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引言：缓存——高并发系统的“性能加速器”
在互联网应用中，数据库查询往往是性能瓶颈的核心。当每秒数千次的请求直接冲击数据库时，系统响应速度会急剧下降，甚至引发宕机风险。缓存技术应运而生，成为解决这一痛点的关键方案。但传统的手动缓存管理（如代码中显式调用put/get方法）不仅繁琐，还会让业务逻辑与缓存逻辑高度耦合，代码维护成本极高。
Spring框架通过声明式缓存注解（如@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict），将缓存操作抽象为注解，让开发者通过简单配置即可实现缓存逻辑与业务逻辑的解耦。本文将通过真实场景案例，带你彻底掌握这三大核心注解的用法，并揭秘如何整合Redis实现高效缓存管理。
一、三大核心注解：缓存操作的“三板斧”
1. @Cacheable：缓存查询的“智能开关”
功能：首次查询数据库后缓存结果，后续相同请求直接返回缓存数据。
适用场景：高频读取且数据更新频率低（如用户信息、商品详情）。
代码示例：
@Cacheable(value = "userCache", key = "#id", condition = "#id > 10")
public User getUserById(Long id) {// 仅当id>10时启用缓存return userDao.findById(id);
}
关键属性：
value/cacheNames：指定缓存名称（如userCache）。
key：缓存键，支持SpEL表达式（如#id表示方法参数）。
condition：动态控制是否启用缓存（如#id > 10）。
2. @CachePut：缓存更新的“同步器”
功能：无论缓存是否存在，始终执行方法并更新缓存。
适用场景：数据更新后需同步缓存（如用户信息修改）。
代码示例：
@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")
public User updateUser(User user) {userDao.update(user);return user; // 返回最新对象覆盖旧缓存
}
3. @CacheEvict：缓存清理的“扫地僧”
功能：删除指定缓存，支持单条或批量清理。
适用场景：数据删除或批量更新后清理缓存。
代码示例：
@CacheEvict(value = "userCache", key = "#id", allEntries = false)
public void deleteUser(Long id) {userDao.delete(id); // 删除后清除对应缓存
}
关键属性：
allEntries：是否清空整个缓存区域（如userCache下的所有键）。
beforeInvocation：是否在方法执行前清除缓存（避免方法异常导致缓存未清理）。
二、整合Redis实战：配置与避坑指南
1. 依赖与配置
依赖引入（pom.xml）：
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
Redis连接配置（application.yml）：
spring:redis:host: 127.0.0.1port: 6379cache:redis:time-to-live: 600 # 统一缓存超时时间（秒）
2. 缓存配置类
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig {@Beanpublic RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {// 使用JSON序列化避免Redis中存储乱码RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) // 全局缓存超时时间.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));return RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();}
}
3. 避坑指南
实体类必须实现Serializable接口：否则Redis序列化会抛出异常。
@Data
public class User implements Serializable { ... }
避免缓存穿透：对null值进行缓存或使用布隆过滤器。
@Cacheable(value = "userCache", key = "#id", unless = "#result == null")
缓存雪崩防护：为不同缓存设置随机超时时间，避免同时失效。
三、真实场景测试：验证缓存效果
@SpringBootTest
public class CacheTest {@Autowiredprivate UserService userService;@Testpublic void testCache() {// 第一次查询：访问数据库，存入缓存User user1 = userService.getUserById(1L); // 输出：执行数据库查询...// 第二次查询：直接读取缓存User user2 = userService.getUserById(1L); // 无输出// 更新用户user1.setName("Updated");userService.updateUser(user1); // 更新数据库并覆盖缓存// 删除用户userService.deleteUser(1L); // 删除数据库并清除缓存}
}
四、进阶技巧：灵活运用缓存策略
多级缓存：结合本地缓存（Caffeine）与Redis，进一步提升性能。
条件缓存：通过condition和unless动态控制缓存逻辑。
@Cacheable(value = "hotData", unless = "#result.views < 1000")
分布式锁：在缓存击穿场景下，使用Redis锁保护数据库。
五、总结：缓存注解的价值与适用边界
-
核心价值：
- 代码简洁性：通过注解解耦业务与缓存逻辑。
- 开发效率：减少手动缓存操作的代码量。
- 可维护性：集中式配置便于统一管理。
-
适用场景：
- 读多写少的数据（如配置、商品详情）。
- 对数据一致性要求非严格实时（可接受短暂延迟）。
-
不适用场景：
- 写多读少的数据（缓存频繁失效，收益低）。
- 强一致性要求场景（需结合分布式事务）。