이 기사에서는 Spring Cache가 무엇인지 설명합니다. Spring Cache 사용에 대한 소개에는 특정 참고 가치가 있습니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
缓存
는 실제 작업에서 성능을 향상시키기 위해 매우 일반적으로 사용되는 방법입니다. 캐싱은 다양한 시나리오에서 사용됩니다.
이 기사에서는 간단한 예제를 통해 원래의 자체 정의 캐시와 Spring의 시선 기반 캐시 구성 방법을 비교하여 Spring 캐시의 강력한 기능을 보여주고 주요 원리, 확장 지점 및 사용 시나리오의 한계를 소개합니다. 이 기사를 읽으면. 봄이 가져온 강력한 캐싱 기술을 짧은 시간 안에 마스터할 수 있을 것입니다. 거의 구성하지 않고도 기존 코드에 대한 캐싱 기능을 제공할 수 있습니다.
Spring 3.1은 본질적으로 특정 캐시 구현 솔루션(예: EHCache 또는 OSCache)이 아니라 소량의 다양한 주석을 추가하여 캐시 사용을 추상화하는 흥미로운 주석 기반 캐시 기술을 도입합니다. 기존 코드에 정의하면 메서드에서 반환된 개체를 캐싱하는 효과를 얻을 수 있습니다.
Spring의 캐싱 기술도 매우 유연합니다. SpEL(Spring Expression Language)을 사용하여 캐시 키 및 다양한 조건을 정의할 수 있을 뿐만 아니라 즉시 사용 가능한 캐시 임시 저장 솔루션을 제공하고 EHCache와 같은 주류 전문 캐시와의 통합도 지원합니다.
기능을 요약하면 다음과 같습니다.
소량의 구성 주석으로 기존 코드에서 캐싱을 지원하도록 만들 수 있습니다.
즉시 즉시 사용할 수 있는 기능을 지원합니다. , 추가로 설치 및 배포할 필요가 없습니다. 타사 구성 요소는 캐싱을 사용할 수 있습니다
Spring Express 언어를 지원하고 개체의 속성이나 메서드를 사용하여 캐시 키와 조건을 정의할 수 있습니다
AspectJ를 지원합니다. 실제로 모든 메소드에 대한 캐싱 지원을 구현합니다
상당한 유연성과 확장성을 갖춘 자체 정의 키 및 자체 정의 캐시 관리자를 지원합니다.
이 기사에서는 위의 특성을 기반으로 Spring 캐시에 대해 자세히 소개합니다. 간단한 예시와 원리 소개를 통해, 그리고 좀 더 실용적인 캐시 예시를 함께 살펴보겠습니다. 마지막으로 스프링 캐시의 사용 제한 및 주의사항을 소개합니다.
알겠습니다. 시작해 보겠습니다
여기에서는 먼저 완전히 자체 정의된 캐싱 구현을 보여줍니다. 즉, 특정 개체의 메모리 캐싱을 구현하는 데 타사 구성 요소가 필요하지 않습니다.
시나리오는 다음과 같습니다.
계정 이름을 키로, 계정 개체를 값으로 사용하여 계정 쿼리 방법을 캐시합니다. 동일한 계정 이름으로 계정을 쿼리하면 결과가 캐시에서 직접 반환됩니다. . 그렇지 않으면 캐시를 업데이트하십시오. 계정 쿼리 서비스는 캐시 다시 로드(즉, 캐시 지우기)도 지원합니다.
먼저 엔터티 클래스, 즉 기본 ID 및 이름 속성이 있는 계정 클래스를 정의합니다. 여기에는 getter 및 setter 메서드
public class Account { private int id; private String name; public Account(String name) { this.name = name; } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } }
가 있으며 캐시 논리 구현, 개체 추가, 수정 및 삭제 지원, 값 개체의 일반 지원을 담당하는 캐시 관리자를 정의합니다.
