Spring Cache简单介绍和使用

Spring Cache

缓存

是实际工作中非经常常使用的一种提高性能的方法, 我们会在很多场景下来使用缓存。

本文通过一个简单的样例进行展开，通过对照我们原来的自己定义缓存和 spring 的基于凝视的 cache 配置方法，展现了 spring cache 的强大之处，然后介绍了其主要的原理，扩展点和使用场景的限制。通过阅读本文。你应该能够短时间内掌握 spring 带来的强大缓存技术。在非常少的配置下就可以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凝视（annotation）的缓存（cache）技术，它本质上不是一个具体的缓存实现方案（比如EHCache 或者 OSCache），而是一个对缓存使用的抽象，通过在既有代码中加入少量它定义的各种 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暂时存储方案，也支持和主流的专业缓存比如 EHCache 集成。

其特点总结例如以下：

通过少量的配置 annotation 凝视就可以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就可以使用缓存

支持 Spring Express Language，能使用对象的不论什么属性或者方法来定义缓存的 key 和 condition

支持 AspectJ，并通过事实上现不论什么方法的缓存支持

支持自己定义 key 和自己定义缓存管理者，具有相当的灵活性和扩展性

本文将针对上述特点对 Spring cache 进行具体的介绍，主要通过一个简单的样例和原理介绍展开，然后我们将一起看一个比較实际的缓存样例。最后会介绍 spring cache 的使用限制和注意事项。

好吧。让我们開始吧

我们曾经怎样自己实现缓存的呢

这里先展示一个全然自己定义的缓存实现，即不用不论什么第三方的组件来实现某种对象的内存缓存。

场景例如以下：



首先定义一个实体类：账号类，具备主要的 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，支持对象的添加、改动和删除，支持值对象的泛型。

例如以下：

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);
}

// 依据 key 来删除缓存中的一条记录
public void evictCache(String key) {
if(cache.containsKey(key)) {
cache.remove(key);
}
}

// 清空缓存中的全部记录
public void evictCache() {
cache.clear();
}

}

好，如今我们有了实体类和一个缓存管理器，还须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。例如以下：

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));
}

}

如今我们開始写一个測试类，用于測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");
}
}

依照分析，运行结果应该是：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例如以下：

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

能够看出我们的缓存起效了，可是这样的自己定义的缓存方案有例如以下劣势：

缓存代码和业务代码耦合度太高。如上面的样例，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，这样的缓存方案不支持依照某种条件的缓存，比方仅仅有某种类型的账号才须要缓存，这样的需求会导致代码的变更

缓存的存储这块写的比較死，不能灵活的切换为使用第三方的缓存模块

假设你的代码中有上述代码的影子，那么你能够考虑依照以下的介绍来优化一下你的代码结构了，也能够说是简化。你会发现，你的代码会变得优雅的多！

Spring cache是怎样做的呢

我们对AccountService1 进行改动。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")

这个凝视的意思是，当调用这种方法的时候。会从一个名叫 accountCache 的缓存中查询，假设没有，则运行实际的方法（即查询数据库），并将运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 就是參数 accountName，value 就是 Account 对象。“accountCache”缓存是在 spring*.xml 中定义的名称。我们还须要一个 spring 的配置文件来支持基于凝视的缓存

<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己定义的缓存管理器的逻辑，它须要配置一个属性 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，我们还自己定义了一个名字叫 accountCache 的缓存，使用了缺省的内存存储方案

ConcurrentMapCacheFactoryBea

n，它是基于

java.util.concurrent.ConcurrentHashMap

的一个内存缓存实现方案。

然后我们编写測试程序：

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");
}
}

以上測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，我们运行一下。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...

能够看出我们设置的基于凝视的缓存起作用了，而在 AccountService.java 的代码中。我们没有看到不论什么的缓存逻辑代码。仅仅有一行凝视：@Cacheable(value="accountCache")，就实现了主要的缓存方案，是不是非常强大？

怎样清空缓存

好，到眼下为止，我们的 spring cache 缓存程序已经运行成功了。可是还不完美，由于还缺少一个重要的缓存管理逻辑：清空缓存.

