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在程序中可以使用缓存的技术来节省对数据库的开销。Spring Boot对缓存提供了很好的支持，我们几乎不用做过多的配置即可使用各种缓存实现。这里主要介绍平日里个人接触较多的Ehcache和Redis缓存实现。
可根据Spring-Boot中使用Mybatis.html搭建一个Spring Boot项目，然后yml中配置日志输出级别以观察SQL的执行情况：
logging:
level:
com:
springboot:
mapper: debug
其中com.spring.mapper为MyBatis的Mapper接口路径。
然后编写如下测试方法：
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class ApplicationTest {
?
@Autowired
private StudentService studentService;
@Test
public void test() throws Exception {
Student student1 = this.studentService.queryStudentBySno("001");
System.out.println("学号" + student1.getSno() + "的学生姓名为：" + student1.getName());
Student student2 = this.studentService.queryStudentBySno("001");
System.out.println("学号" + student2.getSno() + "的学生姓名为：" + student2.getName());
}
}
右键run as junit test：
2017-11-17 16:34:26.535 DEBUG 9932 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-17 16:34:26.688 DEBUG 9932 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-17 16:34:26.716 DEBUG 9932 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：KangKang
2017-11-17 16:34:26.720 DEBUG 9932 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-17 16:34:26.720 DEBUG 9932 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-17 16:34:26.721 DEBUG 9932 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：KangKang
可发现第二个查询虽然和第一个查询完全一样，但其还是对数据库进行了查询。接下来引入缓存来改善这个结果。
要开启Spring Boot的缓存功能，需要在pom中引入spring-boot-starter-cache：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
接着在Spring Boot入口类中加入@EnableCaching注解开启缓存功能：
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class,args);
}
}
在StudentService接口中加入缓存注解：
@CacheConfig(cacheNames = "student")
@Repository
public interface StudentService {
@CachePut(key = "#p0.sno")
Student update(Student student);
@CacheEvict(key = "#p0", allEntries = true)
void deleteStudentBySno(String sno);
@Cacheable(key = "#p0")
Student queryStudentBySno(String sno);
}
我们在StudentService接口中加入了@CacheConfig注解，queryStudentBySno方法使用了注解@Cacheable(key="#p0")，即将id作为redis中的key值。当我们更新数据的时候，应该使用@CachePut(key="#p0.sno")进行缓存数据的更新，否则将查询到脏数据，因为该注解保存的是方法的返回值，所以这里应该返回Student。
其实现类：
@Repository("studentService")
public class StudentServiceImpl implements StudentService{
@Autowired
private StudentMapper studentMapper;
@Override
public Student update(Student student) {
this.studentMapper.update(student);
return this.studentMapper.queryStudentBySno(student.getSno());
}
@Override
public void deleteStudentBySno(String sno) {
this.studentMapper.deleteStudentBySno(sno);
}
@Override
public Student queryStudentBySno(String sno) {
return this.studentMapper.queryStudentBySno(sno);
}
}
在Spring Boot中可使用的缓存注解有：
@CacheConfig：主要用于配置该类中会用到的一些共用的缓存配置。在这里@CacheConfig(cacheNames = "student")：配置了该数据访问对象中返回的内容将存储于名为student的缓存对象中，我们也可以不使用该注解，直接通过@Cacheable自己配置缓存集的名字来定义；
@Cacheable：配置了queryStudentBySno函数的返回值将被加入缓存。同时在查询时，会先从缓存中获取，若不存在才再发起对数据库的访问。该注解主要有下面几个参数：
value、cacheNames：两个等同的参数（cacheNames为Spring 4新增，作为value的别名），用于指定缓存存储的集合名。由于Spring 4中新增了@CacheConfig，因此在Spring 3中原本必须有的value属性，也成为非必需项了；
key：缓存对象存储在Map集合中的key值，非必需，缺省按照函数的所有参数组合作为key值，若自己配置需使用SpEL表达式，比如：@Cacheable(key = "#p0")：使用函数第一个参数作为缓存的key值，更多关于SpEL表达式的详细内容可参考https://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/integration.html#cache；
condition：缓存对象的条件，非必需，也需使用SpEL表达式，只有满足表达式条件的内容才会被缓存，比如：@Cacheable(key = "#p0", condition = "#p0.length() < 3")，表示只有当第一个参数的长度小于3的时候才会被缓存；
unless：另外一个缓存条件参数，非必需，需使用SpEL表达式。它不同于condition参数的地方在于它的判断时机，该条件是在函数被调用之后才做判断的，所以它可以通过对result进行判断；
keyGenerator：用于指定key生成器，非必需。若需要指定一个自定义的key生成器，我们需要去实现org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator接口，并使用该参数来指定；
cacheManager：用于指定使用哪个缓存管理器，非必需。只有当有多个时才需要使用；
cacheResolver：用于指定使用那个缓存解析器，非必需。需通过org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver接口来实现自己的缓存解析器，并用该参数指定；
@CachePut：配置于函数上，能够根据参数定义条件来进行缓存，其缓存的是方法的返回值，它与@Cacheable不同的是，它每次都会真实调用函数，所以主要用于数据新增和修改操作上。它的参数与@Cacheable类似，具体功能可参考上面对@Cacheable参数的解析；
@CacheEvict：配置于函数上，通常用在删除方法上，用来从缓存中移除相应数据。除了同@Cacheable一样的参数之外，它还有下面两个参数：
allEntries：非必需，默认为false。当为true时，会移除所有数据；
beforeInvocation：非必需，默认为false，会在调用方法之后移除数据。当为true时，会在调用方法之前移除数据。
要使用上Spring Boot的缓存功能，还需要提供一个缓存的具体实现。Spring Boot根据下面的顺序去侦测缓存实现：
Generic
JCache (JSR-107)
EhCache 2.x
Hazelcast
Infinispan
Redis
Guava
Simple
除了按顺序侦测外，我们也可以通过配置属性spring.cache.type来强制指定。
接下来主要介绍基于Redis和Ehcache的缓存实现。
Redis的下载地址为https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases，Redis 支持 32 位和 64 位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择，这里我们下载 Redis-x64-xxx.zip压缩包到C盘。打开一个CMD窗口，输入如下命令：
C:\Users\Administrator>cd c:\Redis-x64-3.2.100
?
