Spring Boot与缓存

Bertha 。 2022-05-14 18:47 196阅读 0赞

### ** 本文主要介绍  JSR107 ，Spring缓存抽象、整合redis** ###

###  1.  JSR107  ###

javaee发布了 JSR107缓存规范，其中定义了5个核心接口，分别是 CachingProvider ，CacheManager、Cache、Entry和Expiry

*  CachingProvider定义了创建、配置、获取、管理和控制多个CacheManager。一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider。
 *  CacheManager 定义了创建、配置、获取、管理和控制多个唯一命名的Cache，这些Cache存在于CacheManager的上下文中。一个CacheManager仅被一个CachingProvider所拥有。
 *  Cache是一个类似于Map的数据结构并临时存储以Key为索引的值、一个Cache仅被一个CacheManager所拥有。
 *  Entry 是一个存储在Cache中的key-value对
 *  Expiry每一个存储在Cache中的条目有一个定义的有效期，一旦超过这个时间，条目为过期的状态。一旦过期，条目将不可访问、更新和删除。缓存有效期可以通过ExpiryPolicy设置。

###  2. Spring缓存抽象 ###

由于后来整合要使用jsr107，整个系统难度较大等一系列原因，导致用的比较少，我们更多使用的是spring缓存抽象，其底层却是和jsr107一样。

Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager接口来统一不同的缓存技术，并且支持使用JCache(JSR-107)注解简化我们开发。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">Cache</td> 
 <td> 缓存接口，定义缓存操作。实现有：RedisCache、EnCacheCache、ConcurrentMapCache等 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">CacheManager</td> 
 <td>缓存管理器，管理各种缓存(Cache)组件</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">@Cacheable</td> 
 <td>主要针对方法配置，能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">@CacheEvict</td> 
 <td>清空缓存</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">@CachePut</td> 
 <td>缓存更新，保证方法被调用，又希望结果被缓存时使用该注解</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">@EnableCaching</td> 
 <td>开启基于注解的缓存</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">keyGenerator</td> 
 <td>缓存数据时key生成策略</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:113px;">serialize</td> 
 <td>缓存数据时value序列化策略</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*   Cache接口为缓存的组件规范定义，包含缓存的各种操作集合。
 *  Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现，如RedisCache、EhCacheCache、ConcurrentMapCache等。
 *  每次调用需要缓存功能的方法时，Spring会检查指定参数的指定的目标方法是否已经被调用过，如果有就直接从缓存中获取方法调用后的结果，如果没有就调用方法并缓存结果后返回给用户。下次调用直接从缓存中获取。
 *  使用spring缓存抽象时，需要关注以下两点

1.     确定方法需要被缓存以及他们的缓存策略。
2.     从缓存中读取之前缓存存储的数据。

搭建缓存测试基本环境：

数据库表创建

/*
    Navicat MySQL Data Transfer
    
    Source Server         : 本地
    Source Server Version : 50528
    Source Host           : 127.0.0.1:3306
    Source Database       : springboot_cache
    
    Target Server Type    : MYSQL
    Target Server Version : 50528
    File Encoding         : 65001
    
    Date: 2018-10-29 10:54:04
    */
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for department
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `department`;
    CREATE TABLE `department` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `departmentName` varchar(255) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for employee
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `employee`;
    CREATE TABLE `employee` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `lastName` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `email` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `gender` int(2) DEFAULT NULL,
      `d_id` int(11) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

创建一个新工程，引入以下依赖（idea中）：

<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
 <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
 <version>1.3.2</version>
 </dependency>
 
 <dependency>
 <groupId>mysql</groupId>
 <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
 <scope>runtime</scope>
 </dependency>