当账号数据发生变更，那么必须要清空某个缓存，另外还须要定期的清空全部缓存，以保证缓存数据的可靠性。

为了加入清空缓存的逻辑。我们仅仅要对 AccountService2.java 进行改动，从业务逻辑的角度上看，它有两个须要清空缓存的地方

当外部调用更新了账号，则我们须要更新此账号相应的缓存

当外部调用说明又一次载入，则我们须要清空全部缓存

我们在AccountService2的基础上进行改动，改动为AccountService3，代码例如以下：

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.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
* @author wenchao.ren
*         2015/1/5.
*/
@Service
public class AccountService3 {

private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3.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();
}

@CacheEvict(value="accountCache",key="#account.getName()")
public void updateAccount(Account account) {
updateDB(account);
}

@CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
public void reload() {
}

private void updateDB(Account account) {
logger.info("real update db...{}", account.getName());
}

private Optional<Account> getFromDB(String accountName) {
logger.info("real querying db... {}", accountName);
//Todo query data from database
return Optional.fromNullable(new Account(accountName));
}
}

我们的測试代码例如以下：

import com.rollenholt.spring.cache.example1.Account;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class AccountService3Test {

private AccountService3 accountService3;

private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountService3Test.class);

@Before
public void setUp() throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext2.xml");
accountService3 = context.getBean("accountService3", AccountService3.class);
}

@Test
public void testGetAccountByName() throws Exception {

logger.info("first query.....");
accountService3.getAccountByName("accountName");

logger.info("second query....");
accountService3.getAccountByName("accountName");

}

@Test
public void testUpdateAccount() throws Exception {
Account account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1");
logger.info(account1.toString());
Account account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2");
logger.info(account2.toString());

account2.setId(121212);
accountService3.updateAccount(account2);

// account1会走缓存
account1 = accountService3.getAccountByName("accountName1");
logger.info(account1.toString());
// account2会查询db
account2 = accountService3.getAccountByName("accountName2");
logger.info(account2.toString());

}

@Test
public void testReload() throws Exception {
accountService3.reload();
// 这2行查询数据库
accountService3.getAccountByName("somebody1");
accountService3.getAccountByName("somebody2");

// 这两行走缓存
accountService3.getAccountByName("somebody1");
accountService3.getAccountByName("somebody2");
}
}

在这个測试代码中我们重点关注

testUpdateAccount()

方法。在測试代码中我们已经凝视了在update完account2以后，再次查询的时候。account1会走缓存，而account2不会走缓存，而去查询db，观察程序运行日志，运行日志为：

01:37:34.549 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName1
01:37:34.551 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName1
01:37:34.552 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'}
01:37:34.553 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2
01:37:34.553 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2
01:37:34.555 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}
01:37:34.555 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real update db...accountName2
01:37:34.595 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName1'}
01:37:34.596 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying account... accountName2
01:37:34.596 [main] INFO  c.r.s.cache.example3.AccountService3 - real querying db... accountName2
01:37:34.596 [main] INFO  c.r.s.c.example3.AccountService3Test - Account{id=0, name='accountName2'}

我们会发现实际运行情况和我们预估的结果是一致的。

怎样依照条件操作缓存

前面介绍的缓存方法，没有不论什么条件，即全部对 accountService 对象的 getAccountByName 方法的调用都会起动缓存效果，无论參数是什么值。



尽管这个需求比較坑爹，可是抛开需求的合理性，我们怎么实现这个功能呢？

通过查看

CacheEvict

注解的定义，我们会发现：

/**
* Annotation indicating that a method (or all methods on a class) trigger(s)
* a cache invalidate operation.
*
* @author Costin Leau
* @author Stephane Nicoll
* @since 3.1
* @see CacheConfig
*/
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface CacheEvict {

/**
* Qualifier value for the specified cached operation.
* <p>May be used to determine the target cache (or caches), matching the qualifier
* value (or the bean name(s)) of (a) specific bean definition.
*/
String[] value() default {};

/**
* Spring Expression Language (SpEL) attribute for computing the key dynamically.
* <p>Default is "", meaning all method parameters are considered as a key, unless
* a custom {@link #keyGenerator()} has been set.
*/
String key() default "";

/**
* The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator} to use.
* <p>Mutually exclusive with the {@link #key()} attribute.
*/
String keyGenerator() default "";

