强大的Spring缓存技术（上）

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缓存是实际工作中非常常用的一种提高性能的方法, 我们会在许多场景下来使用缓存。

本文通过一个简单的例子进行展开，通过对比我们原来的自定义缓存和 spring 的基于注释的 cache 配置方法，展现了 spring cache 的强大之处，然后介绍了其基本的原理，扩展点和使用场景的限制。通过阅读本文，你应该可以短时间内掌握 spring 带来的强大缓存技术，在很少的配置下即可给既有代码提供缓存能力。

概述

Spring 3.1 引入了激动人心的基于注释（annotation）的缓存（cache）技术，它本质上不是一个具体的缓存实现方案（例如EHCache 或者 OSCache），而是一个对缓存使用的抽象，通过在既有代码中添加少量它定义的各种 annotation，即能够达到缓存方法的返回对象的效果。

Spring 的缓存技术还具备相当的灵活性，不仅能够使用 SpEL（Spring Expression Language）来定义缓存的 key 和各种 condition，还提供开箱即用的缓存临时存储方案，也支持和主流的专业缓存例如 EHCache 集成。

其特点总结如下：

• 通过少量的配置 annotation 注释即可使得既有代码支持缓存

• 支持开箱即用 Out-Of-The-Box，即不用安装和部署额外第三方组件即可使用缓存

• 支持 Spring Express Language，能使用对象的任何属性或者方法来定义缓存的 key 和 condition

• 支持 AspectJ，并通过其实现任何方法的缓存支持

• 支持自定义 key 和自定义缓存管理者，具有相当的灵活性和扩展性

本文将针对上述特点对 Spring cache 进行详细的介绍，主要通过一个简单的例子和原理介绍展开，然后我们将一起看一个比较实际的缓存例子，最后会介绍 spring cache 的使用限制和注意事项。好吧，让我们开始吧

我们以前如何自己实现缓存的呢

这里先展示一个完全自定义的缓存实现，即不用任何第三方的组件来实现某种对象的内存缓存。

场景如下：

对一个账号查询方法做缓存，以账号名称为 key，账号对象为 value，当以相同的账号名称查询账号的时候，直接从缓存中返回结果，否则更新缓存。账号查询服务还支持 reload 缓存（即清空缓存）

首先定义一个实体类：账号类，具备基本的 id 和 name 属性，且具备 getter 和 setter 方法

public class Account {
    private int id;
    private String name;
    public Account(String name) {
        this.name = name;
    }
    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

然后定义一个缓存管理器，这个管理器负责实现缓存逻辑，支持对象的增加、修改和删除，支持值对象的泛型。如下：

import com.google.common.collect.Maps;
import java.util.Map;
/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
public class CacheContext<T> {
    private Map<String, T> cache = Maps.newConcurrentMap();
    public T get(String key){
        return  cache.get(key);
    }
    public void addOrUpdateCache(String key,T value) {
        cache.put(key, value);
    }
    // 根据 key 来删除缓存中的一条记录
    public void evictCache(String key) {
        if(cache.containsKey(key)) {
            cache.remove(key);
        }
    }
    // 清空缓存中的所有记录
    public void evictCache() {
        cache.clear();
    }
}

好，现在我们有了实体类和一个缓存管理器，还需要一个提供账号查询的服务类，此服务类使用缓存管理器来支持账号查询缓存，如下：

import com.google.common.base.Optional;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
@Service
public class AccountService1 {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1.class);
    @Resource
    private CacheContext<Account> accountCacheContext;
    public Account getAccountByName(String accountName) {
        Account result = accountCacheContext.get(accountName);
        if (result != null) {
            logger.info("get from cache... {}", accountName);
            return result;
        }
        Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
        if (!accountOptional.isPresent()) {
            throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
        }
        Account account = accountOptional.get();
        accountCacheContext.addOrUpdateCache(accountName, account);
        return account;
    }
    public void reload() {
        accountCacheContext.evictCache();
    }
    private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
        logger.info("real querying db... {}", accountName);
        //Todo query data from database
        return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
    }
}

现在我们开始写一个测试类，用于测试刚才的缓存是否有效

import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import static org.junit.Assert.*;
public class AccountService1Test {
    private AccountService1 accountService1;
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService1Test.class);
    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext1.xml");
        accountService1 = context.getBean("accountService1", AccountService1.class);
    }
    @Test
    public void testInject(){
        assertNotNull(accountService1);
    }
    @Test
    public void testGetAccountByName() throws Exception {
        accountService1.getAccountByName("accountName");
        accountService1.getAccountByName("accountName");
        accountService1.reload();
        logger.info("after reload ....");
        accountService1.getAccountByName("accountName");
        accountService1.getAccountByName("accountName");
    }
}

按照分析，执行结果应该是：首先从数据库查询，然后直接返回缓存中的结果，重置缓存后，应该先从数据库查询，然后返回缓存中的结果. 查看程序运行的日志如下：

00:53:17.166 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName

00:53:17.168 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName

00:53:17.168 [main] INFO  c.r.s.c.example1.AccountServiceTest - after reload ....

