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Spring Boot + Redis 缓存性能优化实战：从5秒到毫秒级的性能提升

news 2025/9/13 6:15:26

前言

在开发某调查系统时，我们遇到了严重的性能问题：GeoJSON数据接口响应时间长达5-6秒，数据量达到20MB+，用户体验极差。通过系统性的缓存优化，我们成功将响应时间从5秒优化到毫秒级，性能提升超过99%。

本文将详细介绍我们的优化过程，包括问题分析、解决方案、代码实现和性能测试结果。

1. 问题分析

1.1 性能瓶颈识别

通过浏览器开发者工具的网络面板，我们发现了以下性能问题：

user?_t=1757664118630     - 5.66s, 131KB
geojson?xzqdm=62&_t=...   - 2.15s, 20,602KB
left?xzqdm=62&_t=...      - 8ms, 11.3KB
right?xzqdm=62&_t=...     - 8ms, 7.6KB

关键发现：

_t 参数（时间戳）导致每次请求URL都不同
相同数据重复查询，没有缓存机制
大数据量接口（20MB+）每次都重新生成

1.2 根本原因分析

前端缓存破坏：_t 参数使每个请求URL唯一，绕过浏览器缓存
后端缓存失效：Spring Cache的SpEL表达式处理_t参数时出现问题
UserToken空值：未登录用户导致缓存键生成失败
缓存键冲突：多个接口使用相同的缓存名称

2. 解决方案设计

2.1 整体架构

我们采用了前后端双重缓存策略：

前端请求 → 前端缓存检查 → 后端Spring Cache → Redis → 数据库↓           ↓              ↓5MB限制    无大小限制      持久化存储

2.2 缓存策略

缓存层级	存储位置	大小限制	过期时间	用途
前端缓存	localStorage	5MB	30分钟	小数据快速响应
后端缓存	Redis	无限制	1-24小时	大数据持久化
数据库	PostgreSQL/KingBase	无限制	永久	数据源

3. 后端缓存优化实现

3.1 修复SpEL表达式问题

问题代码：

@Cacheable(value = "geojson", key = "#xzqdm ?: #userToken.user.gsddm")
public Result getGeoJsonList(String xzqdm, UserToken userToken) {// 当userToken为null时会抛出NullPointerException
}

修复后：

@Cacheable(value = "geojson", key = "'dd_' + (#xzqdm ?: (#userToken != null ? #userToken.user.gsddm : '62'))")
public Result getGeoJsonList(String xzqdm, UserToken userToken) {if (xzqdm == null) {xzqdm = (userToken != null && userToken.getUser() != null) ? userToken.getUser().getGsddm() : "62";}// 业务逻辑...
}

3.2 缓存键优化

为了避免不同接口的缓存冲突，我们为每个接口设计了独特的缓存键：

@Cacheable(value = "geojson", key = "'dd_' + (#xzqdm ?: (#userToken != null ? #userToken.user.gsddm : '62'))")@Cacheable(value = "geojson", key = "'env_' + (#xzqdm ?: (#userToken != null ? #userToken.user.gsddm : '62'))")@Cacheable(value = "geojson", key = "'prop_' + (#vo.xzqdm ?: (#userToken != null ? #userToken.user.gsddm : '62'))")// 统计面板
@Cacheable(value = "left_panel", key = "'left_' + (#xzqdm ?: (#userToken != null ? #userToken.user.gsddm : '62'))")
@Cacheable(value = "right_panel", key = "'right_' + (#xzqdm ?: (#userToken != null ? #userToken.user.gsddm : '62'))")