예:
import com.google.common.collect.Maps; import java.util.Map; /** * @author wenchao.ren * 2015/1/5. */ public class CacheContext<T> { private Map<String, T> cache = Maps.newConcurrentMap(); public T get(String key){ return cache.get(key); } public void addOrUpdateCache(String key,T value) { cache.put(key, value); } // 依据 key 来删除缓存中的一条记录 public void evictCache(String key) { if(cache.containsKey(key)) { cache.remove(key); } } // 清空缓存中的全部记录 public void evictCache() { cache.clear(); } }
자, 이제 엔터티 클래스와 캐시 관리자가 있으므로 계정 쿼리를 제공하는 서비스 클래스도 필요합니다. 이 서비스 클래스는 캐시 관리자를 사용하여 계정 쿼리 캐싱을 지원합니다. 예:
import com.google.common.base.Optional; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; /** * @author wenchao.ren * 2015/1/5. */ @Service public class AccountService1 { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1.class); @Resource private CacheContext<Account> accountCacheContext; public Account getAccountByName(String accountName) { Account result = accountCacheContext.get(accountName); if (result != null) { logger.info("get from cache... {}", accountName); return result; } Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName); if (!accountOptional.isPresent()) { throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName)); } Account account = accountOptional.get(); accountCacheContext.addOrUpdateCache(accountName, account); return account; } public void reload() { accountCacheContext.evictCache(); } private Optional<Account> getFromDB(String accountName) { logger.info("real querying db... {}", accountName); //Todo query data from database return Optional.fromNullable(new Account(accountName)); } }
이제 캐시가 유효한지 테스트하는 테스트 클래스를 작성하기 시작합니다.
import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; import static org.junit.Assert.*; public class AccountService1Test { private AccountService1 accountService1; private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1Test.class); @Before public void setUp() throws Exception { ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext1.xml"); accountService1 = context.getBean("accountService1", AccountService1.class); } @Test public void testInject(){ assertNotNull(accountService1); } @Test public void testGetAccountByName() throws Exception { accountService1.getAccountByName("accountName"); accountService1.getAccountByName("accountName"); accountService1.reload(); logger.info("after reload ...."); accountService1.getAccountByName("accountName"); accountService1.getAccountByName("accountName"); } }
분석에 따르면 실행 결과는 데이터베이스에서 첫 번째 쿼리를 수행한 다음 결과를 직접 반환해야 합니다. 캐시, 재설정 캐시한 후 먼저 데이터베이스에서 쿼리해야 합니다. 그런 다음 캐시에 결과를 반환합니다. 예를 들어 다음과 같이 프로그램 실행 로그를 확인합니다.
00:53:17.166 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName 00:53:17.168 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName 00:53:17.168 [main] INFO c.r.s.c.example1.AccountServiceTest - after reload .... 00:53:17.168 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName 00:53:17.169 [main] INFO c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName
캐시가 작동하는 것을 볼 수 있지만 이러한 자체 정의 캐싱 솔루션에는 다음과 같은 단점이 있습니다.
캐시 코드 비즈니스 코드와 결합도가 너무 높습니다. 위의 예에서와 같이 AccountService의 getAccountByName() 메소드는 캐싱 로직이 너무 많아 유지 관리 및 변경이 불편합니다. 이러한 캐싱 솔루션은 특정 조건에만 캐싱을 지원하지 않습니다. 이러한 요구 사항은 코드 변경으로 이어집니다
캐시 저장소는 상대적으로 제대로 작성되지 않았으며 타사 캐시 모듈을 사용하도록 유연하게 전환할 수 없습니다
코드에 그림자가 있다고 가정합니다. 위 코드를 포함하고 있다면 다음 소개에 따라 코드 구조를 최적화하는 것을 고려할 수 있습니다. 이는 단순화라고도 할 수 있습니다. 당신의 코드가 훨씬 더 우아해지는 것을 발견할 수 있을 것입니다!
