一、概述

（一）緩存的必要性

隨著系統(tǒng)訪問量的增加，數(shù)據(jù)庫往往成為性能瓶頸。為了減少數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，我們可以通過緩存來優(yōu)化系統(tǒng)性能。

（二）緩存策略

常見的緩存策略包括：

• 讀寫分離：將讀操作分流到從節(jié)點，避免主節(jié)點壓力過多。
• 分庫分表：將讀寫操作分攤到多個節(jié)點，避免單節(jié)點壓力過多。
• 緩存系統(tǒng)：使用緩存系統(tǒng)（如 Redis、Ehcache）來存儲經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，減少對數(shù)據(jù)庫的直接訪問。

（三）Spring Cache

Spring 3.1 引入了基于注解的緩存技術(shù)，通過 @Cacheable 等注解簡化緩存邏輯，支持多種緩存實現(xiàn)。Spring Cache 的特點包括：

• 通過少量的配置注解即可使得既有代碼支持緩存。
• 支持開箱即用，無需安裝和部署額外第三方組件即可使用緩存。
• 支持 Spring 表達式語言（SpEL），能使用對象的任何屬性或者方法來定義緩存的 key 和 condition。
• 支持 AspectJ，并通過其實現(xiàn)任何方法的緩存支持。
• 支持自定義 key 和自定義緩存管理者，具有相當(dāng)?shù)撵`活性和擴展性。

二、注解

（一）@Cacheable

@Cacheable 注解用于方法上，緩存方法的執(zhí)行結(jié)果。執(zhí)行過程如下：

• 判斷方法執(zhí)行結(jié)果的緩存。如果有，則直接返回該緩存結(jié)果。
• 執(zhí)行方法，獲得方法結(jié)果。
• 根據(jù)是否滿足緩存的條件。如果滿足，則緩存方法結(jié)果到緩存。
• 返回方法結(jié)果。

常用屬性：

• cacheNames：緩存名。必填。[] 數(shù)組，可以填寫多個緩存名。
• key：緩存的 key 。允許空。如果為空，則默認方法的所有參數(shù)進行組合。如果非空，則需要按照 SpEL 配置。例如，@Cacheable(value = "users", key = "#id")，使用方法參數(shù) id 的值作為緩存的 key 。
• condition：基于方法入?yún)?，判斷要緩存的條件。允許空。如果非空，則需要按照 SpEL 配置。例如，@Cacheable(condition="#id > 0")，需要傳入的 id 大于零。
• unless：基于方法返回，判斷不緩存的條件。允許空。如果非空，則需要按照 SpEL 配置。例如，@Cacheable(unless="#result == null")，如果返回結(jié)果為 null ，則不進行緩存。

不常用屬性：

• keyGenerator：自定義 key 生成器 KeyGenerator Bean 的名字。允許空。如果設(shè)置，則 key 失效。
• cacheManager：自定義緩存管理器 CacheManager Bean 的名字。允許空。一般不填寫，除非有多個 CacheManager Bean 的情況下。
• cacheResolver：自定義緩存解析器 CacheResolver Bean 的名字。允許空。
• sync：在獲得不到緩存的情況下，是否同步執(zhí)行方法。默認為 false ，表示無需同步。如果設(shè)置為 true ，則執(zhí)行方法時，會進行加鎖，保證同一時刻，有且僅有一個方法在執(zhí)行，其它線程阻塞等待。

（二）@CachePut

@CachePut 注解用于方法上，緩存方法的執(zhí)行結(jié)果。與 @Cacheable 不同，它的執(zhí)行過程如下：

• 執(zhí)行方法，獲得方法結(jié)果。也就是說，無論是否有緩存，都會執(zhí)行方法。
• 根據(jù)是否滿足緩存的條件。如果滿足，則緩存方法結(jié)果到緩存。
• 返回方法結(jié)果。

一般來說，@Cacheable 搭配讀操作，實現(xiàn)緩存的被動寫；@CachePut 配置寫操作，實現(xiàn)緩存的主動寫。

（三）@CacheEvict

@CacheEvict 注解用于方法上，刪除緩存。相比 @CachePut，它額外多了兩個屬性：

• allEntries：是否刪除緩存名（cacheNames）下，所有 key 對應(yīng)的緩存。默認為 false，只刪除指定 key 的緩存。
• beforeInvocation：是否在方法執(zhí)行前刪除緩存。默認為 false，在方法執(zhí)行后刪除緩存。

（四）@Caching

@Caching 注解用于方法上，可以組合使用多個 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注解。不太常用，可以暫時忽略。

