一、基础篇：快速实现缓存功能

1.1 引入依赖与启用缓存

在Spring Boot项目中，需先添加spring-boot-starter-cache依赖（Maven/Gradle配置见下方），并启用缓存功能：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

启动类配置：在主类上添加@EnableCaching注解 ：

@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

1.2 基础用法示例

在Service层方法上添加@Cacheable注解实现自动缓存：

@Service
public class ProductService {
    @Cacheable(value = "products", key = "#id")
    public Product getProductById(Long id) {
        // 模拟数据库查询耗时操作
        return productRepository.findById(id).orElse(null);
    }
}

  • ​**value**：定义缓存分类名（如Redis中的缓存空间）

  • ​**key**：通过SpEL表达式动态生成缓存键，支持参数组合（如#id + '_' + #type）

二、进阶篇：高级配置与定制

2.1 多级缓存与序列化优化

集成Redis​（需添加spring-boot-starter-data-redis）

@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
        .serializeValuesWith(SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.json()));
    return RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();
}

多级缓存架构​（本地+Redis）

@Bean
public CacheManager compositeCacheManager() {
    return new CompositeCacheManager(
        new ConcurrentMapCacheManager("localCache"),
        RedisCacheManager.create(redisConnectionFactory)
    );
}

2.2 条件化缓存控制

  • condition：满足条件才缓存

  • ​**unless**：结果满足条件不缓存

@Cacheable(value = "users", 
    condition = "#age > 18", 
    unless = "#result == null || #result.isVip()")
public User getUserByAge(int age) { /* ... */ }

2.3 缓存更新与清理

  • ​**@CachePut**：强制更新缓存（适合写操作）

  • @CacheEvict：删除指定缓存（支持批量清理）

@CachePut(value = "products", key = "#product.id")
public Product updateProduct(Product product) { /* ... */ }

@CacheEvict(value = "products", allEntries = true)
public void refreshAllProducts() { /* ... */ }

三、防御篇：解决三大缓存问题

3.1 缓存穿透（Cache Penetration）

现象：频繁查询不存在的数据，导致数据库压力剧增。

解决方案：

  • 空值缓存：将null结果存入缓存（配置spring.cache.redis.cache-null-values=true）

  • 布隆过滤器：拦截无效请求（需集成第三方库如Guava）

3.2 缓存雪崩（Cache Avalanche）

现象：大量缓存同时失效，请求直击数据库。

防御策略：

@Bean
public RedisCacheConfiguration cacheConfig() {
    return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
        .entryTtl(Duration.ofMinutes(30 + ThreadLocalRandom.current().nextInt(5)));
}

  • 随机化TTL：为不同Key设置差异化的过期时间

3.3 缓存击穿（Cache Breakdown）

现象：热点Key失效瞬间的高并发请求冲击数据库。

核心方案：

@Cacheable(value = "hotItems", key = "#itemId", sync = true)
public HotItem getHotItem(String itemId) { /* ... */ }

  • sync=true：启用同步锁，仅允许一个线程重建缓存

  • 永不过期+后台刷新：适用于极热点数据

四、最佳实践与监控

4.1 动态配置管理

通过@RefreshScope实现缓存策略热更新（需集成Spring Cloud Config）：

@RefreshScope
@Configuration
public class CacheConfig { /* ... */ }

4.2 监控与调优

集成Actuator​（暴露缓存指标）：

management.endpoints.web.exposure.include=caches,metrics

关键指标：

  • cache.gets：缓存读取次数

  • cache.hits：缓存命中率

结语

通过合理运用@Cacheable及其配套注解，开发者能快速构建高性能缓存体系。针对不同业务场景，建议采用分级策略：基础查询使用注解简化开发，核心服务结合手动控制实现精细化治理。持续监控与动态调整是保障缓存稳定性的关键，更多高级用法可参考Spring Cache官方文档