一：springBoot開啟注解

1.1:搭建springBoot環境

在idea中，搭建一個springboot是很簡單easy的。接下來我簡單說一下步驟：

File->new->projiect->Spring Initializer->next->named->web(選中)->Finish->new Window

1.2:開始緩存

@SpringBootApplication @EnableAutoConfiguration @EnableCaching public?class?SpringbootcacheApplication?{public?static?void?main(String[]?args)?{SpringApplication.run(SpringbootcacheApplication.class,?args);} }

主要是@EnableCaching用于開啟緩存注解的驅動，否則后面使用的緩存都是無效的！

二：常用緩存注解

2.1：@CacheConfig

這個注解的的主要作用就是全局配置緩存，比如配置緩存的名字（cacheNames),只需要在類上配置一次，下面的方法就默認以全局配置為主，不需要二次配置，節省了部分代碼。

2.2：@Cacheable

這個注解是最重要的,主要實現的功能再進行一個讀操作的時候。就是先從緩存中查詢，如果查找不到，就會走數據庫的執行方法，這是緩存的注解最重要的一個方法，基本上我們的所有緩存實現都要依賴于它。它具有的屬性為cacheNames:緩存名字，condtion：緩存的條件，unless:不緩存的條件。可以指定SPEL表達式來實現,也可以指定緩存的key，緩存的內部實現一般都是key,value形式，類似于一個Map（實際上cacheable的緩存的底層實現就是concurrenHashMap）,指定了key，那么緩存就會以key作為鍵，以方法的返回結果作為值進行映射。

2.3：@CacheEvict

這個注解主要是配合@Cacheable一起使用的，它的主要作用就是清除緩存，當方法進行一些更新、刪除操作的時候，這個時候就要刪除緩存。如果不刪除緩存，就會出現讀取不到最新緩存的情況，拿到的數據都是過期的。它可以指定緩存的key和conditon，它有一個重要的屬性叫做allEntries默認是false,也可以指定為true,主要作用就是清除所有的緩存，而不以指定的key為主。

2.4:@CachePut

這個注解它總是會把數據緩存，而不會去每次做檢查它是否存在，相比之下它的使用場景就比較少，畢竟我們希望并不是每次都把所有的數據都給查出來，我們還是希望能找到緩存的數據，直接返回，這樣能提升我們的軟件效率。

2.5:@cache

這個注解它是上面的注解的綜合體，包含上面的三個注解（cacheable、cachePut、CacheEvict），可以使用這一個注解來包含上面的所有的注解，看源碼如下

上面的注解總結如下表格：

三：使用實例

3.1:建立數據庫

我們來新建一個表，含義為文章，下面的示例將會在這張表中進行操作，所使用的框架為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?'狀態'?, PRIMARY?KEY?(`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT?CHARACTER?SET=gbk?COLLATE=gbk_chinese_ci AUTO_INCREMENT=11 ROW_FORMAT=COMPACT ;

3.2:Mapper層

主要就是對Article進行增刪改查的業務操作，映射到具體的xml的sql里，然后用service去調用

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);/***?根據id獲取文章*?@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);/***?根據id刪除文章*?@param?id*?@return*/public?Integer?removeArticleById(@Param("id")Integer?id);/***?獲得上一次插入的id*?@return*/public?Integer?getLastInertId();}

3.3：service層

主要需要注意的是我們上述講述的緩存注解都是基于service層(不能放在contoller和dao層)，首先我們在類上配置一個CacheConfig,然后配置一個cacheNames,那么下面的方法都是以這個緩存名字作為默認值，他們的緩存名字都是這個，不必進行額外的配置。當進行select查詢方法的時候，我們配置上@Cacheable，并指定key,這樣除了第一次之外，我們都會把結果緩存起來，以后的結果都會把這個緩存直接返回。而當進行更新數據（刪除或者更新操作）的時候，使用@CacheEvict來清除緩存，防止調用@Cacheabel的時候沒有更新緩存

