介绍

Spring Cache 是 Spring 框架提供的缓存抽象层，它简化了在应用中添加缓存功能的过程，允许开发者通过注解方式轻松实现缓存逻辑，而无需关注具体的缓存实现细节。

1. 缓存抽象：Spring Cache 不直接提供缓存实现，而是定义了一套接口（如 Cache、CacheManager），支持多种缓存实现（如 Caffeine、EhCache、Redis 等）。
2. 注解驱动：通过注解（如 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict）声明缓存规则，无需手动编写缓存逻辑。
3. 透明集成：缓存操作与业务逻辑解耦，开发者只需关注业务代码。

常用注解

1. @Cacheable
   标记方法结果可被缓存。调用方法时，先检查缓存：

   • 若缓存存在，直接返回缓存值，不执行方法。
   • 若缓存不存在，执行方法并将结果存入缓存。

   @Cacheable(value = "users", key = "#id")
   public User getUserById(Long id) {
       // 从数据库查询用户
       return userRepository.findById(id);
   }
   

2. @CachePut
   保证方法执行，并将结果更新到缓存（常用于更新操作）。

   @CachePut(value = "users", key = "#user.id")
   public User updateUser(User user) {
       return userRepository.save(user);
   }
   

3. @CacheEvict
   移除缓存条目（常用于删除操作）。

   @CacheEvict(value = "users", key = "#id")
   public void deleteUser(Long id) {
       userRepository.deleteById(id);
   }
   

4. @Caching
   组合多个缓存注解（如同时更新和删除缓存）。

   @Caching(
       put = @CachePut(value = "users", key = "#user.id"),
       evict = @CacheEvict(value = "userList", allEntries = true)
   )
   public User saveUser(User user) {
       return userRepository.save(user);
   }
   

5. @CacheConfig
   在类级别统一配置缓存属性（如 value、keyGenerator），简化方法上的注解。

@CacheConfig(cacheNames = "users")
public class UserService {
  
  @Cacheable(key = "#id")  // 无需再指定value
  public User getUserById(Long id) { ... }
  
  @CachePut(key = "#user.id")
  public User updateUser(User user) { ... }
}

实现步骤

• 1.添加依赖（Maven）：

        <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>

• 2.开启缓存支持：
  在启动类添加 @EnableCaching 注解。

@SpringBootApplication
@EnableTransactionManagement //开启注解方式的事务管理
@Slf4j
@EnableCaching//开启缓存功能
public class SkyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SkyApplication.class, args);
        log.info("server started");
    }
}

• 3.配置缓存实现：

在 yml中配置Redis

• 4.注解声明缓存规则：

如:c端

    /**
     * 条件查询
     *
     * @param categoryId
     * @return
     */
    @GetMapping("/list")
    @ApiOperation("根据分类id查询套餐")
    @Cacheable(cacheNames = "setmealCache",key = "#categoryId")//key: setmealCache::categoryId
    public Result<List<Setmeal>> list(Long categoryId) {
        Setmeal setmeal = new Setmeal();
        setmeal.setCategoryId(categoryId);
        setmeal.setStatus(StatusConstant.ENABLE);

        List<Setmeal> list = setmealService.list(setmeal);
        return Result.success(list);
    }

管理端

    /**
     * 新增套餐
     * @param setmealDTO
     * @return
     */
    @PostMapping
    @ApiOperation("新增套餐")
    @CacheEvict(cacheNames = "setmealCache",key = "#setmealDTO.categoryId")
    public Result save(@RequestBody SetmealDTO setmealDTO){
        log.info("新增套餐：{}",setmealDTO);
        setmealService.saveWithDish(setmealDTO);
        return Result.success();
    }

    /**
     * 删除套餐
     * @param ids
     * @return
     */
    @DeleteMapping
    @ApiOperation("批量删除套餐")
    @CacheEvict(cacheNames = "setmealCache",allEntries = true)
    public Result delete(@RequestParam List<Long> ids){
        log.info("批量删除套餐：{}",ids);
        setmealService.deleteBatch(ids);
        return Result.success();
    }

    /**
     * 修改套餐起售停售状态
     * @param status
     * @param id
     * @return
     */
    @PostMapping("/status/{status}")
    @ApiOperation("修改套餐起售停售状态")
    @CacheEvict(cacheNames = "setmealCache",allEntries = true)
    public Result startOrStop(@PathVariable("status") Integer status, Long id){
        log.info("套餐起售或停售：{}",id);
        setmealService.startOrStop(status,id);
        return Result.success();
    }

• 5.确保解耦

通过上述注解方式，缓存规则（如缓存名称、缓存键、缓存更新 / 删除时机等）通过注解声明在方法上，与业务逻辑（查询、保存、删除用户的具体实现）分离，新增或修改缓存策略时，无需改动业务逻辑代码，只需调整注解参数即可，实现了缓存规则和业务逻辑的解耦。

这样就利用 Spring Cache 抽象层，以注解驱动的方式实现了高效缓存策略，让缓存操作与业务逻辑清晰分离。

注意事项

• 缓存键生成：默认使用方法参数生成键，可通过 key 属性自定义（SpEL 表达式），或配置 KeyGenerator。
• 缓存穿透：可通过空值缓存（@Cacheable(unless = "#result == null")）避免。
• 缓存更新：使用 @CachePut 确保缓存与数据源一致性，避免直接修改缓存。
• 分布式缓存：在分布式系统中，推荐使用 Redis 等集中式缓存，避免本地缓存（如 Caffeine）的一致性问题。