创建javabean对象

public class Department {
        private Integer id;
        private String departmentName;
    
        public Integer getId() {
            return id;
        }
    
        public void setId(Integer id) {
            this.id = id;
        }
    
        public String getDepartmentName() {
            return departmentName;
        }
    
        public void setDepartmentName(String departmentName) {
            this.departmentName = departmentName;
        }
    
        public Department() {
            super();
        }
    
        public Department(Integer id, String departmentName) {
            this();
            this.id = id;
            this.departmentName = departmentName;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Department[" +
                    "id=" + id +
                    ", departmentName='" + departmentName + '\'' +
                    ']';
        }
    }

public class Employee {
        private Integer id;
        private String lastName;
        private String email;
        private Integer gender; //性别 1男 0女
        private Integer dId;
    
        public Employee() {
        }
    
        public Employee(Integer id, String lastName, String email, Integer gender, Integer dId) {
            this();
            this.id = id;
            this.lastName = lastName;
            this.email = email;
            this.gender = gender;
            this.dId = dId;
        }
    
        public Integer getId() {
            return id;
        }
    
        public void setId(Integer id) {
            this.id = id;
        }
    
        public String getLastName() {
            return lastName;
        }
    
        public void setLastName(String lastName) {
            this.lastName = lastName;
        }
    
        public String getEmail() {
            return email;
        }
    
        public void setEmail(String email) {
            this.email = email;
        }
    
        public Integer getGender() {
            return gender;
        }
    
        public void setGender(Integer gender) {
            this.gender = gender;
        }
    
        public Integer getdId() {
            return dId;
        }
    
        public void setdId(Integer dId) {
            this.dId = dId;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Employee[" +
                    "id=" + id +
                    ", lastName='" + lastName + '\'' +
                    ", email='" + email + '\'' +
                    ", gender=" + gender +
                    ", dId=" + dId +
                    ']';
        }
    }

配置数据源：

spring:
      datasource:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/spring_cache
        username: root
        password: 123456
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver  # 可以省略不写，可根据连接自动判断
    mybatis:
      configuration:  # 开启驼峰命名法
        map-underscore-to-camel-case: true

使用注解版的mybatis

1） @MapperScan指定需要扫描的mapper接口所在的包

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70][]

2）mapper文件编写

@Mapper
    public interface EmployeeMapper {
        @Select("SELECT * FROM  employee WHERE id=#{id}")
       public Employee getEmpById(Integer id);
    
        @Update("UPDATE employee SET lastName=#{lastName},email=#{email},gender=#{gender},d_id=#{dId} WHERE id=#{id}")
        public void update(Employee employee);
    
        @Delete("DELETE FROM employee WHERE id=#{id}")
        public void deleteEmpById(Integer id);
    
        @Insert("INSERT INTO employee(lastName,email,gender,d_id) VALUES(#{lastName},#{email},#{gender},#{dId})")
        public void insertEmp(Employee employee);
    }

3）service层代码编写

@Service
    public class EmployeeService {
        @Autowired
        EmployeeMapper employeeMapper;
    
        public Employee getEmp(Integer id) {
            System.out.println("查询 " + id + " 号员工");
            Employee emp = employeeMapper.getEmpById(id);
            return emp;
    
        }
    }

4）controller层代码编写

@RestController
    @RequestMapping("emp")
    public class EmployeeController {
        @Autowired
        private EmployeeService employeeService;
    
        @GetMapping("/{id}")
        public Employee getEmp(@PathVariable("id") Integer id) {
            return employeeService.getEmp(id);
        }
    }

启动项目测试： localhost:8080/emp/1  ,如下所示

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 1][]

测试环境搭建完毕后，就可以体验缓存的使用了。 其步骤如下：

1. 开启基于注解的缓存  @EnableCaching

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 2][]

2. 标注缓存注解即可

@Cacheable  @CacheEvict    @CachePut

我们可以先查看没有加缓存的情况：

在application.yml中，打开日志输出

logging:
      level:
        com.zhao.springboot.mapper: debug

浏览器访问 [http://localhost:8080/emp/1][http_localhost_8080_emp_1]  ，每刷新一次页面，就会查询一次数据库，如下所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 3][]

这就说明现在是没有缓存的。下面使用缓存：

在service层的该查询方法上个加入   @Cacheable ，将方法的运行结果进行缓存，以后再要相同的数据，直接从缓存中获取，不用调用方法。

@Cacheable(cacheNames={"emp"}) 
     public Employee getEmp(Integer id) {
            System.out.println("查询 " + id + " 号员工");
            Employee emp = employeeMapper.getEmpById(id);
            return emp;
    