/**
* The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.CacheManager} to use to
* create a default {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} if none
* is set already.
* <p>Mutually exclusive with the {@link #cacheResolver()}  attribute.
* @see org.springframework.cache.interceptor.SimpleCacheResolver
*/
String cacheManager() default "";

/**
* The bean name of the custom {@link org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver} to use.
*/
String cacheResolver() default "";

/**
* Spring Expression Language (SpEL) attribute used for conditioning the method caching.
* <p>Default is "", meaning the method is always cached.
*/
String condition() default "";

/**
* Whether or not all the entries inside the cache(s) are removed or not. By
* default, only the value under the associated key is removed.
* <p>Note that setting this parameter to {@code true} and specifying a {@link #key()}
* is not allowed.
*/
boolean allEntries() default false;

/**
* Whether the eviction should occur after the method is successfully invoked (default)
* or before. The latter causes the eviction to occur irrespective of the method outcome (whether
* it threw an exception or not) while the former does not.
*/
boolean beforeInvocation() default false;
}

定义中有一个

condition

描写叙述：



我们能够利用这种方法来完毕这个功能，以下仅仅给出演示样例代码：

@Cacheable(value="accountCache",condition="#accountName.length() <= 4")// 缓存名叫 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
return getFromDB(accountName);
}

注意当中的

condition=”#accountName.length() <=4”

，这里使用了 SpEL 表达式訪问了參数 accountName 对象的 length() 方法，条件表达式返回一个布尔值，true/false，当条件为 true。则进行缓存操作，否则直接调用方法运行的返回结果。

假设有多个參数，怎样进行 key 的组合

我们看看

CacheEvict

注解的

key()

方法的描写叙述：



假设我们希望依据对象相关属性的组合来进行缓存，比方有这么一个场景：



非常明显。这里我们须要依据账号名、password对账号对象进行缓存，而第三个參数“是否发送日志”对缓存没有不论什么影响。所以，我们能够利用 SpEL 表达式对缓存 key 进行设计

我们为Account类添加一个password 属性， 然后改动AccountService代码：

@Cacheable(value="accountCache",key="#accountName.concat(#password)")
public Account getAccount(String accountName,String password,boolean sendLog) {
// 方法内部实现不考虑缓存逻辑。直接实现业务
return getFromDB(accountName,password);
}

注意上面的 key 属性，当中引用了方法的两个參数 accountName 和 password，而 sendLog 属性没有考虑。由于其对缓存没有影响。

accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 查询数据库
accountService.getAccount("accountName", "123456", true);// 走缓存
accountService.getAccount("accountName", "123456", false);// 走缓存
accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 查询数据库
accountService.getAccount("accountName", "654321", true);// 走缓存

怎样做到：既要保证方法被调用。又希望结果被缓存

依据前面的样例，我们知道，假设使用了 @Cacheable 凝视，则当反复使用同样參数调用方法的时候，方法本身不会被调用运行。即方法本身被略过了，取而代之的是方法的结果直接从缓存中找到并返回了。

现实中并不总是如此，有些情况下我们希望方法一定会被调用，由于其除了返回一个结果，还做了其它事情。比如记录日志。调用接口等。这个时候。我们能够用

@CachePut

凝视，这个凝视能够确保方法被运行，同一时候方法的返回值也被记录到缓存中。

@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
return getFromDB(accountName);
}

// 更新 accountCache 缓存
@CachePut(value="accountCache",key="#account.getName()")
public Account updateAccount(Account account) {
return updateDB(account);
}
private Account updateDB(Account account) {
logger.info("real updating db..."+account.getName());
return account;
}

我们的測试代码例如以下

Account account = accountService.getAccountByName("someone");
account.setPassword("123");
accountService.updateAccount(account);
account.setPassword("321");
accountService.updateAccount(account);
account = accountService.getAccountByName("someone");
logger.info(account.getPassword());

如上面的代码所看到的。我们首先用 getAccountByName 方法查询一个人 someone 的账号。这个时候会查询数据库一次。可是也记录到缓存中了。然后我们改动了password，调用了 updateAccount 方法。这个时候会运行数据库的更新操作且记录到缓存，我们再次改动password并调用 updateAccount 方法。然后通过 getAccountByName 方法查询，这个时候。由于缓存中已经有数据，所以不会查询数据库，而是直接返回最新的数据，所以打印的password应该是“321”