AccountService1을 변경합니다. AccountService2 생성:
import com.google.common.base.Optional; import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.cache.annotation.Cacheable; import org.springframework.stereotype.Service; /** * @author wenchao.ren * 2015/1/5. */ @Service public class AccountService2 { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2.class); // 使用了一个缓存名叫 accountCache @Cacheable(value="accountCache") public Account getAccountByName(String accountName) { // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务 logger.info("real querying account... {}", accountName); Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName); if (!accountOptional.isPresent()) { throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName)); } return accountOptional.get(); } private Optional<Account> getFromDB(String accountName) { logger.info("real querying db... {}", accountName); //Todo query data from database return Optional.fromNullable(new Account(accountName)); } }
@Cacheable(value="accountCache")
这个凝视的意思是,当调用这种方法的时候。会从一个名叫 accountCache 的缓存中查询,假设没有,则运行实际的方法(即查询数据库),并将运行的结果存入缓存中。否则返回缓存中的对象。这里的缓存中的 key 就是參数 accountName,value 就是 Account 对象。“accountCache”缓存是在 spring*.xml 中定义的名称。我们还须要一个 spring 的配置文件来支持基于凝视的缓存
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd http://www.springframework.org/schema/cache http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd"> <context:component-scan base-package="com.rollenholt.spring.cache"/> <context:annotation-config/> <cache:annotation-driven/> <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager"> <property name="caches"> <set> <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean"> <property name="name" value="default"/> </bean> <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean"> <property name="name" value="accountCache"/> </bean> </set> </property> </bean> </beans>
注意这个 spring 配置文件有一个关键的支持缓存的配置项:
<cache:annotation-driven />
这个配置项缺省使用了一个名字叫 cacheManager 的缓存管理器,这个缓存管理器有一个 spring 的缺省实现,即 org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager
。这个缓存管理器实现了我们刚刚自己定义的缓存管理器的逻辑,它须要配置一个属性 caches,即此缓存管理器管理的缓存集合,除了缺省的名字叫 default 的缓存,我们还自己定义了一个名字叫 accountCache 的缓存,使用了缺省的内存存储方案 ConcurrentMapCacheFactoryBea
n,它是基于 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
的一个内存缓存实现方案。
然后我们编写測试程序:
import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; import static org.junit.Assert.*; public class AccountService2Test { private AccountService2 accountService2; private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2Test.class); @Before public void setUp() throws Exception { ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml"); accountService2 = context.getBean("accountService2", AccountService2.class); } @Test public void testInject(){ assertNotNull(accountService2); } @Test public void testGetAccountByName() throws Exception { logger.info("first query..."); accountService2.getAccountByName("accountName"); logger.info("second query..."); accountService2.getAccountByName("accountName"); } }
以上測试代码主要进行了两次查询。第一次应该会查询数据库,第二次应该返回缓存。不再查数据库,我们运行一下。看看结果
01:10:32.435 [main] INFO c.r.s.c.example2.AccountService2Test - first query... 01:10:32.456 [main] INFO c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying account... accountName 01:10:32.457 [main] INFO c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying db... accountName 01:10:32.458 [main] INFO c.r.s.c.example2.AccountService2Test - second query...
能够看出我们设置的基于凝视的缓存起作用了,而在 AccountService.java 的代码中。我们没有看到不论什么的缓存逻辑代码。仅仅有一行凝视:@Cacheable(value="accountCache"),就实现了主要的缓存方案,是不是非常强大?
好,到眼下为止,我们的 spring cache 缓存程序已经运行成功了。可是还不完美,由于还缺少一个重要的缓存管理逻辑:清空缓存.