3.3 Redis缓存配置

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {@Beanpublic CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {// 配置序列化器RedisSerializationContext.SerializationPair<String> stringPair = RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer());RedisSerializationContext.SerializationPair<Object> objectPair = RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());// GeoJSON缓存配置 - 10分钟（数据变化频繁）RedisCacheConfiguration geojsonConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofMinutes(10)).serializeKeysWith(stringPair).serializeValuesWith(objectPair).disableCachingNullValues();// 统计面板缓存配置 - 1小时RedisCacheConfiguration statsConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofHours(1)).serializeKeysWith(stringPair).serializeValuesWith(objectPair).disableCachingNullValues();return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory).cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofMinutes(30))).withCacheConfiguration("geojson", geojsonConfig).withCacheConfiguration("left_panel", statsConfig).withCacheConfiguration("right_panel", statsConfig).withCacheConfiguration("prop_panel", statsConfig).withCacheConfiguration("env_panel", statsConfig).withCacheConfiguration("user_auth", statsConfig).build();}
}

3.4 缓存管理服务

@Service
public class CacheService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;/*** 清理指定缓存*/public boolean clearCache(String cacheName) {try {Set<String> keys = redisTemplate.keys(cacheName + ":*");if (keys != null && !keys.isEmpty()) {redisTemplate.delete(keys);return true;}return false;} catch (Exception e) {log.error("清理缓存失败: {}", e.getMessage());return false;}}/*** 清理区域相关缓存*/public int clearRegionCaches(String xzqdm) {int clearedCount = 0;String[] cacheNames = {"geojson", "left_panel", "right_panel", "prop_panel", "env_panel"};for (String cacheName : cacheNames) {if (clearCacheKey(cacheName, "dd_" + xzqdm) ||clearCacheKey(cacheName, "env_" + xzqdm) ||clearCacheKey(cacheName, "prop_" + xzqdm) ||clearCacheKey(cacheName, "left_" + xzqdm) ||clearCacheKey(cacheName, "right_" + xzqdm)) {clearedCount++;}}return clearedCount;}
}

4. 前端缓存优化实现

4.1 缓存工具类

// geojson-cache.ts
interface CacheItem {data: any;timestamp: number;version: string;
}class GeoJsonCache {private readonly CACHE_VERSION = 'v1.0';private readonly EXPIRE_TIME = 30 * 60 * 1000; // 30分钟private readonly MAX_SIZE_MB = 5; // 5MB限制private readonly MAX_FEATURES = 10000; // 最大要素数量/*** 获取缓存的GeoJSON数据*/async getCachedDcydGeoJson(params: any, forceRefresh = false): Promise<any> {const cacheKey = this.generateCacheKey('dcdy', params);if (!forceRefresh) {const cached = this.getFromCache(cacheKey);if (cached) {console.log('使用缓存的 GeoJSON 数据:', cacheKey);return cached;}}console.log('从 API 获取 GeoJSON 数据:', params);const data = await this.fetchFromAPI('/api/geojson', params);// 检查数据大小if (this.isDataTooLarge(data)) {console.warn('数据过大, 跳过缓存存储');return data;}this.saveToCache(cacheKey, data);return data;}/*** 检查数据是否过大*/private isDataTooLarge(data: any): boolean {const jsonString = JSON.stringify(data);const sizeMB = new Blob([jsonString]).size / (1024 * 1024);if (sizeMB > this.MAX_SIZE_MB) {console.warn(`数据过大 (${sizeMB.toFixed(2)}MB), 超过限制 (${this.MAX_SIZE_MB}MB)`);return true;}if (data.features && data.features.length > this.MAX_FEATURES) {console.warn(`要素数量过多 (${data.features.length}), 超过限制 (${this.MAX_FEATURES})`);return true;}return false;}/*** 生成缓存键*/private generateCacheKey(type: string, params: any): string {const paramStr = params ? Object.keys(params).sort().map(key => `${key}=${params[key]}`).join('&') : 'default';return `geojson_cache_${this.CACHE_VERSION}_${type}_${paramStr}`;}/*** 从缓存获取数据*/private getFromCache(key: string): any {try {const cached = localStorage.getItem(key);if (!cached) return null;const item: CacheItem = JSON.parse(cached);// 检查版本if (item.version !== this.CACHE_VERSION) {localStorage.removeItem(key);return null;}// 检查过期时间if (Date.now() - item.timestamp > this.EXPIRE_TIME) {localStorage.removeItem(key);return null;}return item.data;} catch (error) {console.error('读取缓存失败:', error);return null;}}/*** 保存数据到缓存*/private saveToCache(key: string, data: any): void {try {const item: CacheItem = {data,timestamp: Date.now(),version: this.CACHE_VERSION};localStorage.setItem(key, JSON.stringify(item));console.log('GeoJSON 数据已缓存:', key);} catch (error) {if (error.name === 'QuotaExceededError') {console.warn('存储空间不足，清理旧缓存');this.cleanOldCache();// 重试一次try {localStorage.setItem(key, JSON.stringify(item));} catch (retryError) {console.warn('重试后仍然失败，跳过缓存');}} else {console.error('保存缓存失败:', error);}}}/*** 清理旧缓存*/private cleanOldCache(): void {const keys = Object.keys(localStorage).filter(key => key.startsWith('geojson_cache_')).map(key => ({key,timestamp: this.getCacheTimestamp(key)})).sort((a, b) => a.timestamp - b.timestamp);// 删除最旧的30%const deleteCount = Math.ceil(keys.length * 0.3);for (let i = 0; i < deleteCount; i++) {localStorage.removeItem(keys[i].key);}}
}export const geoJsonCache = new GeoJsonCache();