@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 凝视介绍

@Cacheable 主要针对方法配置。能够依据方法的请求參数对其结果进行缓存

@CachePut 主要针对方法配置，能够依据方法的请求參数对其结果进行缓存，和 @Cacheable 不同的是，它每次都会触发真实方法的调用

-@CachEvict 主要针对方法配置。能够依据一定的条件对缓存进行清空

基本原理

一句话介绍就是Spring AOP的动态代理技术。 假设读者对Spring AOP不熟悉的话，能够去看看官方文档

扩展性

直到如今，我们已经学会了怎样使用开箱即用的 spring cache，这基本能够满足一般应用对缓存的需求。

但现实总是非常复杂。当你的用户量上去或者性能跟不上。总须要进行扩展，这个时候你也许对其提供的内存缓存不惬意了。由于其不支持高可用性。也不具备持久化数据能力。这个时候，你就须要自己定义你的缓存方案了。

还好，spring 也想到了这一点。我们先不考虑怎样持久化缓存，毕竟这样的第三方的实现方案非常多。

我们要考虑的是，怎么利用 spring 提供的扩展点实现我们自己的缓存，且在不改原来已有代码的情况下进行扩展。

���先，我们须要提供一个

CacheManager

接口的实现，这个接口告诉 spring 有哪些 cache 实例，spring 会依据 cache 的名字查找 cache 的实例。

另外还须要自己实现 Cache 接口。Cache 接口负责实际的缓存逻辑。比如添加键值对、存储、查询和清空等。

利用 Cache 接口，我们能够对接不论什么第三方的缓存系统。比如

EHCache

、

OSCache

，甚至一些内存数据库比如

memcache

或者

redis

等。以下我举一个简单的样例说明怎样做。

import java.util.Collection;

import org.springframework.cache.support.AbstractCacheManager;

public class MyCacheManager extends AbstractCacheManager {
private Collection<? extends MyCache> caches;

/**
* Specify the collection of Cache instances to use for this CacheManager.
*/
public void setCaches(Collection<? extends MyCache> caches) {
this.caches = caches;
}

@Override
protected Collection<? extends MyCache> loadCaches() {
return this.caches;
}

}

上面的自己定义的 CacheManager 实际继承了 spring 内置的 AbstractCacheManager，实际上仅仅管理 MyCache 类的实例。

以下是MyCache的定义：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;

public class MyCache implements Cache {
private String name;
private Map<String,Account> store = new HashMap<String,Account>();;

public MyCache() {
}

public MyCache(String name) {
this.name = name;
}

@Override
public String getName() {
return name;
}

public void setName(String name) {
this.name = name;
}

@Override
public Object getNativeCache() {
return store;
}

@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
ValueWrapper result = null;
Account thevalue = store.get(key);
if(thevalue!=null) {
thevalue.setPassword("from mycache:"+name);
result = new SimpleValueWrapper(thevalue);
}
return result;
}

@Override
public void put(Object key, Object value) {
Account thevalue = (Account)value;
store.put((String)key, thevalue);
}

@Override
public void evict(Object key) {
}

@Override
public void clear() {
}
}

上面的自己定义缓存仅仅实现了非常easy的逻辑，但这是我们自己做的，也非常令人激动是不是，主要看 get 和 put 方法，当中的 get 方法留了一个后门，即全部的从缓存查询返回的对象都将其 password 字段设置为一个特殊的值。这样我们等下就能演示“我们的缓存确实在起作用！”了。

这还不够，spring 还不知道我们写了这些东西，须要通过 spring*.xml 配置文件告诉它

<cache:annotation-driven />

<bean id="cacheManager" class="com.rollenholt.spring.cache.MyCacheManager">
<property name="caches">
<set>
<bean
class="com.rollenholt.spring.cache.MyCache"
p:name="accountCache" />
</set>
</property>
</bean>

接下来我们来编写測试代码：

Account account = accountService.getAccountByName("someone");
logger.info("passwd={}", account.getPassword());
account = accountService.getAccountByName("someone");
logger.info("passwd={}", account.getPassword());

以上測试代码主要是先调用 getAccountByName 进行一次查询。这会调用数据库查询，然后缓存到 mycache 中，然后我打印password，应该是空的；以下我再次查询 someone 的账号，这个时候会从 mycache 中返回缓存的实例。记得上面的后门么？我们改动了password。所以这个时候打印的password应该是一个特殊的值

注意和限制

基于 proxy 的 spring aop 带来的内部调用问题

上面介绍过 spring cache 的原理。即它是基于动态生成的 proxy 代理机制来对方法的调用进行切面。这里关键点是对象的引用问题.