当账号数据发生变更,那么必须要清空某个缓存,另外还须要定期的清空全部缓存,以保证缓存数据的可靠性。
为了加入清空缓存的逻辑。我们仅仅要对 AccountService2.java 进行改动,从业务逻辑的角度上看,它有两个须要清空缓存的地方
当外部调用更新了账号,则我们须要更新此账号相应的缓存
当外部调用说明又一次载入,则我们须要清空全部缓存
我们在AccountService2的基础上进行改动,改动为AccountService3,代码例如以下:
import com.google.common.base.Optional; import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict; import org.springframework.cache.annotation.Cacheable; import org.springframework.stereotype.Service; /** * @author wenchao.ren * 2015/1/5. */ @Service public class AccountService3 { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3.class); // 使用了一个缓存名叫 accountCache @Cacheable(value="accountCache") public Account getAccountByName(String accountName) { // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务 logger.info("real querying account... {}", accountName); Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName); if (!accountOptional.isPresent()) { throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName)); } return accountOptional.get(); } @CacheEvict(value="accountCache",key="#account.getName()") public void updateAccount(Account account) { updateDB(account); } @CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true) public void reload() { } private void updateDB(Account account) { logger.info("real update db...{}", account.getName()); } private Optional<Account> getFromDB(String accountName) { logger.info("real querying db... {}", accountName); //Todo query data from database return Optional.fromNullable(new Account(accountName)); } }
我们的測试代码例如以下:
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; public class AccountService3Test { private AccountService3 accountService3; private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3Test.class); @Before public void setUp() throws Exception { ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml"); accountService3 = context.getBean("accountService3", AccountService3.class); } @Test public void testGetAccountByName() throws Exception { logger.info("first query....."); accountService3.getAccountByName("accountName"); logger.info("second query...."); accountService3.getAccountByName("accountName"); } @Test public void testUpdateAccount() throws Exception { Account account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1"); logger.info(account1.toString()); Account account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2"); logger.info(account2.toString()); account2.setId(121212); accountService3.updateAccount(account2); // account1会走缓存 account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1"); logger.info(account1.toString()); // account2会查询db account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2"); logger.info(account2.toString()); } @Test public void testReload() throws Exception { accountService3.reload(); // 这2行查询数据库 accountService3.getAccountByName("somebody1"); accountService3.getAccountByName("somebody2"); // 这两行走缓存 accountService3.getAccountByName("somebody1"); accountService3.getAccountByName("somebody2"); } }
在这个測试代码中我们重点关注testUpdateAccount()
方法。在測试代码中我们已经凝视了在update完account2以后,再次查询的时候。account1会走缓存,而account2不会走缓存,而去查询db,观察程序运行日志,运行日志为:
01:37:34.549 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName1 01:37:34.551 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName1 01:37:34.552 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'} 01:37:34.553 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2 01:37:34.553 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2 01:37:34.555 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'} 01:37:34.555 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real update db...accountName2 01:37:34.595 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'} 01:37:34.596 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2 01:37:34.596 [main] INFO c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2 01:37:34.596 [main] INFO c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}
我们会发现实际运行情况和我们预估的结果是一致的。
前面介绍的缓存方法,没有不论什么条件,即全部对 accountService 对象的 getAccountByName 方法的调用都会起动缓存效果,无论參数是什么值。
假设有一个需求,就是仅仅有账号名称的长度小于等于 4 的情况下,才做缓存,大于 4 的不使用缓存
尽管这个需求比較坑爹,可是抛开需求的合理性,我们怎么实现这个功能呢?
