1. 前言

在现代应用程序中，查询缓存的使用已经变得越来越普遍。它不仅能够显著提高系统的性能，还能提升用户体验。缓存通过在内存中存储频繁访问的数据，减少对数据库或其他存储系统的访问，从而加快数据读取速度。在这篇文章中，我们将探讨缓存的基本概念、重要性以及如何使用Spring Cache和Redis实现查询数据缓存 。

2. 缓存

2.1 什么是缓存

缓存是一种临时存储机制，用于在内存中保存频繁访问的数据。它可以是硬件（如CPU缓存）或软件（如应用程序缓存）。缓存的主要目的是通过减少数据访问的延迟，提高系统的响应速度。以下是缓存的一些关键特性：

• 临时性：缓存中的数据通常是临时的，会在一段时间后失效或被替换。
• 快速访问：由于缓存数据存储在内存中，访问速度非常快。
• 空间有限：缓存的存储空间通常有限，因此需要有效的管理策略，如LRU（最近最少使用）策略。

2.2 使用缓存的好处

1. 提高性能：缓存可以显著减少数据读取的时间，因为内存访问速度比硬盘或网络存储快很多。
2. 减轻数据库负载：缓存可以减少数据库的查询次数，从而减轻数据库的负载，提升整体系统的稳定性和可扩展性。
3. 节省资源：通过减少对后端系统的访问，缓存可以帮助节省带宽和计算资源。
4. 提高用户体验：快速的数据访问可以显著提升用户体验，特别是在需要频繁读取数据的应用场景中。

2.3 缓存的成本

1. 内存消耗：缓存需要占用系统的内存资源，过多的缓存可能会影响其他应用程序的性能。
2. 数据一致性：缓存中的数据可能会与数据库中的数据不一致，尤其是在数据频繁更新的场景中。需要设计有效的缓存失效策略来保证数据的一致性。
3. 复杂性增加：引入缓存机制会增加系统的复杂性，需要处理缓存的管理、更新和失效等问题。
4. 维护成本：缓存系统需要定期监控和维护，以确保其高效运行。

2.4 使用Spring Cache和Redis的优点

为了实现高效的数据缓存，Spring Boot提供了Spring Cache模块，而Redis则是一个强大的缓存数据库。结合使用Spring Cache和Redis，能够充分发挥二者的优点，实现高效的数据缓存。

• Spring Cache的优点：
  • 简化缓存操作：Spring Cache提供了一系列注解（如@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict），简化了缓存的使用，使开发者能够专注于业务逻辑。
  • 灵活的缓存管理：Spring Cache支持多种缓存提供者（如EhCache、Hazelcast、Redis等），可以根据具体需求选择合适的缓存实现。
  • 透明的缓存机制：Spring Cache使得缓存操作对业务代码透明，开发者无需关心缓存的具体实现细节。
• Redis的优点：
  • 高性能：由于数据存储在内存中，Redis的读写速度非常快，能够处理每秒数百万级别的请求。
  • 丰富的数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，能够满足不同场景下的数据存储需求。
  • 持久化支持：虽然Redis主要用于内存存储，但它也提供了数据持久化的功能，可以将数据定期保存到磁盘，防止数据丢失。
  • 分布式支持：Redis支持主从复制、哨兵模式和集群模式，能够实现高可用性和数据的水平扩展。
  • 灵活的过期策略：Redis支持为每个键设置过期时间，自动删除过期数据，方便实现缓存失效策略。

3. Spring Cache基础知识

在Spring Boot中，Spring Cache提供了一套简洁且强大的缓存抽象机制，帮助开发者轻松地将缓存集成到应用程序中。以下是Spring Cache的一些核心概念和常用注解。

3.1 Spring Cache的核心概念

1. CacheManager

   • 定义：CacheManager是Spring Cache的核心接口，负责管理多个缓存实例。它是缓存操作的入口点，提供了获取和操作缓存实例的方法。
   • 实现：Spring提供了多种CacheManager实现，如ConcurrentMapCacheManager、EhCacheCacheManager、RedisCacheManager等。不同的实现适用于不同的缓存存储机制。

2. Cache

   • 定义：Cache是缓存的具体实现，负责存储和检索缓存数据。它提供了基本的缓存操作，如put、get、evict等。
   • 实现：具体的Cache实现依赖于底层的缓存存储机制，如内存缓存、Redis缓存等。

