Spring Cache

2023-10-23

学习Spring Cache的使用，结合Redis，完成对数据的缓存

1.添加依赖

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

此外，Spring Cache支持缓存品种多，常见缓存Redis、EhCache、Caffeine均支持。它们之间既能独立使用，也能组合使用。

这里使用最常用的Redis作为缓存数据库

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

确保Redis配置正确，能正常连接后即可使用SpringCache

2.常用注解

@EnableCaching

@EnableCaching开启缓存注解功能，通常加在启动类上

@Cacheable

@Cacheble注解表示这个方法有了缓存的功能，方法的返回值会被缓存下来，下一次调用该方法前，会去检查是否缓存中已经有值，如果有就直接返回，不调用方法。如果没有，就调用方法，然后把结果缓存起来。这个注解一般用在查询方法上。

@CachePut

加了@CachePut注解的方法，会把方法的返回值put到缓存里面缓存起来，供其它地方使用。它通常用在新增方法上。

@CacheEvict

使用了CacheEvict注解的方法，会清空指定缓存。一般用在更新或者删除的方法上。

3.开启缓存

在启动类加上@EnableCaching注解即可开启使用缓存。

4.加缓存注解

根据情况为接口加上@Cacheable、@CachePut或@CacheEvict 注解

注解内的参数cacheNames和key共同拼接为存入的缓存的名字，其中key以SpEL的方式调用传入的参数

如下面这个(cacheNames = "userCache",key = "#user.id")，传入id=1,存入后缓存的key为userCache::1

@CachePut

通常用在新增方法上

通过调试后，可以在mysql和redis中看到对应的数据，说明缓存成功

@Cacheable

通常用在查询方法上

调用接口后，通过断点调试可以发现，当发送/user的GET请求时，若缓存已经存在，则不会调用到userMapper.getById(id)

@CacheEvict

通常用在更新或者删除方法上

如第一个接口，当请求删除id为3的用户时，redis中相对应的userCache::3也会被删除

第二个接口中，使用参数allEntries=true，那么当调用该接口时，所有的userCache都会被删除

5.常用配置项

spring:
  cache:
    type: redis #指定使用redis
    redis:
      time-to-live: 3600000 #单位ms,3600000是一小时
      cache-null-values: true #是否缓存空值，缓存空值可以解决缓存穿透问题

6.概念补充

6.1缓存穿透

缓存穿透简单来说是一种恶意攻击，当客户端通过访问接口，故意大量地去查询一个不存在的数据时，会经过以下步骤：

①访问缓存，发现没有该数据

②访问数据库进行查询，查询不到数据，自然也不会缓存数据

由于这种不存在的数据没有缓存，所以每一次访问接口都会去数据库查询，当客户端恶意地多次访问该接口就会对数据库造成压力

解决方案：

①缓存空值：springcache中默认会实现这种方式

②使用布隆过滤器

….

6.2缓存击穿

而且缓存击穿是一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了，导致大并发全部打在数据库上，导致数据库压力剧增。这种现象就叫做缓存击穿。

解决方案：

①如果业务允许的话，对于热点的key可以设置永不过期的key。

②使用互斥锁。如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求。当然这样会导致系统的性能变差。在SpringCache中的实现方法为加一个属性“sync=true”,如下

@Cacheable(cacheNames = “shop”,key = “#id”,sync = true)

区别：缓存穿透是请求缓存和数据库都没有的数据，而缓存击穿是请求缓存中没有，而数据库中有的数据。

6.3缓存雪崩

缓存雪崩是，当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。

解决方案：

①在设置key的时候，使用随机的TTL，避免大量key同时失效。

②可以搭建Redis集群，提高Redis的容灾性

③给业务添加多级缓存

…

7.后续问题解决

报错：对象无法序列化

在新项目中发现，当使用Redis作为缓存时，执行以下方法会报错：

2023-11-30 10:25:08.043 ERROR 14556 — [nio-8081-exec-1] com.hmdp.config.WebExceptionAdvice : org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException: Cannot serialize; nested exception is org.springframework.core.serializer.support.SerializationFailedException: Failed to serialize object using DefaultSerializer; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.hmdp.dto.Result]

这个错误是说，使用Redis作为缓存时，尝试序列化一个不支持的Java对象类型（Result）。

查看Result类，发现是由于没有实现序列化的接口

只要添加上 implements Serializable 即可解决这个问题

查看存储对象为乱码

当存储一个自定义的对象时，进入redis查看，发现他的数据保存格式是Hex，导致内容不可见。

这个问题可以通过在配置类中添加以下配置解决，将value存入时的JDK序列化改为json格式：

@SuppressWarnings("rawtypes")
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new 
        Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

    //解决查询缓存转换异常的问题
    ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
    om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

    // 配置序列化（解决乱码的问题）
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration
                .defaultCacheConfig()
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext
                        .SerializationPair
                        .fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext
                        .SerializationPair
                        .fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
}

time-to-live不生效

可能是由于在部分Springboot的版本中不支持通过配置文件设置Redis缓存的TTL。

可以通过代码的形式配置，类似上面的 “查看存储对象为乱码” 中的配置，直接在上面代码中添加即可

@SuppressWarnings("rawtypes")
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new 
        Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

    //解决查询缓存转换异常的问题
    ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
    om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

    // 配置序列化（解决乱码的问题）
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration
                .defaultCacheConfig()
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext
                        .SerializationPair
                        .fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext
                        .SerializationPair
                        .fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues()
            	//只需要在这里添加一句
            	//下面这一句是设置ttl为1个小时
            	.entryTtl(Duration.ofHours(1L));

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
}