（五）@CacheConfig

@CacheConfig 注解用于類上，共享如下四個屬性的配置：

• cacheNames
• keyGenerator
• cacheManager
• cacheResolver

（六）@EnableCaching

@EnableCaching 注解用于標記開啟 Spring Cache 功能，所以一定要添加。

三、Spring Boot 集成

（一）依賴

在 Spring Boot 里，提供了 spring-boot-starter-cache 庫，實現(xiàn) Spring Cache 的自動化配置，通過 CacheAutoConfiguration 配置類。

（二）緩存工具和框架

在 Java 后端開發(fā)中，常見的緩存工具和框架列舉如下：

• 本地緩存：Guava LocalCache、Ehcache、Caffeine 。Ehcache 的功能更加豐富，Caffeine 的性能要比 Guava LocalCache 好。
• 分布式緩存：Redis、Memcached、Tair 。Redis 最為主流和常用。

（三）自動配置

在這些緩存方案當(dāng)中，spring-boot-starter-cache 怎么知道使用哪種呢？在默認情況下，Spring Boot 會按照如下順序，自動判斷使用哪種緩存方案，創(chuàng)建對應(yīng)的 CacheManager 緩存管理器。

private static final Map<CacheType, Class<?>> MAPPINGS;
static {
    Map<CacheType, Class<?>> mappings = new EnumMap<>(CacheType.class);
    mappings.put(CacheType.GENERIC, GenericCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.EHCACHE, EhCacheCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.HAZELCAST, HazelcastCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.INFINISPAN, InfinispanCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.JCACHE, JCacheCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.COUCHBASE, CouchbaseCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.REDIS, RedisCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.CAFFEINE, CaffeineCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.SIMPLE, SimpleCacheConfiguration.class);
    mappings.put(CacheType.NONE, NoOpCacheConfiguration.class);
    MAPPINGS = Collections.unmodifiableMap(mappings);
}

最差的情況下，會使用 SimpleCacheConfiguration。因為自動判斷可能和我們希望使用的緩存方案不同，此時我們可以手動配置 spring.cache.type 指定類型。

四、Ehcache 示例

（一）引入依賴

在 pom.xml 文件中，引入相關(guān)依賴。

<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>

（二）應(yīng)用配置文件

在 resources 目錄下，創(chuàng)建 application.yaml 配置文件。配置如下：

spring:
  cache:
    type: ehcache

（三）Ehcache 配置文件

在 resources 目錄下，創(chuàng)建 ehcache.xml 配置文件。配置如下：

<ehcache>
    <cache name="users"
           maxElementsInMemory="1000"
           timeToLiveSeconds="60"
           memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>

（四）Application

創(chuàng)建 Application.java 類，代碼如下：

@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {
}

（五）UserDO

在 cn.iocoder.springboot.lab21.cache.dataobject 包路徑下，創(chuàng)建 UserDO.java 類，用戶 DO 。代碼如下：

@TableName(value = "users")
public class UserDO {
    private Integer id;
    private String username;
    private String password;
    private Date createTime;
    @TableLogic
    private Integer deleted;
}

（六）UserMapper

在 cn.iocoder.springboot.lab21.cache.mapper 包路徑下，創(chuàng)建 UserMapper 接口。代碼如下：

@Repository
@CacheConfig(cacheNames = "users")
public interface UserMapper extends BaseMapper<UserDO> {
    @Cacheable(key = "#id")
    UserDO selectById(Integer id);
    @CachePut(key = "#user.id")
    default UserDO insert0(UserDO user) {
        this.insert(user);
        return user;
    }
    @CacheEvict(key = "#id")
    int deleteById(Integer id);
}

（七）UserMapperTest

創(chuàng)建 UserMapperTest 測試類，我們來測試一下簡單的 UserMapper 的每個操作。核心代碼如下：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class UserMapperTest {
    private static final String CACHE_NAME_USER = "users";
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;
    @Test
    public void testCacheManager() {
        System.out.println(cacheManager);
    }
    @Test
    public void testSelectById() {
        Integer id = 1;
        UserDO user = userMapper.selectById(id);
        System.out.println("user：" + user);
        Assert.assertNotNull("緩存為空", cacheManager.getCache(CACHE_NAME_USER).get(user.getId(), UserDO.class));
        user = userMapper.selectById(id);
        System.out.println("user：" + user);
    }
    @Test
    public void testInsert() {
        UserDO user = new UserDO();
        user.setUsername(UUID.randomUUID().toString());
        user.setPassword("nicai");
        user.setCreateTime(new Date());
        user.setDeleted(0);
        userMapper.insert0(user);
        Assert.assertNotNull("緩存為空", cacheManager.getCache(CACHE_NAME_USER).get(user.getId(), UserDO.class));
    }
    @Test
    public void testDeleteById() {
        UserDO user = new UserDO();
        user.setUsername(UUID.randomUUID().toString());
        user.setPassword("nicai");
        user.setCreateTime(new Date());
        user.setDeleted(0);
        userMapper.insert0(user);
        Assert.assertNotNull("緩存為空", cacheManager.getCache(CACHE_NAME_USER).get(user.getId(), UserDO.class));
        userMapper.deleteById(user.getId());
        Assert.assertNull("緩存不為空", cacheManager.getCache(CACHE_NAME_USER).get(user.getId(), UserDO.class));
    }
}

