Spring Cache Caffeine缓存
Simon西蒙 人气:2一、前言
Spring Cache本身是Spring框架中一个缓存体系的抽象实现,本身不具备缓存能力,需要配合具体的缓存实现来完成,如Ehcache、Caffeine、Guava、Redis等。
二、缓存注解
- @EnableCaching:开启缓存功能
- @Cacheable:定义缓存,用于触发缓存
- @CachePut:定义更新缓存,触发缓存更新
- @CacheEvict:定义清楚缓存,触发缓存清除
- @Caching:组合定义多种缓存功能
- @CacheConfig:定义公共设置,位于class之上
三、实战操作
我选择使用目前最受欢迎的Caffeine来作为具体的缓存实现方式,下面是一个demo:
1、依赖引入
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>2.8.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency>
2、yaml配置
spring: cache: cache-names: USER caffeine: spec: initialCapacity=50,maximumSize=500,expireAfterWrite=5s type: caffeine
Caffeine配置说明
- initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小
- maximumSize=[long]: 缓存的最大条数
- maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重
- expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期
- expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期
- refreshAfterWrite=[duration]: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔,刷新缓存
- weakKeys: 打开key的弱引用
- weakValues:打开value的弱引用
- softValues:打开value的软引用
- recordStats:开发统计功能
注意
- expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在时,以expireAfterWrite为准。
- maximumSize和maximumWeight不可以同时使用
- weakValues和softValues不可以同时使用
3、开启缓存
4、模拟方法
service层
@Service @Slf4j public class CaffeineService { public static Map<String, String> map = new HashMap<>(); static { map.put("1", "zhangsan"); map.put("2", "lisi"); map.put("3", "wangwu"); } @Cacheable(value = "USER", key = "#id") public String getUser(String id) { log.info("getUser() run......"); return map.get(id); } @CachePut(value = "USER", key = "#id") public String updateUser(String id, String name) { log.info("updateUser() run......"); map.put(id, name); return map.toString(); } @CacheEvict(value = "USER", key = "#id") public String delUser(String id) { log.info("delUser() run......"); map.remove(id); return map.toString(); } }
controller层
@RestController @RequestMapping("/cache") @Slf4j public class CaffeineController { @Autowired private CaffeineService caffeineService; @GetMapping("/user/{id}") public String getUser(@PathVariable String id) { long start = System.currentTimeMillis(); String res = caffeineService.getUser(id); long end = System.currentTimeMillis(); log.info("查询耗时:" + (end - start)); return res; } @GetMapping("/user/{id}/{name}") public String updateUser(@PathVariable String id, @PathVariable String name) { return caffeineService.updateUser(id, name); } @DeleteMapping("/user/{id}") public String delUser(@PathVariable String id) { return caffeineService.delUser(id); } }
5、测试
第一次查询:
第二次查询:
查询耗时明显小于第一次查询,因为第二次直接返回缓存,速度提升。
执行更新后再查询:
会使缓存失效。会重新执行查询方法查询
执行删除后再查询:
会使缓存失效。会重新执行查询方法查询
6、改造
上述通过yaml文件配置的方式不够灵活,无法实现多种缓存策略,所以现在一般使用javaconfig的形式进行配置。
下面是示例代码:
@Configuration public class CaffeineConfig { @Bean public CacheManager caffeineCacheManager() { SimpleCacheManager simpleCacheManager = new SimpleCacheManager(); List<CaffeineCache> caffeineCaches = new ArrayList<>(); for (CacheType cacheType : CacheType.values()) { caffeineCaches.add(new CaffeineCache(cacheType.name(), Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(cacheType.getExpires(), TimeUnit.SECONDS) .build())); } simpleCacheManager.setCaches(caffeineCaches); return simpleCacheManager; } }
public enum CacheType { USER(5), TENANT(20); private int expires; CacheType(int expires) { this.expires = expires; } public int getExpires() { return expires; } }
这样我们就能对USER设置5秒消防时间,对TENANT设置20秒消亡时间,在实际项目中这种方式更加的灵活。
加载全部内容