恢弘志士之气，不宜妄自菲薄。这篇文章主要讲述SpringBoot 集成缓存性能之王 Caffeine相关的知识，希望能为你提供帮助。
使用缓存的目的就是提高性能，今天码哥带大家实践运用 spring-boot-starter-cache 抽象的缓存组件去集成本地缓存性能之王 Caffeine。
大家需要注意的是：in-memeory 缓存只适合在单体应用，不适合与分布式环境。
分布式环境的情况下需要将缓存修改同步到每个节点，需要一个同步机制保证每个节点缓存数据最终一致。
Spring Cache 是什么不使用 Spring Cache 抽象的缓存接口，我们需要根据不同的缓存框架去实现缓存，需要在对应的代码里面去对应缓存加载、删除、更新等。
比如查询我们使用旁路缓存策略：先从缓存中查询数据，如果查不到则从数据库查询并写到缓存中。
伪代码如下：

public User getUser(long userId) // 从缓存查询 User user = cache.get(userId); if (user != null) return user; // 从数据库加载 User dbUser = loadDataFromDB(userId); if (dbUser != null) // 设置到缓存中 cache.put(userId, dbUser)return dbUser;

我们需要写大量的这种繁琐代码，Spring Cache 则对缓存进行了抽象，提供了如下几个注解实现了缓存管理：

• @Cacheable：触发缓存读取操作，用于查询方法上，如果缓存中找到则直接取出缓存并返回，否则执行目标方法并将结果缓存。
• @CachePut：触发缓存更新的方法上，与 Cacheable 相比，该注解的方法始终都会被执行，并且使用方法返回的结果去更新缓存，适用于 insert 和 update 行为的方法上。
• @CacheEvict：触发缓存失效，删除缓存项或者清空缓存，适用于 delete 方法上。

【SpringBoot 集成缓存性能之王 Caffeine】除此之外，抽象的 CacheManager 既能集成基于本地内存的单体应用，也能集成 EhCache、Redis 等缓存服务器。
最方便的是通过一些简单配置和注解就能接入不同的缓存框架，无需修改任何代码。
集成 Caffeine码哥带大家使用注解方式完成缓存操作的方式来集成，完整的代码请访问 github：https://github.com/MageByte-Zero/springboot-parent-pom，在 pom.xml 文件添加如下依赖：

< dependency> < groupId> org.springframework.boot< /groupId> < artifactId> spring-boot-starter-cache< /artifactId> < /dependency> < dependency> < groupId> com.github.ben-manes.caffeine< /groupId> < artifactId> caffeine< /artifactId> < /dependency>

使用 javaConfig 方式配置 CacheManager：

@Slf4j @EnableCaching @Configuration public class CacheConfig @Autowired @Qualifier("cacheExecutor") private Executor cacheExecutor; @Bean public Caffeine< Object, Object> caffeineCache() return Caffeine.newBuilder() // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期 .expireAfterAccess(7, TimeUnit.DAYS) // 初始的缓存空间大小 .initialCapacity(500) // 使用自定义线程池 .executor(cacheExecutor) .removalListener(((key, value, cause) -> log.info("key: removed, removalCause:.", key, cause.name()))) // 缓存的最大条数 .maximumSize(1000); @Bean public CacheManager cacheManager() CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager(); caffeineCacheManager.setCaffeine(caffeineCache()); // 不缓存空值 caffeineCacheManager.setAllowNullValues(false); return caffeineCacheManager;

准备工作搞定，接下来就是如何使用了。

@Slf4j @Service public class AddressService public static final String CACHE_NAME = "caffeine:address"; private static final AtomicLong ID_CREATOR = new AtomicLong(0); private Map< Long, AddressDTO> addressMap; public AddressService() addressMap = new ConcurrentHashMap< > (); addressMap.put(ID_CREATOR.incrementAndGet(), AddressDTO.builder().customerId(ID_CREATOR.get()).address("地址1").build()); addressMap.put(ID_CREATOR.incrementAndGet(), AddressDTO.builder().customerId(ID_CREATOR.get()).address("地址2").build()); addressMap.put(ID_CREATOR.incrementAndGet(), AddressDTO.builder().customerId(ID_CREATOR.get()).address("地址3").build()); @Cacheable(cacheNames = CACHE_NAME, key = "#customerId") public AddressDTO getAddress(long customerId) log.info("customerId： 没有走缓存，开始从数据库查询", customerId); return addressMap.get(customerId); @CachePut(cacheNames = CACHE_NAME, key = "#result.customerId") public AddressDTO create(String address) long customerId = ID_CREATOR.incrementAndGet(); AddressDTO addressDTO = AddressDTO.builder().customerId(customerId).address(address).build(); addressMap.put(customerId, addressDTO); return addressDTO; @CachePut(cacheNames = CACHE_NAME, key = "#result.customerId") public AddressDTO update(Long customerId, String address) AddressDTO addressDTO = addressMap.get(customerId); if (addressDTO == null) throw new RuntimeException("没有 customerId = " + customerId + "的地址"); addressDTO.setAddress(address); return addressDTO; @CacheEvict(cacheNames = CACHE_NAME, key = "#customerId") public boolean delete(long customerId) log.info("缓存被删除", customerId); return true;