3.2 Spring Cache的注解

3.2.1 SpEL表达式

因为Spring Cache使用SpEL表达式来动态生成缓存键，所以在学习Spring Cache的注解之前我们还要先简单了解一下SpEL表达式的语法，这部分可以先不看懂，在后面看注解的时候回来看即可。

SpEL表达式的语法类似于Java的表达式语法，支持以下几种操作：

1. 字面量：
   • 数字：1, 2.5
   • 字符串：'hello', "world"
   • 布尔值：true, false
   • 空值：null
2. 属性和方法：
   • 访问对象的属性：#user.name
   • 调用对象的方法：#user.getName()
3. 运算符：
   • 算术运算：+, -, *, /, %
   • 比较运算：==, !=, <, >, <=, >=
   • 逻辑运算：&&, ||, !
4. 集合和数组：
   • 访问集合元素：#users[0]
   • 集合操作：#users.size(), #users.isEmpty()
5. 条件运算符：
   • 三元运算符：condition ? trueValue : falseValue
   • Elvis运算符：expression ?: defaultValue
6. 变量：
   • 定义和使用变量：#variableName

接下来进入Spring Cache注解的学习：

3.2.2 @Cacheable

• 作用：@Cacheable注解用于标注需要缓存的方法。当该方法被调用时，Spring Cache会先检查缓存中是否存在对应的数据。如果存在，则直接返回缓存数据；如果不存在，则执行方法并将结果存入缓存。
• 示例：

  @RestController("/users")
  @RequiredArgsConstructor
  public class UserController {
  
      private final UserService userService;
      
      @Cacheable(value = "user", key = "#id")
      public User getUser(Long id) {
          // 获取用户的逻辑
          return userService.findById(id);
      }
  }
  

• 参数：
  • value：指定缓存的名称。
  • key：指定缓存的键，可以使用SpEL表达式。

3.2.3 @CachePut

• 作用：@CachePut注解用于标注需要更新缓存的方法。即使缓存中已经存在数据，该方法仍然会执行，并将结果更新到缓存中。
• 示例：

  @RestController("/users")
  @RequiredArgsConstructor
  public class UserController {
  
      private final UserService userService;
      
      @CachePut(value = "user", key = "#user.id")
      public User updateUser(User user) {
          // 更新用户的逻辑
          return userService.save(user);
      }
  }
  

• 参数：
  • value：指定缓存的名称。
  • key：指定缓存的键，可以使用SpEL表达式。

3.2.4 @CacheEvict

• 作用：@CacheEvict注解用于标注需要清除缓存的方法。当该方法被调用时，Spring Cache会清除对应的缓存数据。
• 示例：

  @RestController("/users")
  @RequiredArgsConstructor
  public class UserController {
  
      private final UserService userService;
      
      @CacheEvict(value = "user", key = "#id")
      public void deleteUser(Long id) {
          // 删除用户的逻辑
          userService.deleteById(id);
      }
  }
  

• 参数：
  • value：指定缓存的名称。
  • key：指定缓存的键，可以使用SpEL表达式。
  • allEntries：如果设置为true，则清除缓存中的所有数据。

4. 实现查询数据缓存

4.1 准备工作

1. Redis安装与配置：

这里可以自行查找文章进行安装和配置，网上优质文章很多👻。

2. 创建Product实体类：

@Data
@AllArgsConstructor
public class Product implements Serializable {

    private Long id;

    private String name;

    private Integer category;

    private String description;

    private Integer stock;

}

3. 创建枚举类ResultEnum：

@Getter
public enum ResultEnum {

    /* 成功状态码 */
    SUCCESS(1, "操作成功！"),

    /* 错误状态码 */
    FAIL(0, "操作失败！"),

    /* 参数错误：10001-19999 */
    PARAM_IS_INVALID(10001, "参数无效"),
    PARAM_IS_BLANK(10002, "参数为空"),
    PARAM_TYPE_BIND_ERROR(10003, "参数格式错误"),
    PARAM_NOT_COMPLETE(10004, "参数缺失"),

    /* 用户错误：20001-29999*/
    USER_NOT_LOGGED_IN(20001, "用户未登录，请先登录"),
    USER_LOGIN_ERROR(20002, "账号不存在或密码错误"),
    USER_ACCOUNT_FORBIDDEN(20003, "账号已被禁用"),
    USER_NOT_EXIST(20004, "用户不存在"),
    USER_HAS_EXISTED(20005, "用户已存在"),

