前言

SpringBoot默认情况下是整合了EhCache的，但是默认整合的EhCache的2.x版本，本文依然整合EhCache的3.x版本。

构建SpringBoot工程

导入依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.ehcache</groupId><artifactId>ehcache</artifactId><version>3.8.1</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency>
</dependencies>

准备EhCache的配置项

# 准备EhCache基础配置项
ehcache:heap: 1000           # 堆内内存缓存个数off-heap: 10         # 对外内存存储大小 MBdisk: 20             # 磁盘存储数据大小  MBdiskDir: D:/data/    # 磁盘存储路径cacheNames:          # 基于CacheManager构建多少个缓存- user- item- card

引入配置文件中的配置项

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "ehcache")
public class EhCacheProps {private int heap;private int offheap;private int disk;private String diskDir;private Set<String> cacheNames;}

配置CachaManager

@Configuration
@EnableCaching
public class EhCacheConfig {@Autowiredprivate EhCacheProps ehCacheProps;@Beanpublic CacheManager ehCacheManager(){//1. 缓存名称Set<String> cacheNames = ehCacheProps.getCacheNames();//2. 设置内存存储位置和数量大小ResourcePools resourcePools = ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder().heap(ehCacheProps.getHeap()).offheap(ehCacheProps.getOffheap(), MemoryUnit.MB).disk(ehCacheProps.getDisk(),MemoryUnit.MB).build();//3. 设置生存时间ExpiryPolicy expiry = ExpiryPolicyBuilder.noExpiration();//4. 设置CacheConfiguration// baseObject是一个POJO类实现了序列化接口CacheConfiguration cacheConfiguration = CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(String.class, BaseObject.class, resourcePools).withExpiry(expiry).build();//5. 设置磁盘存储的位置CacheManagerBuilder<PersistentCacheManager> cacheManagerBuilder =CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().with(CacheManagerBuilder.persistence(ehCacheProps.getDiskDir()));//6. 缓存名称设置好。for (String cacheName : cacheNames) {cacheManagerBuilder.withCache(cacheName,cacheConfiguration);}//7. 构建return cacheManagerBuilder.build();}
}

Cache注解使用

Cache注解是JSR规范中的，Spring支持这种注解。前面配置好关于CacheManager之后，就可以在Service层添加Cache注解，实现缓存使用，缓存更新，缓存清除。

基本使用

这个是查询缓存的注解，可以加在方法上，也可以加在类上（不建议添加在类上，这样很多细粒度配置就无法实现，比如@Transactional），可以在执行当前方法前，根据注解查看方法的返回内容是否已经被缓存，如果已经缓存，不需要执行业务代码，直接返回数据。如果没有命中缓存，正常执行业务代码，在执行完毕后，会将返回结果作为缓存，存储起来。

直接在Service层的方法上添加@Cacheable，注意，必须填写@Cacheable中的value或者cacheName属性

默认情况下，每次查询会基于Key（默认是方法的参数）去查看是否命中缓存

• 如果命中缓存，直接返回
• 如果未命中缓存，正常执行业务代码，基于方法返回结果做缓存

key的声明方式

key的声明方式有两种，一种是基于Spring的Expression Language去实现，另一种是基于编写类的方式动态的生成key

Spel表达式语言实现

@Override
@Cacheable(cacheNames = {"item"},key = "#id")    // 123
public String echo(String id,String... args) {System.out.println("查询数据库~");// itemMapper.findById(id);return id;
}

这种方式要基于Spel实现，但是Spel用的不多，单独为了这种操作熟悉Spel成本蛮高的，而且功能并不丰富，所以更推荐第二种方式，编写类的方式设置key的生成策略

KeyGenerator实现

这种方式需要在Spring容器中构建KeyGenerator实现类，基于注解配置进去即可

设置key的生成策略。

@Configuration
public class CacheKeyGenerator {@Bean(name = "itemKeyGenerator")public KeyGenerator itemKeyGenerator(){return new KeyGenerator() {@Overridepublic Object generate(Object target, Method method, Object... params) {return method.getName() + params[0];}};}
}