通过查看CacheEvict
注解的定义,我们会发现:
/** * Annotation indicating that a method (or all methods on a class) trigger(s) * a cache invalidate operation. * * @author Costin Leau * @author Stephane Nicoll * @since 3.1 * @see CacheConfig */ @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Inherited @Documented public @interface CacheEvict { /** * Qualifier value for the specified cached operation. * <p>May be used to determine the target cache (or caches), matching the qualifier * value (or the bean name(s)) of (a) specific bean definition. */ String[] value() default {}; /** * Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically. * <p>Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless * a custom {@link #keyGenerator()} has been set. */ String key() default ""; /** * The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator} to use. * <p>Mutually exclusive with the {@link #key()} attribute. */ String keyGenerator() default ""; /** * The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.CacheManager} to use to * create a default {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} if none * is set already. * <p>Mutually exclusive with the {@link #cacheResolver()} attribute. * @see org.springframework.cache.interceptor.SimpleCacheResolver */ String cacheManager() default ""; /** * The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} to use. */ String cacheResolver() default ""; /** * Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching. * <p>Default is "", meaning the method is always cached. */ String condition() default ""; /** * Whether or not all the entries inside the cache(s) are removed or not. By * default, only the value under the associated key is removed. * <p>Note that setting this parameter to {@code true} and specifying a {@link #key()} * is not allowed. */ boolean allEntries() default false; /** * Whether the eviction should occur after the method is successfully invoked (default) * or before. The latter causes the eviction to occur irrespective of the method outcome (whether * it threw an exception or not) while the former does not. */ boolean beforeInvocation() default false; }
定义中有一个condition
描写叙述:
Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching.Default is "", meaning the method is always cached.
我们能够利用这种方法来完毕这个功能,以下仅仅给出演示样例代码:
@Cacheable(value="accountCache",condition="#accountName.length() <= 4")// 缓存名叫 accountCache public Account getAccountByName(String accountName) { // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务 return getFromDB(accountName); }
注意当中的 condition=”#accountName.length() <=4”
,这里使用了 SpEL 表达式訪问了參数 accountName 对象的 length() 方法,条件表达式返回一个布尔值,true/false,当条件为 true。则进行缓存操作,否则直接调用方法运行的返回结果。
我们看看CacheEvict
注解的key()
方法的描写叙述:
Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically. Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless a custom {@link #keyGenerator()} has been set.
假设我们希望依据对象相关属性的组合来进行缓存,比方有这么一个场景:
要求依据账号名、password和是否发送日志查询账号信息
非常明显。这里我们须要依据账号名、password对账号对象进行缓存,而第三个參数“是否发送日志”对缓存没有不论什么影响。所以,我们能够利用 SpEL 表达式对缓存 key 进行设计
我们为Account类添加一个password 属性, 然后改动AccountService代码:
@Cacheable(value="accountCache",key="#accountName.concat(#password)") public Account getAccount(String accountName,String password,boolean sendLog) { // 方法内部实现不考虑缓存逻辑。直接实现业务 return getFromDB(accountName,password); }
注意上面的 key 属性,当中引用了方法的两个參数 accountName 和 password,而 sendLog 属性没有考虑。由于其对缓存没有影响。
accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 查询数据库 accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 走缓存 accountService.getAccount("accountName", "123456", false);// 走缓存 accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 查询数据库 accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 走缓存
依据前面的样例,我们知道,假设使用了 @Cacheable 凝视,则当反复使用同样參数调用方法的时候,方法本身不会被调用运行。即方法本身被略过了,取而代之的是方法的结果直接从缓存中找到并返回了。
现实中并不总是如此,有些情况下我们希望方法一定会被调用,由于其除了返回一个结果,还做了其它事情。比如记录日志。调用接口等。这个时候。我们能够用 @CachePut