假设对象的方法是内部调用（即 this 引用）而不是外部引用，则会导致 proxy 失效，那么我们的切面就失效，也就是说上面定义的各种凝视包含 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict 都会失效，我们来演示一下。

public Account getAccountByName2(String accountName) {
return this.getAccountByName(accountName);
}

@Cacheable(value="accountCache")// 使用了一个缓存名叫 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
return getFromDB(accountName);
}

上面我们定义了一个新的方法 getAccountByName2。其自身调用了 getAccountByName 方法，这个时候，发生的是内部调用（this），所以没有走 proxy。导致 spring cache 失效

要避免这个问题，就是要避免对缓存方法的内部调用，或者避免使用基于 proxy 的 AOP 模式，能够使用基于 aspectJ 的 AOP 模式来解决问题。

@CacheEvict 的可靠性问题

我们看到。

@CacheEvict

凝视有一个属性

beforeInvocation

。缺省为 false，即缺省情况下。都是在实际的方法运行完毕后。才对缓存进行清空操作。期间假设运行方法出现异常，则会导致缓存清空不被运行。我们演示一下

// 清空 accountCache 缓存
@CacheEvict(value="accountCache",allEntries=true)
public void reload() {
throw new RuntimeException();
}

我们的測试代码例如以下：

accountService.getAccountByName("someone");
accountService.getAccountByName("someone");
try {
accountService.reload();
} catch (Exception e) {
//...
}
accountService.getAccountByName("someone");

注意上面的代码，我们在 reload 的时候抛出了运行期异常，这会导致清空缓存失败。

以上測试代码先查询了两次，然后 reload。然后再查询一次，结果应该是仅仅有第一次查询走了数据库，其它两次查询都从缓存，第三次也走缓存由于 reload 失败了。

那么我们怎样避免这个问题呢？我们能够用 @CacheEvict 凝视提供的 beforeInvocation 属性。将其设置为 true，这样，在方法运行前我们的缓存就被清空了。

能够确保缓存被清空。

非 public 方法问题

和内部调用问题相似，非 public 方法假设想实现基于凝视的缓存，必须採用基于 AspectJ 的 AOP 机制

Dummy CacheManager 的配置和作用

有的时候，我们在代码迁移、调试或者部署的时候。恰好没有 cache 容器，比方 memcache 还不具备条件，h2db 还没有装好等，假设这个时候你想调试代码，岂不是要疯掉？这里有一个办法。在不具备缓存条件的时候，在不改代码的情况下。禁用缓存。

方法就是改动 spring*.xml 配置文件，设置一个找不到缓存就不做不论什么操作的标志位，例如以下

<cache:annotation-driven />

<bean id="simpleCacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
<property name="caches">
<set>
<bean
class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean"
p:name="default" />
</set>
</property>
</bean>

<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.CompositeCacheManager">
<property name="cacheManagers">
<list>
<ref bean="simpleCacheManager" />
</list>
</property>
<property name="fallbackToNoOpCache" value="true" />
</bean>

注意曾经的 cacheManager 变为了 simpleCacheManager。且没有配置 accountCache 实例，后面的 cacheManager 的实例是一个 CompositeCacheManager，他利用了前面的 simpleCacheManager 进行查询。假设查询不到。则依据标志位 fallbackToNoOpCache 来推断是否不做不论什么缓存操作。

使用 guava cache

<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.guava.GuavaCacheManager">
<property name="cacheSpecification" value="concurrencyLevel=4,expireAfterAccess=100s,expireAfterWrite=100s" />
<property name="cacheNames">
<list>
<value>dictTableCache</value>
</list>
</property>
</bean>