    /* 系统错误：40001-49999 */
    FILE_MAX_SIZE_OVERFLOW(40003, "上传尺寸过大"),
    FILE_ACCEPT_NOT_SUPPORT(40004, "上传文件格式不支持"),

    /* 数据错误：50001-599999 */
    RESULT_DATA_NONE(50001, "数据未找到"),
    DATA_IS_WRONG(50002, "数据有误"),
    DATA_ALREADY_EXISTED(50003, "数据已存在"),
    AUTH_CODE_ERROR(50004, "验证码错误"),


    /* 权限错误：70001-79999 */
    PERMISSION_UNAUTHENTICATED(70001, "此操作需要登陆系统！"),

    PERMISSION_UNAUTHORIZED(70002, "权限不足，无权操作！"),

    PERMISSION_EXPIRE(70003, "登录状态过期！"),

    PERMISSION_TOKEN_EXPIRED(70004, "token已过期"),

    PERMISSION_LIMIT(70005, "访问次数受限制"),

    PERMISSION_TOKEN_INVALID(70006, "无效token"),

    PERMISSION_SIGNATURE_ERROR(70007, "签名失败");

    // 状态码
    int code;
    // 提示信息
    String message;

    ResultEnum(int code, String message) {
        this.code = code;
        this.message = message;
    }

    public int code() {
        return code;
    }

    public String message() {
        return message;
    }

    public void setCode(int code) {
        this.code = code;
    }

    public void setMessage(String message) {
        this.message = message;
    }
}

4. 创建统一返回结果封装类Result：

相关文章可以看这里：Spring Boot3统一结果封装

@Data
@NoArgsConstructor
public class Result<T> implements Serializable {

    // 操作代码
    Integer code;

    // 提示信息
    String message;

    // 结果数据
    T data;

    public Result(ResultEnum resultCode) {
        this.code = resultCode.code();
        this.message = resultCode.message();
    }

    public Result(ResultEnum resultCode, T data) {
        this.code = resultCode.code();
        this.message = resultCode.message();
        this.data = data;
    }
    public Result(String message) {
        this.message = message;
    }
    //成功返回封装-无数据
    public static Result<String> success() {
        return new Result<String>(ResultEnum.SUCCESS);
    }
    //成功返回封装-带数据
    public static <T> Result<T> success(T data) {
        return new Result<T>(ResultEnum.SUCCESS, data);
    }
    //失败返回封装-使用默认提示信息
    public static Result<String> error() {
        return new Result<String>(ResultEnum.FAIL);
    }
    //失败返回封装-使用返回结果枚举提示信息
    public static Result<String> error(ResultEnum resultCode) {
        return new Result<String>(resultCode);
    }
    //失败返回封装-使用自定义提示信息
    public static Result<String> error(String message) {
        return new Result<String>(message);

    }
}

4.2 添加依赖

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

4.3 修改配置文件

spring:
  data:
    redis:
      # Redis服务器地址
      host: ${shijun.redis.host}
      # Redis服务器端口
      port: ${shijun.redis.port}
      # Redis服务器认证密码
      password: ${shijun.redis.password}
      # Redis数据库索引
      database: ${shijun.redis.database}

4.4 配置缓存管理器

/**
 * 配置类，用于设置缓存管理器及相关配置，以启用缓存功能
 *
 * @author shijun
 * @date 2024/06/13
 */
@EnableCaching
@Configuration
public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

    /**
     * 配置Redis键的序列化方式
     *
     * @return StringRedisSerializer，用于序列化和反序列化Redis中的键
     */
    private RedisSerializer<String> keySerializer() {
        return new StringRedisSerializer();
    }

    /**
     * 配置Redis值的序列化方式
     *
     * @return GenericJackson2JsonRedisSerializer，使用Jackson库以JSON格式序列化和反序列化Redis中的值
     */
    private RedisSerializer<Object> valueSerializer() {
        return new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
    }

    /**
     * 缓存前缀，用于区分不同的缓存命名空间，一般以模块名或者服务名命名，这里暂时写cache
     */
    public static final String CACHE_PREFIX = "cache:";