        }

重新启动项目，访问  [http://localhost:8080/emp/1][http_localhost_8080_emp_1] ，经过几次刷新，发现控制台只有一次打印，访问[http://localhost:8080/emp/2][http_localhost_8080_emp_2]发现有新的内容输出。说明结果已被缓存。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 4][]

那么，是什么样的一个运行流程呢？

** @Cacheable**

1. 方法运行前，先去查询Cache(缓存组件），按照cacheName指定的名字获取（CacheManager先获取相应的缓存。第一次获取缓存如果没有Cache组件会自动创建）

2. 去Cache中查找缓存的内容，使用一个key，默认就是方法的参数。

key是按照某种策略生成的， 默认是使用keyGenerator生成的，默认使用SimpleKeyGenerator生成key

SimpleKeyGenerator生成key的默认策略

如果没有参数：key=new SimpleKey()

如果有一个参数：key=参数的值

如果有多个参数：key=new  SimpleKey(params)

3. 没有查到缓存就调用目标方法

4. 将目标方法返回的结果，放进缓存中

@Cacheable标注的方法执行前先来检查缓存中有没有该数据，默认按照参数的值作为key去查询缓存，如果没有就运行方法并将结果放入缓存，以后再来调用就可以直接使用缓存中的数据

核心：

1） 使用CacheManager【ConcurrentMapCacheManager】按照名字得到Cache【ConcurrentMapCache】组件

2）  key使用keyGenerator生成的，默认是SimpleKeyGenerator,也可以自定义。

**@CachePut 即调用方法，又更新缓存数据**

运行时机：

1）. 先调用目标方法

2）. 将目标方法的结果缓存起来

**编写service层的修改员工方法**

@CachePut(value = "emp")
        public Employee update(Employee employee) {
            System.out.println("更新" + employee.getId() + "号员工");
            employeeMapper.update(employee);
            return employee;
        }

如上代码所示，修改员工信息方法，上面加入注解 @CachePut ,为了方便起见，在controller层，使用了@PutMapping注解，进行测试如下：

1）查询1号员工：查询的结果会放入到缓存中。

2） 再次查询，查询结果还是之前的结果lastName=张三,gender=1

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

3） 更新1号员工 \[lastName=zhangsan,gender=0\],更新成功后返回的值如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

4） 查询1号员工，查询结果如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

查询结果却是没有更新前的，其原因如下：更新后，确实将返回的结果也放进缓存了，但是由于没有指定key的名称，所以默认key为传入的employee对象，值：返回的employee对象。于是再次查询，并没有去查数据库，造成数据不一致。

修改如下:  指定key的名称为 id

@CachePut(value = "emp", key = "#result.id")
    //        @CachePut(value = "emp",key = "#employee.id")// 两者都可以
            public Employee update(Employee employee) {
                System.out.println("更新" + employee.getId() + "号员工");
                employeeMapper.update(employee);
                return employee;
            }

注意：使用result.id 或者employee.id都可以，但是result不能再@Cacheable下使用。执行时机不同。

此时重修更新员工信息后，再次查询数据就一致了，另外，注意，更新后再去查询，也并没有查询数据库，而是查询的缓存。

也就是说 @CachePut即更新了数据库，也更新了缓存。

**@CacheEvict ：缓存清除**

编写service中的delete方法 ，并编写controller中的delete方法 ，如下：

@CacheEvict(value = "emp",key = "#id",allEntries = false,beforeInvocation = false)
            public void deleteEmp(Integer id){
                System.out.println("delete "+id+"号员工");
                employeeMapper.deleteEmpById(id);
            }

@GetMapping("delete")
        public String delete(Integer id) {
            employeeService.deleteEmp(id);
            return "success";
        }

key：指定要清除的数据

allEntries = false,  allEntries:指定清除这个缓存(value指定的)中所有的数据，默认为false

当指定为true时，就意味着当删除了1号员工后，emp下的所有员工（1,2号）的缓存都会被清除。  
beforeInvocation = false ，缓存的清除是否在方法执行前执行。

默认代表是缓存清除操作在方法执行后执行，如果出现异常缓存就不会被清除。 当指定为true时，意味着，清除缓存操作是在方法执行前执行，无论方法是否出现异常，缓存都清除。