五、Redis 示例

（一）引入依賴

在 pom.xml 文件中，引入相關(guān)依賴。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

（二）應(yīng)用配置文件

在 resources 目錄下，創(chuàng)建 application.yaml 配置文件。配置如下：

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    database: 0
    timeout: 0
    jedis:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-wait: -1
  cache:
    type: redis

（三）Application

與 4.4 Application 一致。

（四）UserDO

與 4.5 UserDO 一致。差別在于，需要讓 UserDO 實現(xiàn) Serializable 接口。

（五）UserMapper

與 4.6 UserMapper 一致。

（六）UserMapperTest

與 4.7 UserMapperTest 基本一致。

六、面試回答思路和答案

（一）緩存的必要性

問題：為什么需要使用緩存？

回答：隨著系統(tǒng)訪問量的增加，數(shù)據(jù)庫往往成為性能瓶頸。緩存可以減少數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。緩存系統(tǒng)（如 Redis、Ehcache）可以存儲經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，減少對數(shù)據(jù)庫的直接訪問。

（二）Spring Cache

問題：什么是 Spring Cache？

回答：Spring Cache 是 Spring 3.1 引入的基于注解的緩存技術(shù)，通過 @Cacheable 等注解簡化緩存邏輯，支持多種緩存實現(xiàn)。Spring Cache 的特點包括：通過少量的配置注解即可使得既有代碼支持緩存；支持開箱即用；支持 Spring 表達式語言（SpEL）；支持 AspectJ；支持自定義 key 和自定義緩存管理者。

（三）@Cacheable

問題：@Cacheable 注解的使用方法和屬性有哪些？

回答：@Cacheable 注解用于方法上，緩存方法的執(zhí)行結(jié)果。常用屬性包括：cacheNames（緩存名，必填），key（緩存的 key，允許空），condition（基于方法入?yún)?，判斷要緩存的條件），unless（基于方法返回，判斷不緩存的條件）。

（四）@CachePut

問題：@CachePut 注解的作用是什么？

回答：@CachePut 注解用于方法上，緩存方法的執(zhí)行結(jié)果。與 @Cacheable 不同，它的執(zhí)行過程如下：執(zhí)行方法，獲得方法結(jié)果；根據(jù)是否滿足緩存的條件，如果滿足，則緩存方法結(jié)果到緩存；返回方法結(jié)果。

（五）@CacheEvict

問題：@CacheEvict 注解的作用是什么？

回答：@CacheEvict 注解用于方法上，刪除緩存。相比 @CachePut，它額外多了兩個屬性：allEntries（是否刪除緩存名下所有 key 對應(yīng)的緩存），beforeInvocation（是否在方法執(zhí)行前刪除緩存）。

（六）Spring Boot 緩存集成

問題：如何在 Spring Boot 中集成緩存？

回答：在 Spring Boot 中，可以通過引入 spring-boot-starter-cache 依賴來集成緩存。Spring Boot 會自動判斷使用哪種緩存方案，也可以通過 spring.cache.type 手動指定。

（七）Ehcache 和 Redis

問題：Ehcache 和 Redis 的區(qū)別是什么？

回答：Ehcache 是一個純 Java 的進程內(nèi)緩存框架，具有快速、精干等特點，是 Hibernate 中默認的 CacheProvider 。Redis 是一個基于鍵值對的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，支持多種數(shù)據(jù)類型，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。Ehcache 適合用于本地緩存，Redis 適合用于分布式緩存。

（八）緩存策略

問題：常見的緩存策略有哪些？

回答：常見的緩存策略包括：讀寫分離（將讀操作分流到從節(jié)點，避免主節(jié)點壓力過多），分庫分表（將讀寫操作分攤到多個節(jié)點，避免單節(jié)點壓力過多），緩存系統(tǒng)（使用緩存系統(tǒng)（如 Redis、Ehcache）來存儲經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，減少對數(shù)據(jù)庫的直接訪問）。

（九）緩存擊穿

問題：什么是緩存擊穿？如何解決？

回答：緩存擊穿是指多個線程同時訪問同一個緩存鍵，導(dǎo)致緩存失效，多個線程同時查詢數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫壓力。解決方法包括：使用互斥鎖（如 Redis 的 SETNX 命令），保證同一時刻只有一個線程查詢數(shù)據(jù)庫；使用緩存預(yù)熱，在系統(tǒng)啟動時預(yù)先加載緩存。