凝视,这个凝视能够确保方法被运行,同一时候方法的返回值也被记录到缓存中。
@Cacheable(value="accountCache") public Account getAccountByName(String accountName) { // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务 return getFromDB(accountName); } // 更新 accountCache 缓存 @CachePut(value="accountCache",key="#account.getName()") public Account updateAccount(Account account) { return updateDB(account); } private Account updateDB(Account account) { logger.info("real updating db..."+account.getName()); return account; }
我们的測试代码例如以下
Account account = accountService.getAccountByName("someone"); account.setPassword("123"); accountService.updateAccount(account); account.setPassword("321"); accountService.updateAccount(account); account = accountService.getAccountByName("someone"); logger.info(account.getPassword());
如上面的代码所看到的。我们首先用 getAccountByName 方法查询一个人 someone 的账号。这个时候会查询数据库一次。可是也记录到缓存中了。然后我们改动了password,调用了 updateAccount 方法。这个时候会运行数据库的更新操作且记录到缓存,我们再次改动password并调用 updateAccount 方法。然后通过 getAccountByName 方法查询,这个时候。由于缓存中已经有数据,所以不会查询数据库,而是直接返回最新的数据,所以打印的password应该是“321”
@Cacheable 主要针对方法配置。能够依据方法的请求參数对其结果进行缓存
@CachePut 主要针对方法配置,能够依据方法的请求參数对其结果进行缓存,和 @Cacheable 不同的是,它每次都会触发真实方法的调用
-@CachEvict 主要针对方法配置。能够依据一定的条件对缓存进行清空
一句话介绍就是Spring AOP的动态代理技术。 假设读者对Spring AOP不熟悉的话,能够去看看官方文档
直到如今,我们已经学会了怎样使用开箱即用的 spring cache,这基本能够满足一般应用对缓存的需求。
但现实总是非常复杂。当你的用户量上去或者性能跟不上。总须要进行扩展,这个时候你也许对其提供的内存缓存不惬意了。由于其不支持高可用性。也不具备持久化数据能力。这个时候,你就须要自己定义你的缓存方案了。
还好,spring 也想到了这一点。我们先不考虑怎样持久化缓存,毕竟这样的第三方的实现方案非常多。
我们要考虑的是,怎么利用 spring 提供的扩展点实现我们自己的缓存,且在不改原来已有代码的情况下进行扩展。
���先,我们须要提供一个 CacheManager
接口的实现,这个接口告诉 spring 有哪些 cache 实例,spring 会依据 cache 的名字查找 cache 的实例。
另外还须要自己实现 Cache 接口。Cache 接口负责实际的缓存逻辑。比如添加键值对、存储、查询和清空等。
利用 Cache 接口,我们能够对接不论什么第三方的缓存系统。比如 EHCache
、OSCache
,甚至一些内存数据库比如 memcache
或者 redis
等。以下我举一个简单的样例说明怎样做。
import java.util.Collection; import org.springframework.cache.support.AbstractCacheManager; public class MyCacheManager extends AbstractCacheManager { private Collection<? extends MyCache> caches; /** * Specify the collection of Cache instances to use for this CacheManager. */ public void setCaches(Collection<? extends MyCache> caches) { this.caches = caches; } @Override protected Collection<? extends MyCache> loadCaches() { return this.caches; } }
上面的自己定义的 CacheManager 实际继承了 spring 内置的 AbstractCacheManager,实际上仅仅管理 MyCache 类的实例。
以下是MyCache的定义:
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.springframework.cache.Cache; import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper; public class MyCache implements Cache { private String name; private Map<String,Account> store = new HashMap<String,Account>();; public MyCache() { } public MyCache(String name) { this.name = name; } @Override public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } @Override public Object getNativeCache() { return store; } @Override public ValueWrapper get(Object key) { ValueWrapper result = null; Account thevalue = store.get(key); if(thevalue!=null) { thevalue.setPassword("from mycache:"+name); result = new SimpleValueWrapper(thevalue); } return result; } @Override public void put(Object key, Object value) { Account thevalue = (Account)value; store.put((String)key, thevalue); } @Override public void evict(Object key) { } @Override public void clear() { } }
上面的自己定义缓存仅仅实现了非常easy的逻辑,但这是我们自己做的,也非常令人激动是不是,主要看 get 和 put 方法,当中的 get 方法留了一个后门,即全部的从缓存查询返回的对象都将其 password 字段设置为一个特殊的值。这样我们等下就能演示“我们的缓存确实在起作用!”了。
这还不够,spring 还不知道我们写了这些东西,须要通过 spring*.xml 配置文件告诉它
<cache:annotation-driven />
接下来我们来编写測试代码:
Account account = accountService.getAccountByName("someone"); logger.info("passwd={}", account.getPassword()); account = accountService.getAccountByName("someone"); logger.info("passwd={}", account.getPassword());
以上測试代码主要是先调用 getAccountByName 进行一次查询。这会调用数据库查询,然后缓存到 mycache 中,然后我打印password,应该是空的;以下我再次查询 someone 的账号,这个时候会从 mycache 中返回缓存的实例。记得上面的后门么?我们改动了password。所以这个时候打印的password应该是一个特殊的值
上面介绍过 spring cache 的原理。即它是基于动态生成的 proxy 代理机制来对方法的调用进行切面。这里关键点是对象的引用问题.