设置bean name到keyGenerator中

@Override
@Cacheable(cacheNames = {"item"},keyGenerator = "itemKeyGenerator")
public String echo(String id,String... args) {System.out.println("查询数据库~");// itemMapper.findById(id);return id;
}

缓存条件

在执行方法前后，判断当前数据是否需要缓存，所以一般基础参数的判断。

• 条件为true代表缓存（condition）
• 条件为false代表缓存（unless）

都可以基于Spel编写条件表达式

condition

在执行方法前，决定是否需要缓存

可以在condition中编写Spel，只要条件为true，既代表当前数据可以缓存

@Override
@Cacheable(cacheNames = {"item"},condition = "#id.equals(\"123\")")
public String echo(String id) {System.out.println("查询数据库~");// itemMapper.findById(id);return id;
}

unless

执行方法之后，决定是否需要缓存

unless也可以编写Spel，条件为false时，代表数据可以缓存，如果为true，代表数据不需要缓存

@Override
@Cacheable(cacheNames = {"item"},unless = "#result.equals(\"123\")")
public String echo(String id) {System.out.println("查询数据库~");// itemMapper.findById(id);return id;
}

更多的其实还是在执行查询前，来判断数据是否需要缓存。如果真的需要做，也是避免诡异的操作。

比如Service在出现异常结果时，返回-1，那么这种-1，就不需要缓存。

condition&unless的优先级

condition和unless都是代表是都需要缓存数据。

如果同时设置condition和unless。

• condition，unless
• true，false：unless代表不缓存，那就不缓存
• true，true：都代表缓存，那就缓存
• false，false：都不让缓存， 那就不缓存
• false，true：condition代表不缓存数据，那就不缓存

condition和unless没有优先级之分，他的优先级在于，不缓存的优先级高于缓存。

sync

缓存击穿问题。

当多个线程并发访问一个Service方法时，发现当前方法没有缓存数据，此时会让一个线程去执行业务代码查询数据，扔到缓存中，后面线程再查询缓存

可以设置sync属性为true，代表当执行Service方法时，发现缓存没数据，那么就需要去竞争锁资源去执行业务代码，后续线程等待前置线程执行完，再去直接查询缓存即可

@Override
@Cacheable(cacheNames = {"item"},sync = true)
public String echo(String id) {System.out.println("查询数据库~");try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return id;
}

@CachePut

@CachePut注解是在写数据之后，更新缓存的数据

在增删改的操作上追加@CachePut注解，会根据key去重置指定的缓存。

细节点就在于对标上查询方法的key

@Override
@CachePut(cacheNames = "item",key = "#item.id")
public String write(Item item) {// 写id为123的数据System.out.println("123被改成456");return "456";
}

@CacheEvict

@CacheEvict是用来清除缓存的，可以根据注解里的cacheNames和key来清除指定缓存，也可以清除整个cacheNames中的全部缓存

清除指定缓存

@Override
@CacheEvict(value = "item")
public void clear(String id) {System.out.println("清除缓存成功！");
}

清除全部缓存

@Override
@CacheEvict(value = "item",allEntries = true)
public void clearAll() {System.out.println("清除item中的全部缓存~！");
}

如果执行清除缓存过程中，业务代码出现异常，会导致无法正常清除缓存，可以设置一个属性来保证在方法业务执行之前，就将缓存正常清除beforeInvocation设置为true

@Override
@CacheEvict(value = "item",allEntries = true,beforeInvocation = true)
public void clearAll() {int i = 1 / 0;System.out.println("方法执行前，清除item中的全部缓存~！");
}

@Caching

一个组合数据，可以基于Caching实现@Cacheable，@CachePut以及@CacheEvict三个注解