（十）緩存穿透

問題：什么是緩存穿透？如何解決？

回答：緩存穿透是指查詢一個不存在的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致緩存和數(shù)據(jù)庫都沒有命中，直接查詢數(shù)據(jù)庫。解決方法包括：使用布隆過濾器，快速判斷數(shù)據(jù)是否存在；對不存在的數(shù)據(jù)也進行緩存，設(shè)置較短的過期時間。

（十一）緩存雪崩

問題：什么是緩存雪崩？如何解決？

回答：緩存雪崩是指大量緩存同時失效，導(dǎo)致大量請求直接查詢數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫壓力。解決方法包括：使用緩存預(yù)熱，在系統(tǒng)啟動時預(yù)先加載緩存；設(shè)置不同的過期時間，避免大量緩存同時失效。

（十二）緩存的過期策略

問題：緩存的過期策略有哪些？

回答：緩存的過期策略包括：設(shè)置固定過期時間（如 Redis 的 EXPIRE 命令），根據(jù)訪問頻率動態(tài)調(diào)整過期時間，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性動態(tài)調(diào)整過期時間。

（十三）緩存的淘汰策略

問題：緩存的淘汰策略有哪些？

回答：緩存的淘汰策略包括：先進先出（FIFO），最近最少使用（LRU），最不經(jīng)常使用（LFU），隨機淘汰。

（十四）緩存的序列化

問題：緩存的序列化有哪些方式？

回答：緩存的序列化方式包括：Java 序列化，JSON 序列化，Protobuf 序列化。Java 序列化簡單，但性能較差；JSON 序列化性能較好，但需要手動實現(xiàn)序列化和反序列化；Protobuf 序列化性能最好，但需要定義.proto 文件。

（十五）緩存的分布式鎖

問題：如何在分布式環(huán)境下實現(xiàn)緩存的鎖？

回答：在分布式環(huán)境下，可以使用 Redis 的 SETNX 命令實現(xiàn)分布式鎖。SETNX 命令可以保證同一時刻只有一個線程獲取到鎖，從而避免緩存擊穿等問題。

（十六）緩存的事務(wù)

問題：緩存是否支持事務(wù)？

回答：緩存本身不支持事務(wù)，但可以通過與數(shù)據(jù)庫事務(wù)結(jié)合來實現(xiàn)。例如，在數(shù)據(jù)庫事務(wù)提交后，更新緩存；在數(shù)據(jù)庫事務(wù)回滾后，回滾緩存。

（十七）緩存的監(jiān)控

問題：如何監(jiān)控緩存的使用情況？

回答：可以使用 Redis 的 INFO 命令監(jiān)控緩存的使用情況，包括內(nèi)存使用、命中率、過期鍵數(shù)等。也可以使用第三方監(jiān)控工具，如 Prometheus 和 Grafana。

（十八）緩存的優(yōu)化

問題：如何優(yōu)化緩存的性能？

回答：優(yōu)化緩存性能的方法包括：選擇合適的緩存策略，使用高效的序列化方式，合理設(shè)置緩存的過期時間和淘汰策略，使用分布式鎖避免緩存擊穿，監(jiān)控緩存的使用情況并及時調(diào)整。

（十九）緩存的命中率

問題：如何計算緩存的命中率？

回答：緩存的命中率可以通過以下公式計算：命中率 = 命中次數(shù) /（命中次數(shù) + 未命中次數(shù)）?？梢酝ㄟ^監(jiān)控工具獲取命中次數(shù)和未命中次數(shù)。

（二十）緩存的場景

問題：緩存適用于哪些場景？

回答：緩存適用于以下場景：經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，如用戶信息、商品信息等；數(shù)據(jù)變化不頻繁，如配置信息；對實時性要求不高的數(shù)據(jù)，如統(tǒng)計信息。

（二十一）緩存的局限性

問題：緩存有哪些局限性？

回答：緩存的局限性包括：緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致，緩存擊穿、緩存穿透、緩存雪崩等問題，緩存的內(nèi)存有限，緩存的序列化和反序列化可能影響性能，緩存的分布式鎖實現(xiàn)復(fù)雜。

（二十二）緩存的未來發(fā)展趨勢

問題：緩存技術(shù)未來的發(fā)展趨勢是什么？

回答：緩存技術(shù)未來的發(fā)展趨勢包括：與數(shù)據(jù)庫的深度融合，支持事務(wù)和一致性；支持更多的數(shù)據(jù)類型和查詢方式；提供更好的性能和擴展性；提供更便捷的監(jiān)控和管理工具。

以上就是對 Spring Boot 緩存 Cache 入門的詳細講解和面試回答思路及答案。希望對初學(xué)者有所幫助，祝大家學(xué)習(xí)愉快！

到此這篇關(guān)于Spring Boot 緩存 Cache 入門的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring Boot 緩存 Cache內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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