00:53:17.168 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - real querying db... accountName

00:53:17.169 [main] INFO  c.r.s.cache.example1.AccountService - get from cache... accountName

可以看出我们的缓存起效了，但是这种自定义的缓存方案有如下劣势：

• 缓存代码和业务代码耦合度太高，如上面的例子，AccountService 中的 getAccountByName（）方法中有了太多缓存的逻辑，不便于维护和变更

• 不灵活，这种缓存方案不支持按照某种条件的缓存，比如只有某种类型的账号才需要缓存，这种需求会导致代码的变更

• 缓存的存储这块写的比较死，不能灵活的切换为使用第三方的缓存模块

如果你的代码中有上述代码的影子，那么你可以考虑按照下面的介绍来优化一下你的代码结构了，也可以说是简化，你会发现，你的代码会变得优雅的多！

Spring cache是如何做的呢

我们对AccountService1 进行修改，创建AccountService2:

import com.google.common.base.Optional;
import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
 * @author wenchao.ren
 *         2015/1/5.
 */
@Service
public class AccountService2 {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2.class);
    // 使用了一个缓存名叫 accountCache
    @Cacheable(value="accountCache")
    public Account getAccountByName(String accountName) {
        // 方法内部实现不考虑缓存逻辑，直接实现业务
        logger.info("real querying account... {}", accountName);
        Optional<Account> accountOptional = getFromDB(accountName);
        if (!accountOptional.isPresent()) {
            throw new IllegalStateException(String.format("can not find account by account name : [%s]", accountName));
        }
        return accountOptional.get();
    }
    private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
        logger.info("real querying db... {}", accountName);
        //Todo query data from database
        return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
    }
}

我们注意到在上面的代码中有一行：

@Cacheable(value="accountCache")

这个注释的意思是，当调用这个方法的时候，会从一个名叫 accountCache 的缓存中查询，如果没有，则执行实际的方法（即查询数据库），并将执行的结果存入缓存中，否则返回缓存中的对象。这里的缓存中的 key 就是参数 accountName，value 就是 Account 对象。“accountCache”缓存是在 spring*.xml 中定义的名称。我们还需要一个 spring 的配置文件来支持基于注释的缓存

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.springframework.org/schema/cache
http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd">
    <context:component-scan base-package="com.rollenholt.spring.cache"/>
    <context:annotation-config/>
    <cache:annotation-driven/>
    <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
        <property name="caches">
            <set>
                <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean">
                    <property name="name" value="default"/>
                </bean>
                <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean">
                    <property name="name" value="accountCache"/>
                </bean>
            </set>
        </property>
    </bean> 
</beans>

注意这个 spring 配置文件有一个关键的支持缓存的配置项：

<cache:annotation-driven />

这个配置项缺省使用了一个名字叫 cacheManager 的缓存管理器，这个缓存管理器有一个 spring 的缺省实现，即 org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager，这个缓存管理器实现了我们刚刚自定义的缓存管理器的逻辑，它需要配置一个属性 caches，即此缓存管理器管理的缓存集合，除了缺省的名字叫 default 的缓存，我们还自定义了一个名字叫 accountCache 的缓存，使用了缺省的内存存储方案 ConcurrentMapCacheFactoryBean，它是基于 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap 的一个内存缓存实现方案。

然后我们编写测试程序：

import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import static org.junit.Assert.*;
public class AccountService2Test {
    private AccountService2 accountService2;
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService2Test.class);
    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml");
        accountService2 = context.getBean("accountService2", AccountService2.class);
    }
    @Test
    public void testInject(){
        assertNotNull(accountService2);
    }
    @Test
    public void testGetAccountByName() throws Exception {
        logger.info("first query...");
        accountService2.getAccountByName("accountName");
        logger.info("second query...");
        accountService2.getAccountByName("accountName");
    }
}

上面的测试代码主要进行了两次查询，第一次应该会查询数据库，第二次应该返回缓存，不再查数据库，我们执行一下，看看结果

01:10:32.435 [main] INFO  c.r.s.c.example2.AccountService2Test - first query...

01:10:32.456 [main] INFO  c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying account... accountName

01:10:32.457 [main] INFO  c.r.s.cache.example2.AccountService2 - real querying db... accountName

01:10:32.458 [main] INFO  c.r.s.c.example2.AccountService2Test - second query...

可以看出我们设置的基于注释的缓存起作用了，而在 AccountService.java 的代码中，我们没有看到任何的缓存逻辑代码，只有一行注释：@Cacheable(value=”accountCache”)，就实现了基本的缓存方案，是不是很强大？

强大的Spring缓存技术（上）

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