品味Spring Cache设计之美（二）

3 入门例子

首先我们先创建一个工程spring-cache-demo。caffeine和Redisson分别是本地内存和分布式缓存Redis框架中的佼佼者，我们分别演示如何集成它们。

3.1 集成caffeine

3.1.1 maven依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
  <artifactId>caffeine</artifactId>
  <version>2.7.0</version>
</dependency>

3.1.2 Caffeine缓存配置

我们先创建一个缓存配置类MyCacheConfig。

@Configuration
@EnableCaching
public class MyCacheConfig {
  @Bean
  public Caffeine caffeineConfig() {
    return
      Caffeine.newBuilder()
      .maximumSize(10000).
      expireAfterWrite(60, TimeUnit.MINUTES);
  }
  @Bean
  public CacheManager cacheManager(Caffeine caffeine) {
    CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager();
    caffeineCacheManager.setCaffeine(caffeine);
    return caffeineCacheManager;
  }
}

首先创建了一个Caffeine对象，该对象标识本地缓存的最大数量是10000条，每个缓存数据在写入60分钟后失效。

另外，MyCacheConfig类上我们添加了注解：@EnableCaching。

3.1.3  业务代码

根据缓存声明这一节，我们很容易写出如下代码。

@Cacheable(value = "user_cache", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long id) {
    return userMapper.getUserById(id);
}
@CachePut(value = "user_cache", key = "#user.id", unless = "#result == null")
public User updateUser(User user) {
    userMapper.updateUser(user);
    return user;
}
@CacheEvict(value = "user_cache", key = "#id")
public void deleteUserById(Long id) {
    userMapper.deleteUserById(id);
}

这段代码与硬编码里的代码片段明显精简很多。

当我们在Controller层调用 getUserById方法时，调试的时候，配置mybatis日志级别为DEBUG，方便监控方法是否会缓存。

第一次调用会查询数据库，打印相关日志：

Preparing: select * FROM user t where t.id = ? 
Parameters: 1(Long)
Total: 1

第二次调用查询方法的时候，数据库SQL日志就没有出现了， 也就说明缓存生效了。

3.2 集成Redisson

3.2.1 maven依赖

<dependency>
   <groupId>org.Redisson</groupId>
   <artifactId>Redisson</artifactId>
   <version>3.12.0</version>
</dependency>

3.2.2  Redisson缓存配置

@Bean(destroyMethod = "shutdown")
public RedissonClient Redisson() {
  Config config = new Config();
  config.useSingleServer()
        .setAddress("redis://127.0.0.1:6201").setPassword("ts112GpO_ay");
  return Redisson.create(config);
}
@Bean
CacheManager cacheManager(RedissonClient RedissonClient) {
  Map<String, CacheConfig> config = new HashMap<String, CacheConfig>();
 // create "user_cache" spring cache with ttl = 24 minutes and maxIdleTime = 12 minutes
  config.put("user_cache", 
             new CacheConfig(
             24 * 60 * 1000, 
             12 * 60 * 1000));
  return new RedissonSpringCacheManager(RedissonClient, config);
}

可以看到，从Caffeine切换到Redisson，只需要修改缓存配置类，定义CacheManager 对象即可。而业务代码并不需要改动。

Controller层调用 getUserById方法，用户ID为1的时候，可以从Redis Desktop Manager里看到：用户信息已被缓存，user_cache缓存存储是Hash数据结构。因为Redisson默认的编解码是FstCodec， 可以看到key的名称是：\xF6\x01。

在缓存配置代码里，可以修改编解码器。

public RedissonClient Redisson() {
  Config config = new Config();
  config.useSingleServer()
        .setAddress("redis://127.0.0.1:6201").setPassword("ts112GpO_ay");
  config.setCodec(new JsonJacksonCodec());
  return Redisson.create(config);
}

再次调用 getUserById方法 ，控制台就变成：可以观察到：缓存key已经变成了：["java.lang.Long",1]，改变序列化后key和value已发生了变化。

3.3 从列表缓存再次理解缓存抽象

列表缓存在业务中经常会遇到。通常有两种实现形式：

1.整体列表缓存；
2.按照每个条目缓存，通过redis，memcached的聚合查询方法批量获取列表，若缓存没有命中，则从数据库重新加载，并放入缓存里。

那么Spring cache整合Redisson如何缓存列表数据呢？

@Cacheable(value = "user_cache")
public List<User> getUserList(List<Long> idList) {
    return userMapper.getUserByIds(idList);
}

执行getUserList方法，参数id列表为：[1，3] 。执行完成之后，控制台里可以看到：列表整体直接被缓存起来，用户列表缓存和用户条目缓存并没有共享，他们是平行的关系。

这种情况下，缓存的颗粒度控制也没有那么细致。

类似这样的思考，很多开发者也向Spring Framework研发团队提过。
官方的回答也很明确：对于缓存抽象来讲，它并不关心方法返回的数据类型，假如是集合，那么也就意味着需要把集合数据在缓存中保存起来。

还有一位开发者，定义了一个@CollectionCacheable注解，并做出了原型，扩展了Spring Cache的列表缓存功能。

 @Cacheable("myCache")
 public String findById(String id) {
 //access DB backend return item
 }
 @CollectionCacheable("myCache") 
 public Map<String, String> findByIds(Collection<String> ids) {
 //access DB backend,return map of id to item
 }

官方也未采纳，因为缓存抽象并不想引入太多的复杂性。

写到这里，相信大家对缓存抽象有了更进一步的理解。当我们想实现更复杂的缓存功能时，需要对Spring Cache做一定程度的扩展。