c:\Redis-x64-3.2.100>redis-server.exe redis.windows.conf
_._
_.-``__ ‘‘-._
_.-`` `. `_. ‘‘-._ Redis 3.2.100 (00000000/0) 64 bit
.-`` .-```. ```\/ _.,_ ‘‘-._
( ‘ , .-` | `, ) Running in standalone mode
|`-._`-...-` __...-.``-._|‘` _.-‘| Port: 6379
| `-._ `._ / _.-‘ | PID: 6404
`-._ `-._ `-./ _.-‘ _.-‘
|`-._`-._ `-.__.-‘ _.-‘_.-‘|
| `-._`-._ _.-‘_.-‘ | http://redis.io
`-._ `-._`-.__.-‘_.-‘ _.-‘
|`-._`-._ `-.__.-‘ _.-‘_.-‘|
| `-._`-._ _.-‘_.-‘ |
`-._ `-._`-.__.-‘_.-‘ _.-‘
`-._ `-.__.-‘ _.-‘
`-._ _.-‘
`-.__.-‘
?
[6404] 25 Dec 09:47:58.890 # Server started, Redis version 3.2.100
[6404] 25 Dec 09:47:58.898 * DB loaded from disk: 0.007 seconds
[6404] 25 Dec 09:47:58.898 * The server is now ready to accept connections on port 6379
然后打开另外一个CMD终端，输入：
C:\Users\Administrator>cd c:\Redis-x64-3.2.100
?
c:\Redis-x64-3.2.100>redis-cli.exe -p 6379
127.0.0.1:6379>
准备工作做完后，接下来开始在Spring Boot项目里引入Redis：
<!-- spring-boot redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
在application.yml中配置Redis：
spring:
redis:
# Redis数据库索引（默认为0）
database: 0
# Redis服务器地址
host: localhost
# Redis服务器连接端口
port: 6379
pool:
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
max-active: 8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
max-wait: -1
# 连接池中的最大空闲连接
max-idle: 8
# 连接池中的最小空闲连接
min-idle: 0
# 连接超时时间（毫秒）
timeout: 0
更多关于Spring Boot Redis配置可参考：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/common-application-properties.html# REDIS
接着创建一个Redis配置类：
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
?
// 自定义缓存key生成策略
@Bean
public KeyGenerator keyGenerator() {
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object target, java.lang.reflect.Method method, Object... params) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(target.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : params) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}
?
// 缓存管理器
@Bean
public CacheManager cacheManager(@SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
// 设置缓存过期时间（秒）
cacheManager.setDefaultExpiration(3600);
return cacheManager;
}
?
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
setSerializer(template);// 设置序列化工具
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
?
private void setSerializer(StringRedisTemplate template) {
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
}
}
运行测试，控制台输出：
2017-11-17 18:17:06.995 DEBUG 8836 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-17 18:17:07.128 DEBUG 8836 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-17 18:17:07.152 DEBUG 8836 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：KangKang
学号001的学生姓名为：KangKang
第二次查询没有访问数据库，而是从缓存中获取的，在redis中查看该值：
127.0.0.1:6379> keys *
1) "student~keys"
2) "001"
127.0.0.1:6379> get 001
"[\"com.springboot.bean.Student\",{\"sno\":\"001\",\"name\":\"KangKang\",\"sex\":\"M \"}]"
在测试方法中测试更新：
@Test
public void test() throws Exception {
Student student1 = this.studentService.queryStudentBySno("001");
System.out.println("学号" + student1.getSno() + "的学生姓名为：" + student1.getName());
student1.setName("康康");
this.studentService.update(student1);
Student student2 = this.studentService.queryStudentBySno("001");
System.out.println("学号" + student2.getSno() + "的学生姓名为：" + student2.getName());
}
控制台输出：
学号001的学生姓名为：KangKang
2017-11-17 19:30:05.813 INFO 11244 --- [main] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource : {dataSource-1} inited
2017-11-17 19:30:05.823 DEBUG 11244 --- [main] c.s.mapper.StudentMapper.update : ==> Preparing: update student set sname=?,ssex=? where sno=?
