什么是缓存
缓存通俗点说就是临时存储数据的可高速访问的地方。
当从原始位置获取数据的代价太大或者时间太长的时候，就可以把获取到的数据存放在缓存中，这样下次访问的时候就提高了访问速度降低了访问成本。
缓存的基本知识点
- 缓存的对象
缓存的对象应该是花费了时间计算或者获取到的数据，并且这些数据在不久会被访问到。
在 Java 应用中，常见的缓存例子有如下几种
- Web Service 客户端调用结果的缓存
- 获取到的 DB 数据
- Servlet response 的缓存
- 复杂计算的结果
代码实例如 String 的 hashCode 计算结果
/** Cache the hash code for the string */
private int hash; // Default to 0
public int hashCode() {
//get from cache first
int h = hash;
//cannot found
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
//set to cache
hash = h;
}
return h;
}
- 缓存命中率
缓存命中指的是当前请求发生在缓存中，就是说数据可以从缓存中获得。
缓存命中率=缓存命中次数/总请求数[从缓存中读取+慢速设备读取]
缓存命中率是衡量缓存性能的一个重要指标。
- 缓存清除策略
当缓存失效或者缓存空间不足的时候，需要提供缓存算法来清除一些不再使用的缓存数据，这个时候就涉及到了缓存清除策略，一般称做缓存算法。
常见的缓存算法有：
- Least Recently Used (LRU)
- Most Recently Used (MRU)
- Least-Frequently Used(LFU)
- Low Inter-reference Recency Set (LIRS)
等，具体介绍请参考维基百科或者查阅对应算法资料。
- 缓存存活期 TTL(Time To Live)
存活期即从缓存中创建时间点开始直到它到期的一个时间段（不管在这个时间段内有没有访问都将过期） - 缓存空闲期 TTI(Time To Idle)
空闲期即一个数据多久没被访问将从缓存中移除的时间。
一般缓存使用方式
use cache
Spring cache abstraction
Spring cache 抽象层是 Spring 提供的一种能够极小冲击现有代码的缓存机制。它提供的是不依赖具体缓存框架的，使用 AOP 方式实现的缓存机制。
Spring 的缓存技术还具备相当的灵活性，不仅能够使用 SpEL（Spring Expression Language）来定义缓存的 key 和各种 condition，还提供开箱即用的缓存临时存储方案如 JDK 实现的缓存和 Guava cache，也支持和主流的专业缓存例如 EHCache 和 Redis 集成。
Spring 缓存技术基于 AOP 实现， 因此有两种实现模式 proxy 和 aspectj 可以选择以适应不同情况。
Spring cache 的使用方式
Spring cache 提供了一些注解来声明需要使用 Cache 的方法。
-
@Cacheable声明使用 Cache，方式是 put if not found -
@CacheEvict触发缓存清除操作 -
@CachePut在方法执行的时候更新特定缓存，不影响方法执行结果 -
@Caching如果一个方法有多个缓存操作可以使用 -
@CacheConfig配置当前类中使用的缓存配置
每一个注解的使用说明请看 Spring 的文档。
使用 Spring Data Redis 实现 Cache
Spring data redis 是 Spring 提供的对 Redis 操作进行封装的框架，同时，他还提供了 Spring cache 的 Redis 实现，因此我们可以使用他来完成 Redis 缓存的集成。
Redis
Redis是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库，可以用作数据库、缓存和消息中间件。将 Redis 作为缓存的时候应该注意：
- 设置最大可用的内存，使用
maxmemory设置 - 设置 Key 的清除策略（也就是缓存策略），使用
maxmemory-policy设置
如果不设置最大可用内存的话：32位操作系统，最大默认值为 3G，而64位则不限定。这样就会导致内存占用过多，并且可能会对缓存特定 Key 的检索速度有影响。
Redis 真正支持的缓存策略只有 LRU，但是我们可以在 redis.conf 中配置以下不同的参数，来实现不同效果的 Key 清除策略：
- noeviction:在客户端操作会导致更多内存占用的时候抛出错误。
- allkeys-lru: 优先清除最近最少使用的 key 来为新加数据让出空间。
- volatile-lru: 优先在设置了过期时间的 key 中清除最近最少使用的来为新加数据让出空间。
- allkeys-random: 随机清除 key 来为新加数据让出空间。
- volatile-random: 随机在设置了过期时间的 key 中清除一些
- volatile-ttl: 在设置了过期时间的 Key 中根据存活期长短来清除，优先清除存活期短的。
如果没有 Key 满足条件，volatile-lru、volatile-random 和 volatile-ttl 会和 noeviction 一样的表现。
配置 Redis 作为 Spring cache 实现
简单基于注解的配置如下：
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Autowired
private RedisPropertiesVO properties;
@Bean
public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
factory.afterPropertiesSet();
factory.setHostName(properties.getHost());
factory.setPort(properties.getPort());
factory.setUsePool(true);
factory.setDatabase(properties.getDatabase());
return factory;
}
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate() {
RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
return new RedisCacheManager(redisTemplate());
}
}
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