通达信下单接口通讯协议-谷粒商城高级篇 Spring Cache

Spring从1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager接口来统一不同的缓存技术，并支持使用JCache注解简化我们开发。

Cache接口为缓存的组件规范定义，包含缓存的各种操作集合，Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现：如RedisCache，EhCacheCache,ConcurrentMapCache等。

每次调用需要缓存功能的方法时，Spring会检查检查指定参数的指定的目标方法是否已经被调用过。如果有就直接从缓存中获取方法调用后的结果，如果没有就调用方法并缓存结果后返回给用户。下次调用直接从缓存中获取。

确定方法需要被缓存以及他们的缓存策略从缓存中读取之前缓存存储的数据

基础概念

注解

@Cacheable/@CachePut/@CacheEvict主要的参数

value	缓存的名称, 在 spring 配置文件中定义, 必须指定至少一个	例如：@Cacheable(value=“mycache” 或 @Cacheable(value=“cache1”, “cache2”)
key	缓存的key，可以为空，如果指定，按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合	@Caheable(value=“testcache”, key=“#username”)
allEntries(@CacheEvict)	是否清空所有缓存内容，缺省为false，如果指定为 true，则方法调用后将立即清空所有缓存	例如：@CachEvict(value=“test”, allEntries=true)
beforeInvocation(@CacheEvict)	是否在方法执行前就清空，缺省为false，如果指定为true，则在方法还没有执行的时候就清空缓存，缺省情况下，如果方法执行抛出异常，则不会清空缓存	例如: @CacheEvict(value=“testcache”, beforeInvocation=true)
unless(@CachePut、@Cacheable)	用于否决缓存的，不像 condition，该表达式只在方法执行之后判断，此时可以拿到返回值 result 进行判断。条件为 true 不会缓存，false才缓存	例如：@Cacheable(vlaue=“testcache”, unless=“#result==null”)

SpEL语法

使用

引入依赖

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

写配置

A、自动配置了哪些?

B、配置使用redis作为缓存

spring.cache.type=redis

谷粒商城高级篇 Spring Cache

C、也可以自定义配置，因为默认的使用JDK的序列化机制，我们想用JSON序列化机制

package com.fancy.gulimall.product.config;

import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CacheProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
@EnableCaching
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
public class MyCacheConfig {
    // @Autowired
    // public CacheProperties cacheProperties;

    /**
     * 配置文件的配置没有用上
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {

        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        // config = config.entryTtl();
        config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));

        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        //将配置文件中所有的配置都生效
        if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
            config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
        }
        if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
            config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());
        }
        if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
            config = config.disableCachingNullValues();
        }
        if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
            config = config.disableKeyPrefix();
        }

        return config;
    }
}

开启缓存注解功能

/**
* 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
* 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
* 默认行为
*      如果缓存中有，方法不再调用
*      key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
*      缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
*      默认时间是 -1：
*
*   自定义操作：key的生成
*      指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
*      指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
*      将数据保存为json格式
*
*
* 4、Spring-Cache的不足之处：
*  1）、读模式
*      缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
*      缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
*      缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
*  2)、写模式：（缓存与数据库一致）
*      1）、读写加锁。
*      2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
*      3）、读多写多，直接去数据库查询就行
*
*  总结：
*      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
*      特殊数据：特殊设计
*
*  原理：
*      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
* @return
*/
@Cacheable(value={"category"}, key="#root.method.name", sync = true)
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
    System.out.println("getLevel1Categorys........");
    long l = System.currentTimeMillis();
    List<CategoryEntity> categoryEntities = this.baseMapper.selectList(
            new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
    System.out.println("消耗时间："+ (System.currentTimeMillis() - l));
    return categoryEntities;
}

/**
* 级联更新所有关联的数据
*
* @CacheEvict:失效模式
* @CachePut:双写模式，需要有返回值
* 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
* 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
* 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
* @param category
*/
// @Caching(evict = {
//         @CacheEvict(value = "category",key = ""getLevel1Categorys""),
//         @CacheEvict(value = "category",key = ""getCatalogJson"")
// })
@CacheEvict(value = "category",allEntries = true)       //删除某个分区下的所有数据
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {

   RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");
   //创建写锁
   RLock rLock = readWriteLock.writeLock();

   try {
       rLock.lock();
       this.baseMapper.updateById(category);
       categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
   } catch (Exception e) {
       e.printStackTrace();
   } finally {
       rLock.unlock();
   }

   //同时修改缓存中的数据
   //删除缓存,等待下一次主动查询进行更新
}


@Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
@Override
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
    System.out.println("查询了数据库");

    //将数据库的多次查询变为一次
    List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);

    //1、查出所有分类
    //1、1）查出所有一级分类
    List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

    //封装数据
    Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
        //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
        List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

        //2、封装上面的结果
        List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
        if (categoryEntities != null) {
            catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

                //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

                if (level3Catelog != null) {
                    List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                        //2、封装成指定格式
                        Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                        return category3Vo;
                    }).collect(Collectors.toList());
                    catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
                }

                return catelog2Vo;
            }).collect(Collectors.toList());
        }

        return catelog2Vos;
    }));

    return parentCid;
}

缓存失效问题

缓存穿透：

查询一个null数据。解决方案：缓存空数据

SpringCache中解决方案：

缓存击穿：

大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁?默认是无加锁的。使用sync=true来解决击穿问题。

SpringCache中解决方案：

缓存雪崩：

大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间

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