**@Caching  ：定义复制的缓存注解**

在mapper中新增一个方法，根据lastName查询员工，在service新增方法 ，controller中同样新增，如下：

@Select("SELECT * FROM  employee WHERE lastName=#{lastName}")
        public Employee getEmpByLastName(String lastName);

@Caching(
                cacheable = {
                        @Cacheable(value = "emp", key = "#name")
                },
                put = {
                        @CachePut(value = "emp", key = "#result.id"),
                        @CachePut(value = "emp", key = "#result.email")
                }
        )
        public Employee getEmpByLastName(String name) {
            return employeeMapper.getEmpByLastName(name);
        }

@GetMapping("/lastName/{lastName}")
        public Employee getEmpByLastName(@PathVariable("lastName") String lastName) {
            return employeeService.getEmpByLastName(lastName);
        }

此时注意： 当调用 该方法后，会分别以key为id，email，lastName将结果放入缓存中，此时如果在根据id查询， 就直接查询的数据库，而不是查数据库，但是当根据lastName查询时，发现并没有从缓存中，而是每次都查询了数据库，这是由于上面我们指定了 @CachePut ,该注解要求每次查询数据库，并更新缓存。

**3. 整合redis**

默认使用的是ConcurrentMapCacheManager==ConcurrentMapCache，将数据保存在ConcurrentMap<Object,Object>中，在开发中也可以使用缓存中间件：redis，memcached，ehcache

整合redis ，前提在linux上已经安装了redis ，关于安装redis的安装可以参考这篇文章：[redis安装][redis]， 如果需要该工具，可以下载这个：

[redis工具][redis 1]

并通过工具进行连接 ，如下所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

即连接成功。

**引入redis的starter ：在pom文件中添加以下依赖：**

<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
 </dependency>

**配置redis**

** application.yml配置文件中新增redis配置： spring.redis.host: 192.168.xxx.xxx**

可在测试类中简单测试redis 。

@Autowired
 StringRedisTemplate stringRedisTemplate; //操作字符串的
 @Autowired
 RedisTemplate redisTemplate; // k-v都是对象的
 
 @Autowired
 RedisTemplate<Object, Employee> empRedisTemplate;
 
 /**
 * Redis常见5大类型
 * String(字符串)，list（列表），Set（集合），Hash（散列），ZSet（有序）
 * stringRedisTemplate.opsForValue();[String字符串]
 * stringRedisTemplate.opsForList(); [list集合]
 * stringRedisTemplate.opsForSet(); [Set集合]
 * stringRedisTemplate.opsForHash(); [Hash散列]
 * stringRedisTemplate.opsForZSet(); [ZSet（有序集合）]
 */
 @Test
 public void testRedis() {
 //给redis 中保存数据
 // stringRedisTemplate.opsForValue().append("msg","hello");
 String val=(String )stringRedisTemplate.opsForValue().get("msg");
 System.out.println(val);
 // 测试 list
 // stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("myList","1");
 // stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("myList","2");
 // stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("myList","3");
 }
 
 //测试保存对象
 @Test
 public void testObj() {
 Employee employee = employeeMapper.getEmpById(1);
 // 默认如果保存对象，使用jdk序列化机智，序列化后的数据保存到redis中
 // redisTemplate.opsForValue().set("emp-01",employee); //保存后，在查看，发现全部是 \xAc之类的，并不是json形式存入的
 // 1. 将数据以json的方式保存
 //2. redisTemplate默认的序列化规则:改变默认的序列化规则，在MyRedisConfig中配置的
 empRedisTemplate.opsForValue().set("emp-01", employee);
 }

注意：当在redis中放入对象时，该对象需要被序列化(实现Serializable接口 )，如果直接用restTempPlate放入(jdk的序列化器)，那么会产生以下的情况 ，并不是以json形式传入的，

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

这是因为默认使用的是jdk的序列化机制，而我们在日常生产中，更多使用的是json形式的数据，为此，我们可以自定义一个配置，改变默认的序列化规则(使用json的序列化机制)。配置类如下：

