缓存的策略有很多，在应用系统中可根据情况 选择，通常会把一些 静态数据后者变化频率不高的数据放到缓存中，如配置参数、字典表等。而有些场景可能要寻找替代方案，比如，想提升全文检索的速度，在复杂场景下建议使用搜索引擎，如Solr或 ElasticSearch。

通常在Web开发中，不同层级对应的缓存要求和缓存策略全然不同，如下图： 下面了解一下缓存中的两个比较重要的基本概念：

1. 缓存命中率

即从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率。一般来说，命中率越高越好。

**命中率 = 从缓存中读取的次数 /(总读取次数【从缓存中读取的次数 + 从慢速设备上读取的次数】) ** Miss 率 = 没有从缓存中读取的次数 /(总读取次数[从缓存中读取的次数 + 从慢速设备上读取的次数])

如果要做缓存，就一定要监控这个指标，来看缓存是否工作良好。

2.过期策略

  • FIFO（First In First Out）：先进先出策略。
  • LRU（Least Recently Used）: 最久未使用策略，即一定时间段内使用率最少的那个数据被溢出。
  • TTL(Time to Live): 存活期，即从缓存中创建时间点开始直至到期的一个时间段。
  • TTI（Time To Idle）: 空闲期，即一个 数据多久没被访问就从缓存中移除的时间。 自定义实现一个缓存管理器：

首先自定义一个User实体类。

public class User implements Serializable {
	private String userId;
	private String userName;
	private int age;
 
	public User(String userId) {
		this.userId = userId;
	}
 
	public String getUserId() {
		return userId;
	}
 
	public void setUserId(String userId) {
		this.userId = userId;
	}
 
	public String getUserName() {
		return userName;
	}
 
	public void setUserName(String userName) {
		this.userName = userName;
	}
 
	public int getAge() {
		return age;
	}
 
	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}
 
}

接下来定义一个缓存管理器：

public class CacheManager<T> {
	private Map<String, T> cache = new ConcurrentHashMap<String, T>();
 
	public T getValue(Object key) {
		return cache.get(key);
	}
 
	public void addOrUpdate(String key, T value) {
		cache.put(key, value);
	}
 
	public void delCache(String key) {
		if (cache.containsKey(key)) {
			cache.remove(key);
		}
	}
 
	public void clearCache() {
		cache.clear();
	}
}

提供用户查询的服务类，此服务类使用缓存管理器来支持用户查询。

public class UserService {
 
	private CacheManager<User> cacheManager;
 
	public UserService() {
		cacheManager = new CacheManager<User>();
	}
 
	@Cacheable(cacheNames = "users")
	public User getUserById(String userId) {
		// 方法内部实现不考虑缓存逻辑，直接实现业务
		System.out.println("read quert user. " + userId);
		return getFromDB(userId);
	}
 
	public void reload() {
		cacheManager.clearCache();
	}
 
	private User getFromDB(String userId) {
		return new User(userId);
	}
 
}

使用SpringCache 来实现上面的例子：

public class UserServiceUseSpringCache {
 
	private CacheManager<User> cacheManager;
 
	public UserServiceUseSpringCache() {
		cacheManager = new CacheManager<User>();
	}
 
	public User getUserById(String userId) {
		User result = cacheManager.getValue(userId);
		if (result != null) {
			System.out.println("get from cache..." + userId);
			// 如果在缓存中，则直接返回缓存的结果
			return result;
		}
 
		// 否则从数据库查询
		result = getFromDB(userId);
		if (result != null) {
			// 将数据库查询的结果更新到缓存中
			cacheManager.addOrUpdate(userId, result);
		}
		return result;
 
	}
 
	public void reload() {
		cacheManager.clearCache();
	}
 
	private User getFromDB(String userId) {
		return new User(userId);
	}
 
}

现在还需要一个Spring 配置文件来支持基于注解的缓存：

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
 xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
 http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd 
 http://www.springframework.org/schema/cache 
 http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd"> 
 
 <!-- 启动基于注解的缓存驱动 这个配置项默认使用了一个定义为cacheManager的缓存管理器。 -->
 <cache:annotation-driven />
 
 <bean id="accountServiceBean" class="cacheOfAnno.AccountService"/> 
 
 <!-- generic cache manager -->
 <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
 <property name="caches"> 
 <set> 
 <bean
 class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean" p:name="default" /> 
 
 <bean
 class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean" p:name="users" /> 
 </set> 
 </property> 
 </bean> 
</beans>

上面在UserService代码中没有看到任何缓存逻辑代码，只需一个注解@Cacheable(cacheNames="users"),就实现了基本的缓存方案，代码变得非常优雅、简洁。使用Spring Cache 只需完成以下两个步骤：

  • 缓存定义： 确定需要缓存的方法和缓存策略
  • 缓存配置： 配置缓存