@Service @CacheConfig(cacheNames?=?"articleCache") public?class?ArticleService?{private?AtomicInteger?count?=new?AtomicInteger(0);@Autowiredprivate?ArticleMapper?articleMapper;/***?增加一篇文章?每次就進行緩存*?@return*/@CachePutpublic?Integer?addArticle(Article?article){Integer?result?=?articleMapper.addArticle(article.getTitle(),?article.getAuthor(),?article.getContent(),?article.getFileName());if?(result>0)?{Integer?lastInertId?=?articleMapper.getLastInertId();System.out.println("--執行增加操作--id:"?+?lastInertId);}return?result;}/***?獲取文章??以傳入的id為鍵，當state為0的時候不進行緩存*?@param?id?文章id*?@return*/@Cacheable(key?=?"#id",unless?=?"#result.state==0")public?Article?getArticle(Integer?id)?{try?{//模擬耗時操作Thread.sleep(5000);}?catch?(InterruptedException?e)?{e.printStackTrace();}final?Article?artcile?=?articleMapper.getArticleById(id);System.out.println("--執行數據庫查詢操作"+count.incrementAndGet()+"次"+"id:"+id);return?artcile;}/***?通過id更新內容?清除以id作為鍵的緩存**?@param?id*?@return*/@CacheEvict(key?=?"#id")public?Integer?updateContentById(String?contetnt,?Integer?id)?{Integer?result?=?articleMapper.updateContentById(contetnt,?id);System.out.println("--執行更新操作id:--"+id);return?result;}/***?通過id移除文章*?@param?id??清除以id作為鍵的緩存*?@return*/@CacheEvict(key?=?"#id")public?Integer?removeArticleById(Integer?id){final?Integer?result?=?articleMapper.removeArticleById(id);System.out.println("執行刪除操作,id:"+id);return?result;}}

3.4:controller層

主要是接受客戶端的請求，我們配置了@RestController表示它是一個rest風格的應用程序，在收到add請求會增加一條數據，get請求會查詢一條數據，resh會更新一條數據,rem會刪除一條數據

@RestController @ComponentScan(basePackages?=?{"com.wyq.controller",?"com.wyq.service"}) @MapperScan(basePackages?=?{"com.wyq.dao"}) public?class?ArticleController?{@Autowiredprivate?ArticleService?articleService;@AutowiredArticleMapper?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("耗時："+(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();}}/***?刪除一篇文章**?@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：測試

這里使用postman模擬接口請求

3.5.1：首先我們來增加一篇文章：請求add接口：

后臺返回表示成功：

我看到后臺數據庫已經插入了數據，它的id是11

3.5.2：執行查詢操作

在查詢操作中，getArticle,我使用線程睡眠的方式，模擬了5秒的時間來處理耗時性業務，第一次請求肯定會查詢數據庫，理論上第二次請求，將會走緩存，我們來測試一下:首先執行查詢操作

接口響應成功，再看一下后臺打印：表示執行了一次查詢操作，耗時5078秒

好，重點來了，我們再次請求接口看看會返回什么？理論上，將不會走數據庫執行操作，并且耗時會大大減少：與上面的比對，這次沒有打印執行數據庫查詢操作，證明沒有走數據庫，并且耗時只有5ms，成功了！緩存發揮作用，從5078秒減小到5秒！大大提升了響應速度，哈哈！

3.5.3：更新操作

當我們進行修改操作的時候，我們希望緩存的數據被清空：看接口返回值成功了，再看數據庫

后臺控制臺打印：

--執行更新操作id:--11

趁熱打鐵，我們再次請求三次查詢接口，看看會返回什么？每次都會返回這樣的結果，但是我的直觀感受就是第一次最慢，第二次、第三次返回都很快

再看看后臺打印了什么？執行id為11的數據庫查詢操作，這是因為緩存被清空了，所以它又走數據庫了（獲得最新數據），然后后面的查詢都會走緩存！很明顯，實驗成功！

3.5.4：刪除操作

同理，在刪除操作中，執行了一次刪除，那么緩存也會被清空，查詢的時候會再次走數據庫，這里就不給具體實驗效果了，如果需要的同學，可以把代碼下載下來，自己測試一下就知道了。

四：總結

本篇博客介紹了springBoot中緩存的一些使用方法，如何在開發中使用緩存？怎樣合理的使用都是值得我們學習的地方，緩存能大大提升程序的響應速度，提升用戶體驗，不過它適用的場景也是讀多寫少的業務場景，如果數據頻繁修改，緩存將會失去意義，每次還是執行的數據庫操作！如何使用好它，還有更高效的方式，比如使用redis\memoryCache等專業組件，本篇博客只是探討的spring的注解緩存，相對來說比較簡單。希望起到拋磚引玉的作用，在以后博客中，我將介紹redis如何搭建集群來實現緩存！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Spring Boot 缓存开发实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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