@Configuration
 public class MyRedisConfig {
 // 同理，如果要转换别的对象，可以重新定义新的template。
 @Bean
 public RedisTemplate<Object, Employee> empRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
 throws UnknownHostException {
 RedisTemplate<Object, Employee> template = new RedisTemplate<>();
 template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
 
 // 创建一个json的序列化器
 Jackson2JsonRedisSerializer<Employee> jjrs = new Jackson2JsonRedisSerializer<Employee>(Employee.class);
 template.setDefaultSerializer(jjrs);
 return template;
 }
 }

这样，使用empRedistemplate 再重新存入对象，就变成如下的形式：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

** 测试缓存：**

**   原理：**CacheManager===Cache 缓存组件来实际给缓存中存取数据

1） 引入redis的starter ，容器中保存的是RedisCacheManager

2） RedisCacheManager帮我们自动创建RedisCache来作为缓存组件，RedisCache通过操作redis来缓存数据。

3）  默认保存数据k-v都是object，利用序列化保存，如何保存为json？

1. 引入redis的starter ，cacheManager变为RedisCacheManager

2. 默认创建的RedisCacheManager操作redis的时候使用的是 jdk的序列化机制(RedisCacheConfiguration.class)

public static RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig() {
            DefaultFormattingConversionService conversionService = new DefaultFormattingConversionService();
            registerDefaultConverters(conversionService);
            return new RedisCacheConfiguration(Duration.ZERO, true, true, CacheKeyPrefix.simple(), SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()), SerializationPair.fromSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer()), conversionService);
        }

3. 自定义CacheManager。

@Bean
 public RedisCacheManager empCacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
 
 Jackson2JsonRedisSerializer<Employee> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Employee>(Employee.class);
 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
 mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
 mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
 serializer.setObjectMapper(mapper);
 
 RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
 .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(serializer));
 
 RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(cacheConfiguration).build();
 return redisCacheManager;
 }

自定义CacheManager后，怎么使得我们自己的定义的cacheManager生效呢？在RedisCacheConfiguration的注解中可以看到，

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

@ConditionalOnMissingBean ，也就是说，如果容器中没有CacheManager，就使用该配置创建缓存管理器，但是容器中有，就会替换原有的，于是我们就可以直接启动项目，测试。 如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

另外 ，以上全部是通过注解式的将数据放入缓存，也可以通过编码式的将数据放入缓存，可以在service中引入 自定义的manager，在需要操作缓存的地方，使用manager.getCache()，拿到缓存对象，然后操作数据。

@Service
    @CacheConfig(cacheNames = "dep", cacheManager = "deptCacheManager") //因为存在多个cacheManager ，通过该注解，指明使用某个cacheManager
    public class DepartmentService {
    
    
        @Qualifier("deptCacheManager")  //精确的根据id名为deptCacheManager拿到bean注入
        @Autowired
        RedisCacheManager  deptCacheManager;  //根据名称获取缓存
    
        /**
         *   编码式 存入缓存
         * @param id
         * @return
         */
        public Department getDepById(Integer id){
            System.out.println("查询部门 " + id);
            Department dept= departmentMapper.getDeptById(id);
             //获取缓存。
            Cache deptCache= deptCacheManager.getCache("dep");
             //放入缓存
            deptCache.put("dept:"+dept.getId(),dept);
            return  dept ;
        }
    }

注意：当容器中存在多个cacheManager时， 要有一个主cacheManager，即用 @Primary 标识的manager，另外不同的service操作时，要指定 其使用的cacheManager。

补充： @Cachable() 标识的方法内部缓存失效问题解决。

如下所示:

@Transactional(readOnly = true)
 public List<PersonInfo> AllPerson(String tid) {
 List<TPerson> tPerson= mapper.getTPerson(tid);
 if (tPerson== null) {
 return null;
 }
 List<PersonInfo> personInfos= tPerson.stream().map(t-> this.getPersonDetail(t.getId()))
 .collect(Collectors.toList());
 return personInfos;
 }

