随着时间的积累,应用的使用用户不断增加,数据规模也越来越大,往往数据库查询操作会成为影响用户使用体验的瓶颈,此时使用缓存往往是解决这一问题非常好的手段之一。Spring 3开始提供了强大的基于注解的缓存支持,可以通过注解配置方式低侵入的给原有Spring应用增加缓存功能,提高数据访问性能。

在Spring Boot中对于缓存的支持,提供了一系列的自动化配置,使我们可以非常方便的使用缓存。下面我们通过一个简单的例子来展示,我们是如何给一个既有应用增加缓存功能的。

快速入门

下面我们将使用使用Spring Data jpa访问MySQL一文的案例为基础。这个案例中包含了使用Spring Data JPA访问User数据的操作,利用这个基础,我们为其添加缓存,来减少对数据库的IO,以达到访问加速的作用。如果您还不熟悉如何实现对MySQL的读写操作,那么建议先阅读前文,完成这个基础案例的编写。

先简单回顾下这个案例的基础内容:

User实体的定义

@Entity @Data @NoArgsConstructor public class User { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) { this.name = name; this.age = age; } }

User实体的数据访问实现

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { User findByName(String name); User findByNameAndAge(String name, Integer age); @Query("from User u where u.name=:name") User findUser(@Param("name") String name); }

为了更好的理解缓存,我们先对该工程做一些简单的改造。

@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class Chapter51ApplicationTests { @Autowired private UserRepository userRepository; @Test public void test() throws Exception { // 创建1条记录 userRepository.save(new User("AAA", 10)); User u1 = userRepository.findByName("AAA"); System.out.println("第一次查询:" u1.getAge()); User u2 = userRepository.findByName("AAA"); System.out.println("第二次查询:" u2.getAge()); } }

在没有加入缓存之前,我们可以先执行一下这个案例,可以看到如下的日志:

Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=? 第一次查询:10 Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=? 第二次查询:10

两次findByName查询都执行了两次SQL,都是对MySQL数据库的查询。

引入缓存

第一步:在pom.xml中引入cache依赖,添加如下内容:

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

第二步:在Spring Boot主类中增加@EnableCaching注解开启缓存功能,如下:

@EnableCaching @SpringBootApplication public class Chapter51Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Chapter51Application.class, args); } }

第三步:在数据访问接口中,增加缓存配置注解,如:

@CacheConfig(cacheNames = "users") public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Cacheable User findByName(String name); }

第四步:再来执行以下单元测试,可以在控制台中输出了下面的内容

Hibernate: insert into user (age, name, id) values (?, ?, ?) Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=? 第一次查询:10 第二次查询:10

到这里,我们可以看到,在调用第二次findByName函数时,没有再执行select语句,也就直接减少了一次数据库的读取操作。

为了可以更好的观察,缓存的存储,我们可以在单元测试中注入CacheManager。

@Autowired private CacheManager cacheManager;

使用debug模式运行单元测试,观察CacheManager中的缓存集users以及其中的User对象的缓存加深理解。

springboot cache如何持久化(SpringBoot2.x基础教程)(1)

可以看到,在第一次调用findByName函数之后,CacheManager将这个查询结果保存了下来,所以在第二次访问的时候,就能匹配上而不需要再访问数据库了。

Cache配置注解详解

回过头来我们再来看这里使用到的两个注解分别作了什么事情:

除了这里用到的两个注解之外,还有下面几个核心注解:

代码示例

本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter5-1目录:

如果您觉得本文不错,欢迎Star支持,您的关注是我坚持的动力!

,