一，为什么要使用caffeine做本地缓存？
1,spring boot默认集成的进程内缓存在1.x时代是guava cache
在2.x时代更新成了caffeine,
功能上差别不大，但后者在性能上更胜一筹，
使用caffeine做本地缓存，取数据可以达到微秒的级别，
一次取数据用时经常不足1毫秒，
这样可以及时响应请求，在高并发的情况下把请求拦截在上游，
避免把压力带到数据库，
所以我们在应用中集成它对于系统的性能有极大的提升
2，与之相比，即使是本地的redis,
响应时间也比进程内缓存用时要更久，
而且在应用服务器很少有专门配备redis缓存的做法，
而是使用专门的redis集群做为分布式缓存
说明：刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客，地址：https://www.cnblogs.com/architectforest
对应的源码可以访问这里获取： https://github.com/liuhongdi/
说明：作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com
二，演示项目的相关信息
1,项目地址:
https://github.com/liuhongdi/caffeine
2,项目原理:
我们建立了两个cache:goods,goodslist
分别用来缓存单个商品详情和商品列表
3,项目结构:
如图:
三，配置文件说明
1,pom.xml
<!--local cache begin-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.8.5</version>
</dependency>
<!--local cache end-->
2,application.properties
#profile
spring.profiles.active=cacheable
这个值用来配置cache是否生效
我们在测试或调试时有时会用关闭缓存的需求
如果想关闭cache，把这个值改变一下即可
3,mysql的数据表结构：
CREATE TABLE `goods` (
`goodsId` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`goodsName` varchar(500) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'name',
`subject` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '标题',
`price` decimal(15,2) NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '价格',
`stock` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'stock',
PRIMARY KEY (`goodsId`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='商品表'
四，java代码说明
1,CacheConfig.java
@Profile("cacheable") //这个当profile值为cacheable时缓存才生效
@Configuration
@EnableCaching //开启缓存
public class CacheConfig {
public static final int DEFAULT_MAXSIZE = 10000;
public static final int DEFAULT_TTL = 600;
private SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
//定义cache名称、超时时长（秒）、最大容量
public enum CacheEnum{
goods(600,3000), //有效期600秒 , 最大容量3000
goodslist(600,1000), //有效期600秒 , 最大容量1000
;
CacheEnum(int ttl, int maxSize) {
this.ttl = ttl;
this.maxSize = maxSize;
}
private int maxSize=DEFAULT_MAXSIZE; //最大數量
private int ttl=DEFAULT_TTL; //过期时间（秒）
public int getMaxSize() {
return maxSize;
}
public int getTtl() {
return ttl;
}
}
//创建基于Caffeine的Cache Manager
@Bean
@Primary
public CacheManager caffeineCacheManager() {
ArrayList<CaffeineCache> caches = new ArrayList<CaffeineCache>();
for(CacheEnum c : CacheEnum.values()){
caches.add(new CaffeineCache(c.name(),
Caffeine.newBuilder().recordStats()
.expireAfterWrite(c.getTtl(), TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(c.getMaxSize()).build())
);
}
cacheManager.setCaches(caches);
return cacheManager;
}
@Bean
public CacheManager getCacheManager() {
return cacheManager;
}
}
说明：根据CacheEnum这个enum的内容来生成Caffeine Cache,并保存到cachemanager中
如果需要新增缓存，保存到CacheEnum中
@Profile("cacheable"): 当spring.profiles.active的值中包括cacheable时cache才起作用，不包含此值时则cache被关闭不生效
@EnableCaching : 用来开启缓存
recordStats:记录统计数据
expireAfterWrite:在写入到达一定时间后过期
maximumSize:指定最大容量
2,GoodsServiceImpl.java
@Service
public class GoodsServiceImpl implements GoodsService { @Resource
private GoodsMapper goodsMapper; //得到一件商品的信息
@Cacheable(value = "goods", key="#goodsId",sync = true)
@Override
public Goods getOneGoodsById(Long goodsId) {
System.out.println("query database");
Goods goodsOne = goodsMapper.selectOneGoods(goodsId);
return goodsOne;