    /**
     * 配置缓存管理器，使用Redis作为缓存后端
     *
     * @param redisConnectionFactory Redis连接工厂，用于创建Redis连接
     * @return RedisCacheManager，Redis缓存管理器实例
     */
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        // 配置序列化，解决乱码的问题，设置缓存名称的前缀和缓存条目的默认过期时间
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                // 设置键的序列化器
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(keySerializer()))
                // 设置值的序列化器
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(valueSerializer()))
                // 设置缓存名称的前缀
                .computePrefixWith(name -> CACHE_PREFIX + name + ":")
                // 设置缓存条目的默认过期时间为300秒
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(300));

        // 创建非锁定的Redis缓存写入器
        RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(Objects.requireNonNull(redisConnectionFactory));

        // 返回Redis缓存管理器实例，使用上述配置
        return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, config);
    }

}

分析：
StringRedisSerializer ：使用 StringRedisSerializer 将缓存的键序列化为字符串。因为Redis中的键通常是字符串类型，使用字符串序列化器可以确保键在Redis中以可读的形式存储，便于调试和管理。

GenericJackson2JsonRedisSerializer ：使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 将缓存的值序列化为JSON格式，可读性高并且便于人工排查数据。

4.5 使用Spring Cache注解

由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步，此时就会有数据一致性问题存在，在一些并发场景会出现问题。

这里采用Cache Aside Pattern 即旁路缓存模式：缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案。

• 读流程：
  

分析：

1. 应用程序首先从缓存中查找数据。
2. 如果缓存命中，则直接返回缓存中的数据。
3. 如果缓存未命中，则从数据库中读取数据，并将读取到的数据写入缓存，以便
4. 后续请求可以直接从缓存中获取。

• 写流程
  

分析：

1. 应用程序首先更新数据库中的数据。
2. 然后使缓存中的对应数据失效

@Slf4j
@RestController("/products")
public class ProductController {


    /**
     * 根据ID获取产品信息
     * 通过@Cacheable注解，当请求的产品ID在缓存中存在时，直接从缓存中获取产品信息，减少数据库查询
     *
     * @param id 产品ID
     * @return 返回查询结果，包含指定ID的产品信息
     */
    @GetMapping("/getProductById")
    @Cacheable(value = "productsCache", key = "#id")
    public Result<Product> getProductById(Long id) {
        // 当从数据库获取数据时会打印，如果是从缓存中查询并不会执行到这里。
        log.info("从数据库获取产品: id = {}", id);
        Product product = new Product(id, "product", 100, "课本", 10);
        return Result.success(product);
    }

    /**
     * 更新产品信息
     * 通过@CacheEvict注解，当更新产品时，清除缓存中对应产品的数据，确保获取到最新的数据
     * 设置allEntries为true，表示清除整个缓存中的所有产品数据
     *
     * @param product 产品对象，包含更新后的详细信息
     * @return 返回更新结果，成功更新时返回成功标志
     */
    @PutMapping("/updateProduct")
    @CacheEvict(value = "productsCache", key = "#product.id")
    public Result updateProduct(@RequestBody Product product) {
        // 更新操作
        return Result.success();
    }

    /**
     * 删除指定ID的产品
     * 通过@CacheEvict注解，当删除产品时，清除缓存中对应产品的数据
     *
     * @param id 待删除产品的ID
     * @return 返回删除结果，成功删除时返回成功标志
     */
    @DeleteMapping("/deleteProductById")
    @CacheEvict(value = "productsCache", key = "#id")
    public Result deleteProductById(Long id) {
        // 删除操作
        return Result.success();
    }


}

4.6 测试

4.6.1 查询测试

1. 发送查询请求：

2. 查看Redis中的缓存数据：

通过观察可以发现CacheConfig类中的序列化配置起作用了，Redis中的数据不再是一堆乱码，并且在右上角还有我们之前配置的缓存的过期时间（我们之前配置的300s）。

3. 查看控制台发现本次查询为从数据库查询：

4. 再次发送会发现数据成功的查询了：

5. 再次查询控制台发现并没有输出从数据库获取产品: id = 1，说明本次查询为从Redis缓存中获取数据。

4.6.2 更新、删除测试

分别发送更新请求和删除请求，然后再次查看Redis中的缓存数据：

可以发现Redis当中对应的缓存数据被删除了，符合我们的设计：

5. 总结

在本文中，我们详细介绍了如何在Spring Boot项目中使用Spring Cache和Redis实现数据缓存，并简单讲解了使用Cache Aside Pattern来解决数据一致性问题，希望对大家学习有所帮助。如有问题，大家可以私信或者在评论区询问😊。