springboot缓存开发实战
前言:缓存在开发中是一个必不可少的优化点,近期在公司的项目重构中,关于缓存优化了很多点,比如在加载一些数据比较多的场景中,会大量使用缓存机制提高接口响应速度,简介提升用户体验。关于缓存,很多人对它都是既爱又恨,爱它的是:它能大幅提升响应效率,恨的是它如果处理不好,没有用好比如LRU这种策略,没有及时更新数据库的数据就会导致数据产生滞后,进而产生用户的误读,或者疑惑。这是很严重的一个问题,比如我在公司和某家公司(国内的一线旅游开发公司)的对接的时候,线上总是出现我们推送接口数据但是网站的数据产生滞后的现象,询问对方的技术人员,告诉我们是缓存的问题,只要删除缓存就没事了,我只能无奈…所以如何处理好缓存,对我们开发人员来说是一个很棘手的问题。不过关于这一切,springboot已经提供给我们很便捷的开发工具!本篇博客就来探索springBoot的缓存注解如何使用!
本篇博客的目录
一:springBoot开启缓存注解
二:常用缓存注解
三:使用实例
四:总结
一:springBoot开启注解
1.1:搭建springBoot环境
在idea中,搭建一个springboot是很简单easy的。接下来我简单说一下步骤:
File->new->projiect->Spring Initializer->next->named->web(选中)->Finish->new Window
1.2:开始缓存
@SpringBootApplication
@EnableAutoConfiguration
@EnableCaching
public class SpringbootcacheApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringbootcacheApplication.class, args);
}
}
主要是@EnableCaching用于开启缓存注解的驱动,否则后面使用的缓存都是无效的!
二:常用缓存注解
2.1:@CacheConfig
这个注解的的主要作用就是全局配置缓存,比如配置缓存的名字(cacheNames),只需要在类上配置一次,下面的方法就默认以全局配置为主,不需要二次配置,节省了部分代码。
2.2:@Cacheable
这个注解是最重要的,主要实现的功能再进行一个读操作的时候。就是先从缓存中查询,如果查找不到,就会走数据库的执行方法,这是缓存的注解最重要的一个方法,基本上我们的所有缓存实现都要依赖于它。它具有的属性为cacheNames:缓存名字,condtion:缓存的条件,unless:不缓存的条件。可以指定SPEL表达式来实现,也可以指定缓存的key,缓存的内部实现一般都是key,value形式,类似于一个Map(实际上cacheable的缓存的底层实现就是concurrenHashMap),指定了key,那么缓存就会以key作为键,以方法的返回结果作为值进行映射。
2.3:@CacheEvict
这个注解主要是配合@Cacheable一起使用的,它的主要作用就是清除缓存,当方法进行一些更新、删除操作的时候,这个时候就要删除缓存。如果不删除缓存,就会出现读取不到最新缓存的情况,拿到的数据都是过期的。它可以指定缓存的key和conditon,它有一个重要的属性叫做allEntries默认是false,也可以指定为true,主要作用就是清除所有的缓存,而不以指定的key为主。
2.3:@CachePut
这个注解它总是会把数据缓存,而不会去每次做检查它是否存在,相比之下它的使用场景就比较少,毕竟我们希望并不是每次都把所有的数据都给查出来,我们还是希望能找到缓存的数据,直接返回,这样能提升我们的软件效率。
2.4:@cache
这个注解它是上面的注解的综合体,包含上面的三个注解(cacheable、cachePut、CacheEvict),可以使用这一个注解来包含上面的所有的注解,看源码如下
上面的注解总结如下表格:
三:使用实例
3.1:建立数据库
我们来新建一个表,含义为文章,下面的示例将会在这张表中进行操作,所使用的框架为SSM+springboot
CREATE TABLE Artile (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL ,
`author` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL ,
`content` mediumtext CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL ,
`file_name` varchar(30) CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci NULL DEFAULT NULL ,
`state` smallint(2) NULL DEFAULT 1 COMMENT '状态' ,
PRIMARY KEY (`id`)
)
ENGINE=InnoDB
DEFAULT CHARACTER SET=gbk COLLATE=gbk_chinese_ci
AUTO_INCREMENT=11
ROW_FORMAT=COMPACT
;
3.2:Mapper层
主要就是对Article进行增删改查的业务操作,映射到具体的xml的sql里,然后用service去调用
public interface ArticleMapper {
/**
* 插入一篇文章
* @param title
* @param author
* @param content
* @param fileName
* @return
*/
public Integer addArticle(@Param("title") String title,@Param("author")String author,
@Param("content")String content,@Param("fileName")String fileName);
/**
* 根据id获取文章
* @param id
* @return
*/
public Article getArticleById(@Param("id") Integer id);
/**
* 更新content
* @param content
*/
public Integer updateContentById(@Param("content")String content,@Param("id")Integer id);
/**
* 根据id删除文章
* @param id
* @return
*/
public Integer removeArticleById(@Param("id")Integer id);
/**
* 获得上一次插入的id
* @return
*/
public Integer getLastInertId();
}
3.3:service层
主要需要注意的是我们上述讲述的缓存注解都是基于service层(不能放在contoller和dao层),首先我们在类上配置一个CacheConfig,然后配置一个cacheNames,那么下面的方法都是以这个缓存名字作为默认值,他们的缓存名字都是这个,不必进行额外的配置。当进行select查询方法的时候,我们配置上@Cacheable,并指定key,这样除了第一次之外,我们都会把结果缓存起来,以后的结果都会把这个缓存直接返回。而当进行更新数据(删除或者更新操作)的时候,使用@CacheEvict来清除缓存,防止调用@Cacheabel的时候没有更新缓存
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "articleCache")
public class ArticleService {
private AtomicInteger count =new AtomicInteger(0);
@Autowired
private ArticleMapper articleMapper;
/**
* 增加一篇文章 每次就进行缓存
* @return
*/
@CachePut
public Integer addArticle(Article article){
Integer result = articleMapper.addArticle(article.getTitle(), article.getAuthor(), article.getContent(), article.getFileName());