} //获取商品列表，只更新缓存
@CachePut(value = "goodslist", key="#currentPage")
@Override
public Map<String,Object> putAllGoodsByPage(int currentPage) {
Map<String,Object> res = getAllGoodsByPageDdata(currentPage);
return res;
} //获取商品列表，加缓存
//@Cacheable(key = "#page+'-'+#pageSize") 多个参数可以用字符串连接起来
@Cacheable(value = "goodslist", key="#currentPage",sync = true)
@Override
public Map<String,Object> getAllGoodsByPage(int currentPage) {
Map<String,Object> res = getAllGoodsByPageDdata(currentPage);
return res;
} //从数据库获取商品列表
public Map<String,Object> getAllGoodsByPageDdata(int currentPage) {
System.out.println("-----从数据库得到数据");
Map<String,Object> res = new HashMap<String,Object>();
PageHelper.startPage(currentPage, 5);
List<Goods> goodsList = goodsMapper.selectAllGoods();
res.put("goodslist",goodsList);
PageInfo<Goods> pageInfo = new PageInfo<>(goodsList);
res.put("pageInfo",pageInfo);
return res;
}
}
说明:
@Cacheable(value = "goodslist", key="#currentPage",sync = true):
当缓存中存在数据时，则直接从缓存中返回,
如果缓存中不存在数据，则要执行方法返回数据后并把数据保存到缓存.
@CachePut(value = "goodslist", key="#currentPage"):
不判断缓存中是否存在数据，只更新缓存
3,HomeController.java
//商品列表 参数:第几页
@GetMapping("/goodslist")
public String goodsList(Model model,
@RequestParam(value="p",required = false,defaultValue = "1") int currentPage) {
Map<String,Object> res = goodsService.getAllGoodsByPage(currentPage);
model.addAttribute("pageInfo", res.get("pageInfo"));
model.addAttribute("goodslist", res.get("goodslist"));
return "goods/goodslist";
} //更新
@ResponseBody
@GetMapping("/goodslistput")
public String goodsListPut(@RequestParam(value="p",required = false,defaultValue = "1") int currentPage) {
Map<String,Object> res = goodsService.putAllGoodsByPage(currentPage);
return "cache put succ";
} //清除
@CacheEvict(value="goodslist", allEntries=true)
@ResponseBody
@GetMapping("/goodslistevict")
public String goodsListEvict() {
return "cache evict succ";
}
说明：
@CacheEvict(value="goodslist", allEntries=true)：用来清除goodslist中的缓存
4，StatsController.java
@Profile("cacheable")
@Controller
@RequestMapping("/stats")
public class StatsController {
//统计，如果是生产环境，需要加密才允许访问
@Resource
private CacheManager cacheManager;
@GetMapping("/stats")
@ResponseBody
public String stats() {
CaffeineCache caffeine = (CaffeineCache)cacheManager.getCache("goodslist");
Cache goods = caffeine.getNativeCache();
String statsInfo="cache名字:goodslist<br/>";
Long size = goods.estimatedSize();
statsInfo += "size:"+size+"<br/>";
ConcurrentMap map= goods.asMap();
statsInfo += "map keys:<br/>";
for(Object key : map.keySet()) {
statsInfo += "key:"+key.toString()+";value:"+map.get(key)+"<br/>";
}
statsInfo += "统计信息:"+goods.stats().toString();
return statsInfo;
}
}
五，效果测试
1,访问地址:
http://127.0.0.1:8080/home/goodslist/?p=1
如图:
刷新几次后，可以看到,在使用cache时:
costtime aop 方法doafterreturning:毫秒数:0
使用的时间不足1毫秒
2,查看统计信息,访问:
http://127.0.0.1:8080/stats/stats
如图:
3,清除cache信息:
http://127.0.0.1:8080/home/goodslistevict
查看缓存的统计:
cache名字:goodslist
size:0
map keys:
统计信息:CacheStats{hitCount=1, missCount=3, loadSuccessCount=3, loadFailureCount=0, totalLoadTime=596345574, evictionCount=0, evictionWeight=0}
可以看到数据已被清空
六，查看spring boot的版本
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:: Spring Boot :: (v2.3.1.RELEASE)