springboot缓存开发

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。

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@EnableCachingpublic 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=InnoDBDEFAULT CHARACTER SET=gbk COLLATE=gbk_chinese_ciAUTO_INCREMENT=11ROW_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

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

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

3.5.2:执行查询操作

,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

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

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

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