2017-11-17 19:30:05.941 DEBUG 11244 --- [main] c.s.mapper.StudentMapper.update : ==> Parameters: 康康(String), M (String), 001(String)
2017-11-17 19:30:05.953 DEBUG 11244 --- [main] c.s.mapper.StudentMapper.update : <== Updates: 1
2017-11-17 19:30:05.957 DEBUG 11244 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-17 19:30:05.959 DEBUG 11244 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-17 19:30:05.976 DEBUG 11244 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：康康
在redis中查看：
127.0.0.1:6379> get 001
"[\"com.springboot.bean.Student\",{\"sno\":\"001\",\"name\":\"\xe5\xba\xb7\xe5\xba\xb7\",\"sex\":\"M \"}]"
可见更新数据库的同时，缓存也得到了更新。
源码链接：https://github.com/wuyouzhuguli/Spring-Boot-Demos/tree/master/09.Spring-Boot-Redis-Cache
引入Ehcache依赖：
<!-- ehcache -->
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>
在src/main/resources目录下新建ehcache.xml：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">
<defaultCache
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="3600"
timeToLiveSeconds="0"
overflowToDisk="false"
diskPersistent="false"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120" />
?
<cache
name="student"
maxEntriesLocalHeap="2000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="3600"
timeToLiveSeconds="0"
overflowToDisk="false"
statistics="true"/>
</ehcache>
关于Ehcahe的一些说明：
name：缓存名称。
maxElementsInMemory：缓存最大数目
maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数。
eternal：对象是否永久有效，一但设置了，timeout将不起作用。
overflowToDisk：是否保存到磁盘。
timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间（单位：秒）。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，可选属性，默认值是0，也就是可闲置时间无穷大。
timeToLiveSeconds：设置对象在失效前允许存活时间（单位：秒）。最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，默认是0，也就是对象存活时间无穷大。
diskPersistent：是否缓存虚拟机重启期数据，默认值为false。
diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是120秒。
memoryStoreEvictionPolicy：当达到maxElementsInMemory限制时，Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU（最近最少使用）。你可以设置为FIFO（先进先出）或是LFU（较少使用）。
clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。
memoryStoreEvictionPolicy：Ehcache的三种清空策略：FIFO，first in first out，这个是大家最熟的，先进先出。LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲，缓存的元素有一个hit属性，hit值最小的将会被清出缓存。LRU，Least Recently Used，最近最少使用的，缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候，那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。
接着在application.yml中指定ehcache配置的路径：
spring:
cache:
ehcache:
config: ‘classpath:ehcache.xml‘
这样就可以开始使用ehcache了，运行测试类，观察控制台：
2017-11-18 09:10:40.201 DEBUG 3364 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-18 09:10:40.343 DEBUG 3364 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-18 09:10:40.364 DEBUG 3364 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：KangKang
学号001的学生姓名为：KangKang
可看到第二次是从缓存中获取的。
测试更新：
2017-11-18 09:18:04.230 DEBUG 11556 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-18 09:18:04.397 DEBUG 11556 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-18 09:18:04.427 DEBUG 11556 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：KangKang
2017-11-18 09:18:04.433 DEBUG 11556 --- [main] c.s.mapper.StudentMapper.update : ==> Preparing: update student set sname=?,ssex=? where sno=?
2017-11-18 09:18:04.438 DEBUG 11556 --- [main] c.s.mapper.StudentMapper.update : ==> Parameters: 康康(String), M (String), 001(String)
2017-11-18 09:18:04.440 DEBUG 11556 --- [main] c.s.mapper.StudentMapper.update : <== Updates: 1
2017-11-18 09:18:04.440 DEBUG 11556 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Preparing: select * from student where sno=?
2017-11-18 09:18:04.441 DEBUG 11556 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : ==> Parameters: 001(String)
2017-11-18 09:18:04.442 DEBUG 11556 --- [main] c.s.m.StudentMapper.queryStudentBySno : <== Total: 1
学号001的学生姓名为：康康
可见，即使更新方法加了@CachePut注解，第二次查询因为Student对象更新了，其是从数据库获取数据的，所以对于Ehcache来说，更新方法加不加@CachePut注解，结果都一样。
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