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news 2025/8/15 8:13:26

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在现代 Web 应用开发中，性能优化是一个永恒的话题。而缓存作为提升系统性能和减轻数据库压力的有效手段，得到了广泛应用。Spring Boot 作为一个流行的 Java 框架，提供了简便的缓存集成方式。

一、为什么使用缓存

在讨论技术实现之前，我们先来了解一下缓存的好处：

减少数据库访问：通过缓存，可以将频繁访问的数据保存在内存中，减少数据库查询次数，从而降低数据库负载。
提高响应速度：内存访问速度远快于数据库查询，使用缓存可以显著提升应用响应速度。
提升系统性能和扩展性：缓存可以分担部分数据访问压力，提高系统整体性能，并支持大规模用户访问。

二、Spring Boot 集成缓存的准备工作

在 Spring Boot 中，集成缓存非常方便，只需添加相关依赖和配置即可。

1. 添加依赖

首先，在你的 pom.xml 文件中添加缓存相关的依赖。Spring Boot 支持多种缓存实现，如 EhCache、Caffeine、Redis 等。以下是添加 Caffeine 缓存依赖的示例：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>

如果你使用的是 Gradle，可以在 build.gradle 文件中添加以下依赖：

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache'
implementation 'com.github.ben-manes.caffeine:caffeine'

2. 启用缓存

在 Spring Boot 应用的主类上添加 @EnableCaching 注解，以启用缓存功能：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class CacheApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);}
}

三、缓存配置

在 application.properties 或 application.yml 文件中进行缓存配置。以下是使用 Caffeine 缓存的配置示例：

application.properties

spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=1000,expireAfterWrite=10m

application.yml

spring:cache:caffeine:spec: maximumSize=1000,expireAfterWrite=10m

这里配置了缓存的最大条目数为 1000，并且缓存条目在写入 10 分钟后过期。

四、使用缓存

Spring Boot 提供了一组注解来简化缓存操作：

@Cacheable：将方法的返回值缓存起来，以后调用时如果缓存中有值则直接返回缓存值。
@CachePut：将方法的返回值更新到缓存中。
@CacheEvict：从缓存中移除一个或多个条目。
@Caching：组合多个缓存操作。

1. 使用 @Cacheable

在需要缓存的方法上添加 @Cacheable 注解：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Cacheable("users")public User getUserById(Long id) {// 模拟数据库查询simulateSlowService();return new User(id, "John Doe");}private void simulateSlowService() {try {Thread.sleep(3000L); // 模拟延时} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}
}

在上面的示例中，第一次调用 getUserById 方法时会模拟数据库查询（延时 3 秒），结果会被缓存起来，后续相同参数的调用会直接返回缓存值。

2. 使用 @CachePut

当需要更新缓存时，可以使用 @CachePut 注解：

import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@CachePut(value = "users", key = "#user.id")public User updateUser(User user) {// 更新数据库return user;}
}

3. 使用 @CacheEvict

当需要移除缓存中的条目时，可以使用 @CacheEvict 注解：

import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@CacheEvict(value = "users", key = "#id")public void deleteUser(Long id) {// 从数据库删除用户}
}

4. 使用 @Caching

如果需要组合多个缓存操作，可以使用 @Caching 注解：

import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Caching(put = { @CachePut(value = "users", key = "#user.id") },evict = { @CacheEvict(value = "users", key = "#user.id") })public User saveOrUpdate(User user) {// 保存或更新用户return user;}
}

五、缓存的监控和统计

对于生产环境中的缓存应用，监控和统计缓存的使用情况是至关重要的。Caffeine 提供了内置的统计功能，可以通过配置启用。

启用缓存统计

在 application.properties 或 application.yml 文件中添加配置：

spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=1000,expireAfterWrite=10m,recordStats

spring:cache:caffeine:spec: maximumSize=1000,expireAfterWrite=10m,recordStats

访问缓存统计

通过注入 CacheManager 获取缓存统计信息：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCache;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class CacheStatisticsService {@Autowiredprivate CaffeineCacheManager cacheManager;public void printCacheStats() {CaffeineCache caffeineCache = (CaffeineCache) cacheManager.getCache("users");Cache<Object, Object> nativeCache = caffeineCache.getNativeCache();System.out.println("Cache Stats: " + nativeCache.stats());}
}