该方法使用了@Cachable注解(注解略.....)对返回结果进行缓存，同时方法中同时调用了本类的另一个方法，调用后，却发现getPersonDetail()方法的返回结果并未缓存，这是什么原因呢？ 这是由于Spring Cache时基于动态生成的proxy代理来对方法进行切面，如果对象的方法是内部调用(即this引用)，而不是外部引用，则会导致proxy失效。 即AllPerson方法又调用getPersonDetail()时并未走代理，Spring并不知道getPersonDetail()有注解。

这里提供一种解决办法:

定义一个Spring的上下文。

@Component
 public class SpringContextUtil implements ApplicationContextAware {
 // Spring应用上下文。
 private static ApplicationContext applicationContext;
 
 /**
 * 实现 ApplicationContextAware接口的回调方法，设置上下文环境
 *
 * @param applicationContext
 * @throws BeansException
 */
 @Override
 public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
 SpringContextUtil.applicationContext = applicationContext;
 }
 
 /**
 * 返回spring上下文。
 *
 * @return
 */
 public static ApplicationContext getApplicationContext() {
 return applicationContext;
 }
 
 /**
 * 从spring容器中获取对象。
 *
 * @param beanName
 * @return
 * @throws BeansException
 */
 public static Object getBean(String beanName) throws BeansException {
 return applicationContext.getBean(beanName);
 }
 
 /**
 * 通用类型： 通过字节码获取对象。
 *
 * @param t
 * @param <T>
 * @return
 * @throws BeansException
 */
 public static <T> T getBean(Class<T> t) throws BeansException {
 return applicationContext.getBean(t);
 }
 }

然后在上述方法中，通过spring 上下文重新拿到对象，调用方法，即方法将变为如下形式:

@Transactional(readOnly = true)
 public List<PersonInfo> AllPerson(String tid) {
 List<TPerson> tPerson= mapper.getTPerson(tid);
 if (tPerson== null) {
 return null;
 }
 List<PersonInfo> personInfos= tPerson.stream().map(t-> SpringContextUtil.getBean(PersonService.class) //本类
 .getPersonDetail(t.getId()))
 .collect(Collectors.toList());
 return personInfos;
 }

**3. 使用redis在高并发下出现的缓存失效问题**

1） 缓存穿透

缓存穿透指 查询一个一定不存在的数据，由于缓存中是不命中的，所以会去查询数据库，但数据库也无此记录，同时也没有将这次查询的null写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

风险:  利用不存在的数据进行攻击，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃

解决方案:  对null结果也进行缓存，并加入短暂的过期时间

2）缓存雪崩

缓存雪崩指的是我们设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB ，DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案:  可以在原有的失效时间内，增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，从而减小集体失效的事件发生几率。

3） 缓存击穿

缓存击穿指 对于一些设置了过期时间的key ，如果这些key可能在某些时间点被超高并发的访问，是一种非常热点的数据， 如果这个key在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个key的数据查询将会同时落到DB，称之为 缓存击穿。

解决方案:  加锁， 大量并发只让一个去查，其他人进行等待，查到以后释放锁，其他人获取锁，先查缓存，就会有数据，而不会再次进入DB查询。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220503/cc74c48563704bbeb41e97353c10a2b1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220503/3ca349b288e24e8186d73f51b9888513.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220503/7dca4022949c407291e9ea5540b753f0.png
[http_localhost_8080_emp_1]: http://localhost:8080/emp/1
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220503/d84f7afdb38b40e5a58dc65a654063e0.png
[http_localhost_8080_emp_2]: http://localhost:8080/emp/2
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_27_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220503/ed8e7ef5284a4e2db7591fc37acb2cd0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220503/33f2e207df98415bb0ee94bdbf0b7c05.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220503/a0b89eb0670e4e7aa5bdefe39ebe7f88.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220503/b63e444ca63142a884862042b2e79d59.png
[redis]: https://blog.csdn.net/m0_37564404/article/details/83543841
[redis 1]: https://download.csdn.net/download/m0_37564404/10753783
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220503/dffebdfa6f7346b29c6cc20d65f3ac37.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220503/f983bdd65fe549db9da9d50f7d216e2c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220503/aedbf92edda24cd7a3dd733075981d98.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220503/a55e0cbc7c9244b9bdcb19bed274a8e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NTY0NDA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220503/fbead006e42141118d9bcb9d7037d25a.png