本文旨在探讨如何利用 Spring Boot Cache 实现更高效的数据查询，特别是针对先验证缓存中是否存在所需数据，若缺失再从数据库中获取的场景。我们将深入分析 Spring Cache 的工作原理，并提供一种实现方案，帮助开发者在保证数据一致性的前提下，提升应用程序的性能。
Spring Cache 的局限性
Spring Cache 提供了一种声明式的缓存机制，通过注解简化了缓存的使用。然而，对于“先查缓存，缺失再查数据库”的需求，Spring Cache 默认的行为存在一些局限性。
假设我们有一个 Student 实体，需要根据 ID 集合查询学生信息，并进行缓存。
@Cacheable("students")
List findByIds(Set ids) {
// 从数据库查询
return studentRepository.findByIdIn(ids);
} 这段代码看似简单，但存在以下问题：
- 全有或全无： findByIds 方法要么完全从缓存中获取数据（如果缓存中存在对应的 key），要么完全执行数据库查询。无法实现只查询缓存中不存在的 ID 对应的数据。
- Key 的问题： 默认情况下，Spring Cache 使用方法的所有参数作为 key。这意味着，只有当传入的 ID 集合完全一致时，才会命中缓存。即使缓存中已经存在部分 ID 对应的数据，仍然会执行完整的数据库查询。
- 单 Key 访问： Spring 的 Cache 接口只支持单 Key 的访问，无法批量从缓存中获取数据。
实现方案：自定义缓存逻辑
为了解决上述问题，我们需要自定义缓存逻辑，手动控制缓存的读取和写入。以下是一种可行的方案：
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
@Service
public class StudentService {
private final StudentRepository studentRepository;
private final CacheManager cacheManager;
public StudentService(StudentRepository studentRepository, CacheManager cacheManager) {
this.studentRepository = studentRepository;
this.cacheManager = cacheManager;
}
public List findByIdsWithCache(Set ids) {
Cache cache = cacheManager.getCache("students");
List result = new ArrayList<>();
Set idsToQuery = new HashSet<>(ids);
// 1. 从缓存中获取数据
for (Integer id : ids) {
Cache.ValueWrapper wrapper = cache.get(id);
if (wrapper != null) {
Student student = (Student) wrapper.get();
result.add(student);
idsToQuery.remove(id); // 从待查询 ID 集合中移除已缓存的 ID
}
}
// 2. 查询数据库
if (!idsToQuery.isEmpty()) {
List dbResults = studentRepository.findByIdIn(idsToQuery);
result.addAll(dbResults);
// 3. 将数据库查询结果写入缓存
for (Student student : dbResults) {
cache.put(student.getId(), student);
}
}
return result;
}
} 代码解释：
- 获取 Cache 对象： 通过 CacheManager 获取名为 "students" 的 Cache 对象。
- 从缓存中获取数据： 遍历 ID 集合，尝试从缓存中获取对应的 Student 对象。如果缓存命中，则将 Student 对象添加到结果列表中，并将该 ID 从待查询 ID 集合 idsToQuery 中移除。
- 查询数据库： 如果 idsToQuery 不为空，则说明缓存中缺少部分数据，需要从数据库中查询。
- 将数据库查询结果写入缓存： 将从数据库查询到的 Student 对象写入缓存，以便下次查询时可以直接从缓存中获取。
注意事项：
- 缓存 Key 的选择： 在这个例子中，我们使用 Student 对象的 ID 作为缓存 Key。这是一种常见的做法，可以方便地根据 ID 查询缓存。
- 缓存穿透： 如果数据库中不存在某个 ID 对应的数据，那么每次查询都会访问数据库，导致缓存穿透。为了避免这种情况，可以考虑使用布隆过滤器或者缓存空对象。
- 缓存雪崩： 如果大量的缓存 Key 同时失效，会导致大量的请求直接访问数据库，造成数据库压力过大。为了避免这种情况，可以考虑使用随机过期时间或者互斥锁。
- 缓存一致性： 当数据库中的数据发生变化时，需要及时更新缓存，以保证数据一致性。可以使用 Spring 的 @CacheEvict 注解或者手动更新缓存。
- 并发问题： 在高并发环境下，可能会出现多个线程同时查询数据库的情况。为了避免这种情况，可以使用分布式锁或者乐观锁。
总结
Spring Cache 是一个强大的缓存工具，可以帮助我们提升应用程序的性能。然而，对于一些复杂的缓存需求，我们需要自定义缓存逻辑，手动控制缓存的读取和写入。通过合理地选择缓存 Key、避免缓存穿透和雪崩、保证缓存一致性，我们可以充分利用 Spring Cache 的优势，构建高性能的应用程序。