假设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,那么我们的切面就失效,也就是说上面定义的各种凝视包含 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict 都会失效,我们来演示一下。
public Account getAccountByName2(String accountName) { return this.getAccountByName(accountName); } @Cacheable(value="accountCache")// 使用了一个缓存名叫 accountCache public Account getAccountByName(String accountName) { // 方法内部实现不考虑缓存逻辑,直接实现业务 return getFromDB(accountName); }
上面我们定义了一个新的方法 getAccountByName2。其自身调用了 getAccountByName 方法,这个时候,发生的是内部调用(this),所以没有走 proxy。导致 spring cache 失效
要避免这个问题,就是要避免对缓存方法的内部调用,或者避免使用基于 proxy 的 AOP 模式,能够使用基于 aspectJ 的 AOP 模式来解决问题。
我们看到。@CacheEvict
凝视有一个属性 beforeInvocation
。缺省为 false,即缺省情况下。都是在实际的方法运行完毕后。才对缓存进行清空操作。期间假设运行方法出现异常,则会导致缓存清空不被运行。我们演示一下
// 清空 accountCache 缓存 @CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true) public void reload() { throw new RuntimeException(); }
我们的測试代码例如以下:
accountService.getAccountByName("someone"); accountService.getAccountByName("someone"); try { accountService.reload(); } catch (Exception e) { //... } accountService.getAccountByName("someone");
注意上面的代码,我们在 reload 的时候抛出了运行期异常,这会导致清空缓存失败。
以上測试代码先查询了两次,然后 reload。然后再查询一次,结果应该是仅仅有第一次查询走了数据库,其它两次查询都从缓存,第三次也走缓存由于 reload 失败了。
那么我们怎样避免这个问题呢?我们能够用 @CacheEvict 凝视提供的 beforeInvocation 属性。将其设置为 true,这样,在方法运行前我们的缓存就被清空了。
能够确保缓存被清空。
和内部调用问题相似,非 public 方法假设想实现基于凝视的缓存,必须採用基于 AspectJ 的 AOP 机制
有的时候,我们在代码迁移、调试或者部署的时候。恰好没有 cache 容器,比方 memcache 还不具备条件,h2db 还没有装好等,假设这个时候你想调试代码,岂不是要疯掉?这里有一个办法。在不具备缓存条件的时候,在不改代码的情况下。禁用缓存。
方法就是改动 spring*.xml 配置文件,设置一个找不到缓存就不做不论什么操作的标志位,例如以下
<cache:annotation-driven />
注意曾经的 cacheManager 变为了 simpleCacheManager。且没有配置 accountCache 实例,后面的 cacheManager 的实例是一个 CompositeCacheManager,他利用了前面的 simpleCacheManager 进行查询。假设查询不到。则依据标志位 fallbackToNoOpCache 来推断是否不做不论什么缓存操作。
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.guava.GuavaCacheManager"> <property name="cacheSpecification" value="concurrencyLevel=4,expireAfterAccess=100s,expireAfterWrite=100s" /> <property name="cacheNames"> <list> <value>dictTableCache</value> </list> </property> </bean>
위 내용은 스프링 캐시란 무엇입니까? Spring Cache 사용 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!