if (result>0) {
Integer lastInertId = articleMapper.getLastInertId();
System.out.println("--执行增加操作--id:" + lastInertId);
}
return result;
}
/**
* 获取文章 以传入的id为键,当state为0的时候不进行缓存
* @param id 文章id
* @return
*/
@Cacheable(key = "#id",unless = "#result.state==0")
public Article getArticle(Integer id) {
try {
//模拟耗时操作
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
final Article artcile = articleMapper.getArticleById(id);
System.out.println("--执行数据库查询操作"+count.incrementAndGet()+"次"+"id:"+id);
return artcile;
}
/**
* 通过id更新内容 清除以id作为键的缓存
*
* @param id
* @return
*/
@CacheEvict(key = "#id")
public Integer updateContentById(String contetnt, Integer id) {
Integer result = articleMapper.updateContentById(contetnt, id);
System.out.println("--执行更新操作id:--"+id);
return result;
}
/**
* 通过id移除文章
* @param id 清除以id作为键的缓存
* @return
*/
@CacheEvict(key = "#id")
public Integer removeArticleById(Integer id){
final Integer result = articleMapper.removeArticleById(id);
System.out.println("执行删除操作,id:"+id);
return result;
}
}
3.4:controller层
主要是接受客户端的请求,我们配置了@RestController表示它是一个rest风格的应用程序,在收到add请求会增加一条数据,get请求会查询一条数据,resh会更新一条数据,rem会删除一条数据
@RestController
@ComponentScan(basePackages = {"com.wyq.controller", "com.wyq.service"})
@MapperScan(basePackages = {"com.wyq.dao"})
public class ArticleController {
@Autowired
private ArticleService articleService;
@Autowired
ArticleMapper articleMapper;
@PostMapping("/add")
public ResultVo addArticle(@RequestBody Article article) {
System.out.println(article.toString());
Integer result = articleService.addArticle(article);
if (result >= 0) {
return ResultVo.success(result);
}
return ResultVo.fail();
}
@GetMapping("/get")
public ResultVo getArticle(@RequestParam("id") Integer id) {
Long start = System.currentTimeMillis();
Article article = articleService.getArticle(id);
Long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:"+(end-start));
if (null != article)
return ResultVo.success(article);
return ResultVo.fail();
}
/**
* 更新一篇文章
*
* @param contetnt
* @param id
* @return
*/
@GetMapping("/resh")
public ResultVo update(@RequestParam("content") String contetnt, @RequestParam("id") Integer id) {
final Integer result = articleService.updateContentById(contetnt, id);
if (result > 0) {
return ResultVo.success(result);
} else {
return ResultVo.fail();
}
}
/**
* 删除一篇文章
*
* @param id
* @return
*/
@GetMapping("/rem")
public ResultVo remove(@RequestParam("id") Integer id) {
final Integer result = articleService.removeArticleById(id);
if (result > 0) {
return ResultVo.success(result);
} else {
return ResultVo.fail();
}
}
}
3.5:测试
这里使用postman模拟接口请求
3.5.1:首先我们来增加一篇文章:请求add接口:
后台返回表示成功:
我看到后台数据库已经插入了数据,它的id是11
3.5.2:执行查询操作
在查询操作中,getArticle,我使用线程睡眠的方式,模拟了5秒的时间来处理耗时性业务,第一次请求肯定会查询数据库,理论上第二次请求,将会走缓存,我们来测试一下:首先执行查询操作
接口响应成功,再看一下后台打印:表示执行了一次查询操作,耗时5078秒
好,重点来了,我们再次请求接口看看会返回什么?理论上,将不会走数据库执行操作,并且耗时会大大减少:与上面的比对,这次没有打印执行数据库查询操作,证明没有走数据库,并且耗时只有5ms,成功了!缓存发挥作用,从5078秒减小到5秒!大大提升了响应速度,哈哈!
3.5.3:更新操作
当我们进行修改操作的时候,我们希望缓存的数据被清空:看接口返回值成功了,再看数据库
后台控制台打印:
--执行更新操作id:--11
趁热打铁,我们再次请求三次查询接口,看看会返回什么?每次都会返回这样的结果,但是我的直观感受就是第一次最慢,第二次、第三次返回都很快
再看看后台打印了什么?执行id为11的数据库查询操作,这是因为缓存被清空了,所以它又走数据库了(获得最新数据),然后后面的查询都会走缓存!很明显,实验成功!
3.5.4:删除操作
同理,在删除操作中,执行了一次删除,那么缓存也会被清空,查询的时候会再次走数据库,这里就不给具体实验效果了,如果需要的同学,可以把代码下载下来,自己测试一下就知道了。
四:总结
本篇博客介绍了springBoot中缓存的一些使用方法,如何在开发中使用缓存?怎样合理的使用都是值得我们学习的地方,缓存能大大提升程序的响应速度,提升用户体验,不过它适用的场景也是读多写少的业务场景,如果数据频繁修改,缓存将会失去意义,每次还是执行的数据库操作!如何使用好它,还有更高效的方式,比如使用redis\memoryCache等专业组件,本篇博客只是探讨的spring的注解缓存,相对来说比较简单。希望起到抛砖引玉的作用,在以后博客中,我将介绍redis如何搭建集群来实现缓存!
扩展阅读
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来源:https://www.cnblogs.com/wyq178/p/9840985.html
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