostMapping("/add") public ResultVo addArticle(@RequestBody Article article) { System.out.println(article.toString()); Integer result = articleService.addArticle(article); if (result >= 0) { return ResultVo.success(result); } return ResultVo.fail(); } @GetMapping("/get") public ResultVo getArticle(@RequestParam("id") Integer id) { Long start = System.currentTimeMillis(); Article article = articleService.getArticle(id); Long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时："+(end-start)); if (null != article) return ResultVo.success(article); return ResultVo.fail(); } /** * 更新一篇文章 * * @param contetnt * @param id * @return */ @GetMapping("/resh") public ResultVo update(@RequestParam("content") String contetnt, @RequestParam("id") Integer id) { final Integer result = articleService.updateContentById(contetnt, id); if (result > 0) { return ResultVo.success(result); } else { return ResultVo.fail(); } } /** * 删除一篇文章 * * @param id * @return */ @GetMapping("/rem") public ResultVo remove(@RequestParam("id") Integer id) { final Integer result = articleService.removeArticleById(id); if (result > 0) { return ResultVo.success(result); } else { return ResultVo.fail(); } }}

3.5：测试

这里使用postman模拟接口请求

3.5.1：首先我们来增加一篇文章：请求add接口：

后台返回表示成功：

我看到后台数据库已经插入了数据，它的id是11

在查询操作中，getArticle,我使用线程睡眠的方式，模拟了5秒的时间来处理耗时性业务

3.5.2：执行查询操作

，第一次请求肯定会查询数据库，理论上第二次请求，将会走缓存，我们来测试一下:首先执行查询操作

在查询操作中，getArticle,我使用线程睡眠的方式，模拟了5秒的时间来处理耗时性业务

接口响应成功，再看一下后台打印：表示执行了一次查询操作，耗时5078秒

好，重点来了，我们再次请求接口看看会返回什么？理论上，将不会走数据库执行操作，并且耗时会大大减少：与上面的比对，这次没有打印执行数据库查询操作，证明没有走数据库，并且耗时只有5ms，成功了！缓存发挥作用，从5078秒减小到5秒！大大提升了响应速度，哈哈！

3.5.3：更新操作

当我们进行修改操作的时候，我们希望缓存的数据被清空：看接口返回值成功了，再看数据库