本篇文章小编给大家分享一下Spring@Cacheable指定失效时间代码实例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
新版本配置
@Configuration @EnableCaching public class RedisCacheConfig { @Bean public RedisCacheManagerBuilderCustomizer redisCacheManagerBuilderCustomizer() { return (builder) -> { for (Map.Entryentry : RedisCacheName.getCacheMap().entrySet()) { builder.withCacheConfiguration(entry.getKey(), RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(entry.getValue())); } }; } public static class RedisCacheName { public static final String CACHE_10MIN = "CACHE_10MIN"; @Getter private static final Map cacheMap; static { cacheMap = ImmutableMap. builder().put(CACHE_10MIN, Duration.ofSeconds(10L)).build(); } } }
老版本配置
interface CacheNames{ String CACHE_15MINS = "sssss:cache:15m"; /** 30分钟缓存组 */ String CACHE_30MINS = "sssss:cache:30m"; /** 60分钟缓存组 */ String CACHE_60MINS = "sssss:cache:60m"; /** 180分钟缓存组 */ String CACHE_180MINS = "sssss:cache:180m"; } @Component public class RedisCacheCustomizer implements CacheManagerCustomizer{ /** CacheManager缓存自定义初始化比较早,尽量不要@autowired 其他spring 组件 */ @Override public void customize(RedisCacheManager cacheManager) { // 自定义缓存名对应的过期时间 Map expires = ImmutableMap. builder() .put(CacheNames.CACHE_15MINS, TimeUnit.MINUTES.toSeconds(15)) .put(CacheNames.CACHE_30MINS, TimeUnit.MINUTES.toSeconds(30)) .put(CacheNames.CACHE_60MINS, TimeUnit.MINUTES.toSeconds(60)) .put(CacheNames.CACHE_180MINS, TimeUnit.MINUTES.toSeconds(180)).build(); // spring cache是根据cache name查找缓存过期时长的,如果找不到,则使用默认值 cacheManager.setDefaultExpiration(TimeUnit.MINUTES.toSeconds(30)); cacheManager.setExpires(expires); } } @Cacheable(key = "key", cacheNames = CacheNames.CACHE_15MINS) public String demo2(String key) { return "abc" + key; }
@Cacheable缓存失效时间策略默认实现及扩展
之前对Spring缓存的理解是每次设置缓存之后,重复请求会刷新缓存时间,但是问题排查阅读源码发现,跟自己的理解大相径庭。所有的你以为都仅仅是你以为!!!!
背景
目前项目使用的spring缓存,主要是CacheManager、Cache以及@Cacheable注解,Spring现有的缓存注解无法单独设置每一个注解的失效时间,Spring官方给的解释:Spring Cache是一个抽象而不是一个缓存实现方案。
因此对于缓存失效时间(TTL)的策略依赖于底层缓存中间件,官方给举例:ConcurrentMap是不支持失效时间的,而Redis是支持失效时间的。
Spring Cache Redis实现
Spring缓存注解@Cacheable底层的CacheManager与Cache如果使用Redis方案的话,首次设置缓存数据之后,每次重复请求相同方法读取缓存并不会刷新失效时间,这是Spring的默认行为(受一些缓存影响,一直以为每次读缓存也会刷新缓存失效时间)。
可以参见源码:
org.springframework.cache.interceptor.CacheAspectSupport#execute(org.springframework.cache.interceptor.CacheOperationInvoker, java.lang.reflect.Method, org.springframework.cache.interceptor.CacheAspectSupport.CacheOperationContexts)
private Object execute(final CacheOperationInvoker invoker, Method method, CacheOperationContexts contexts) { // Special handling of synchronized invocation if (contexts.isSynchronized()) { CacheOperationContext context = contexts.get(CacheableOperation.class).iterator().next(); if (isConditionPassing(context, CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT)) { Object key = generateKey(context, CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT); Cache cache = context.getCaches().iterator().next(); try { return wrapCacheValue(method, cache.get(key, () -> unwrapReturnValue(invokeOperation(invoker)))); } catch (Cache.ValueRetrievalException ex) { // The invoker wraps any Throwable in a ThrowableWrapper instance so we // can just make sure that one bubbles up the stack. throw (CacheOperationInvoker.ThrowableWrapper) ex.getCause(); } } else { // No caching required, only call the underlying method return invokeOperation(invoker); } } // Process any early evictions processCacheEvicts(contexts.get(CacheEvictOperation.class), true, CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT); // Check if we have a cached item matching the conditions Cache.ValueWrapper cacheHit = findCachedItem(contexts.get(CacheableOperation.class)); // Collect puts from any @Cacheable miss, if no cached item is found ListcachePutRequests = new LinkedList<>(); if (cacheHit == null) { collectPutRequests(contexts.get(CacheableOperation.class), CacheOperationExpressionEvaluator.NO_RESULT, cachePutRequests); } Object cacheValue; Object returnValue; if (cacheHit != null && !hasCachePut(contexts)) { // If there are no put requests, just use the cache hit cacheValue = cacheHit.get(); returnValue = wrapCacheValue(method, cacheValue); } else { // Invoke the method if we don't have a cache hit returnValue = invokeOperation(invoker); cacheValue = unwrapReturnValue(returnValue); } // Collect any explicit @CachePuts collectPutRequests(contexts.get(CachePutOperation.class), cacheValue, cachePutRequests); // Process any collected put requests, either from @CachePut or a @Cacheable miss for (CachePutRequest cachePutRequest : cachePutRequests) { cachePutRequest.apply(cacheValue); } // Process any late evictions processCacheEvicts(contexts.get(CacheEvictOperation.class), false, cacheValue); return returnValue; }
因此如果我们需要自行控制缓存失效策略,就可能需要一些开发工作,具体如下。
Spring Cache 失效时间自行刷新
1:基于Spring的Cache组件进行定制,对get方法进行重写,刷新过期时间。相对简单,不难;此处不贴代码了。
2:可以使用后台线程进行定时的缓存刷新,以达到刷新时间的作用。
3:使用spring data redis模块,该模块提供对了TTL更新策略的,可以参见:org.springframework.data.redis.core.PartialUpdate
注意:
Spring对于@Cacheable注解是由spring-context提供的,spring-context提供的缓存的抽象,是一套标准而不是实现。
而PartialUpdate是由于spring-data-redis提供的,spring-data-redis是一套spring关于redis的实现方案。
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