4.2 在组件中使用

<template><div><SamplePointsMap :geoJsonData="geoJsonData" /><a-button @click="refreshData" :loading="loading">刷新数据</a-button></div>
</template><script setup>
import { ref, onMounted } from 'vue'
import { geoJsonCache } from '@/utils/cache/geojson-cache'const geoJsonData = ref(null)
const loading = ref(false)const fetchData = async (forceRefresh = false) => {loading.value = truetry {const data = await geoJsonCache.getCachedDcydGeoJson({ xzqdm: '420000' }, forceRefresh)geoJsonData.value = data} catch (error) {console.error('获取数据失败:', error)} finally {loading.value = false}
}const refreshData = () => {fetchData(true) // 强制刷新
}onMounted(() => {fetchData() // 首次加载
})
</script>

5. 性能测试结果

5.1 优化前后对比

接口	优化前	优化后	提升幅度
user接口	5.66s	15ms	99.7%
geojson接口	2.15s	8ms	99.6%
left面板	8ms	3ms	62.5%
right面板	8ms	2ms	75%

5.2 缓存命中率

首次请求: 0% 命中率（建立缓存）
第二次请求: 100% 命中率（从缓存获取）
第三次请求: 100% 命中率（从缓存获取）

5.3 内存使用情况

Redis内存使用: 约200MB（存储所有缓存数据）
前端localStorage: 约3MB（小数据缓存）
数据库查询减少: 90%以上

6. 监控和调试

6.1 缓存统计接口

@RestController
@RequestMapping("/cache")
public class CacheController {@Autowiredprivate CacheService cacheService;@GetMapping("/stats")public Result getCacheStats() {Map<String, Object> stats = new HashMap<>();stats.put("totalKeys", cacheService.getTotalCacheKeys());stats.put("memoryUsage", cacheService.getMemoryUsage());stats.put("hitRate", cacheService.getHitRate());return Result.OK(stats);}@PostMapping("/clear")public Result clearCache(@RequestParam String cacheType) {boolean success = cacheService.clearCache(cacheType);return Result.OK(success ? "清理成功" : "清理失败");}
}

6.2 性能监控

@Component
public class CachePerformanceMonitor {private final MeterRegistry meterRegistry;public CachePerformanceMonitor(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}@EventListenerpublic void handleCacheHit(CacheHitEvent event) {meterRegistry.counter("cache.hit", "name", event.getCacheName()).increment();}@EventListenerpublic void handleCacheMiss(CacheMissEvent event) {meterRegistry.counter("cache.miss", "name", event.getCacheName()).increment();}
}