使用 CacheName 隔离不同业务场景的缓存，每个 Cache 内部持有一个 map 结构存储数据，key 可用使用 Spring 的 Spel 表达式。
单元测试走起：

@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest(classes = CaffeineApplication.class) @Slf4j public class CaffeineApplicationTests @Autowired private AddressService addressService; @Autowired private CacheManager cacheManager; @Test public void testCache() // 插入缓存 和数据库 AddressDTO newInsert = addressService.create("南山大道"); // 要走缓存 AddressDTO address = addressService.getAddress(newInsert.getCustomerId()); long customerId = 2; // 第一次未命中缓存，打印 customerId： 没有走缓存，开始从数据库查询 AddressDTO address2 = addressService.getAddress(customerId); // 命中缓存 AddressDTO cacheAddress2 = addressService.getAddress(customerId); // 更新数据库和缓存 addressService.update(customerId, "地址 2 被修改"); // 更新后查询，依然命中缓存 AddressDTO hitCache2 = addressService.getAddress(customerId); Assert.assertEquals(hitCache2.getAddress(), "地址 2 被修改"); // 删除缓存 addressService.delete(customerId); // 未命中缓存, 从数据库读取 AddressDTO hit = addressService.getAddress(customerId); System.out.println(hit.getCustomerId());

大家发现没，只需要在对应的方法上加上注解，就能愉快的使用缓存了。需要注意的是， 设置的 cacheNames 一定要对应，每个业务场景使用对应的 cacheNames。
另外 key 可以使用 spel 表达式，大家重点可以关注 @CachePut(cacheNames = CACHE_NAME, key = "#result.customerId")，result 表示接口返回结果，Spring 提供了几个元数据直接使用。

名称	地点	描述	例子
methodName	根对象	被调用的方法的名称	#root.methodName
method	根对象	被调用的方法	#root.method.name
target	根对象	被调用的目标对象	#root.target
targetClass	根对象	被调用的目标的类	#root.targetClass
args	根对象	用于调用目标的参数（作为数组）	#root.args[0]
caches	根对象	运行当前方法的缓存集合	#root.caches[0].name
参数名称	评估上下文	任何方法参数的名称。如果名称不可用（可能是由于没有调试信息），则参数名称也可在#a& lt; #arg& gt; where#arg代表参数索引（从 开始0）下获得。	#iban或#a0（您也可以使用#p0或#p& lt; #arg& gt; 表示法作为别名）。
result	评估上下文	方法调用的结果（要缓存的值）。仅在unless 表达式、cache put表达式（计算key）或cache evict 表达式（when beforeInvocationis false）中可用。对于支持的包装器（例如 Optional），#result指的是实际对象，而不是包装器。	#result

核心原理Java Caching定义了5个核心接口，分别是 CachingProvider,CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry。

文章图片

核心类图：

文章图片

• Cache：抽象了缓存的操作，比如，get()、put()；
• CacheManager：管理 Cache，可以理解成 Cache 的集合管理，之所以有多个 Cache，是因为可以根据不同场景使用不同的缓存失效时间和数量限制。
• CacheInterceptor、CacheAspectSupport、AbstractCacheInvoker：CacheInterceptor 是一个AOP 方法拦截器，在方法前后做额外的逻辑，比如查询操作，先查缓存，找不到数据再执行方法，并把方法的结果写入缓存等，它继承了CacheAspectSupport（缓存操作的主体逻辑）、AbstractCacheInvoker（封装了对 Cache 的读写）。
• CacheOperation、AnnotationCacheOperationSource、SpringCacheAnnotationParser：CacheOperation定义了缓存操作的缓存名字、缓存key、缓存条件condition、CacheManager等，AnnotationCacheOperationSource 是一个获取缓存注解对应 CacheOperation 的类，而SpringCacheAnnotationParser 是解析注解的类，解析后会封装成 CacheOperation 集合供AnnotationCacheOperationSource 查找。

CacheAspectSupport：缓存切面支持类，是CacheInterceptor 的父类，封装了所有的缓存操作的主体逻辑。
主要流程如下：

1. 通过CacheOperationSource，获取所有的CacheOperation列表
2. 如果有@CacheEvict注解、并且标记为在调用前执行，则做删除/清空缓存的操作
3. 如果有@Cacheable注解，查询缓存
4. 如果缓存未命中（查询结果为null），则新增到cachePutRequests，后续执行原始方法后会写入缓存
5. 缓存命中时，使用缓存值作为结果；缓存未命中、或有@CachePut注解时，需要调用原始方法，使用原始方法的返回值作为结果
6. 如果有@CachePut注解，则新增到cachePutRequests
7. 如果缓存未命中，则把查询结果值写入缓存；如果有@CachePut注解，也把方法执行结果写入缓存
8. 如果有@CacheEvict注解、并且标记为在调用后执行，则做删除/清空缓存的操作

今天就到这了，分享一些工作小技巧给大家，后面码哥会分享如何接入 Redis ，并且带大家实现一个基于 Sping Boot 实现一个 Caffeine 作为一级缓存、Redis 作为二级缓存的分布式二级缓存框架。
我们下期见，大家可以在评论区叫我靓仔么？不叫也行，点赞分享也是鼓励。
参考资料
[1]https://segmentfault.com/a/1190000041640222
[2]https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#cache

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