SpringBoot实现Read Through模式的操作过程
作者：菜鸟翻身做主人
简介
Read Through模式通常是指一种缓存策略，其中当应用程序尝试读取数据时，缓存系统首先被检查以查看数据是否已经存在于缓存中。如果缓存中存在数据（即缓存命中），则直接从缓存中读取数据并返回给应用程序。如果缓存中不存在数据（即缓存未命中），则从底层的数据存储（如数据库）中读取数据，然后将数据加载到缓存中，最后再返回给应用程序。
这种模式的主要优点包括：
- 提高性能：通过减少对底层存储的直接访问次数，可以显著提高数据检索的性能。
- 减少延迟：缓存通常位于内存中，访问速度比磁盘存储快得多，因此可以减少数据检索的延迟。
- 减轻数据库负载：通过在缓存中存储频繁访问的数据，可以减少对数据库的查询压力，从而提高整个系统的吞吐量。
Read Through模式通常与Lazy Loading（懒加载）和Eager Loading（急加载）等策略相对比：
- Lazy Loading：数据仅在需要时才加载，这可以减少不必要的数据加载，但可能会增加首次访问的延迟。
- Eager Loading：预先加载数据，这可以减少首次访问的延迟，但可能会增加应用程序的内存使用和启动时间。
在实现Read Through模式时，可能需要考虑以下方面：
- 缓存失效策略：确定何时从缓存中移除数据，例如基于时间（TTL）或基于空间（当缓存达到一定大小时）。
- 并发控制：处理多个应用程序实例同时访问和修改缓存的情况。
- 数据一致性：确保缓存中的数据与底层存储中的数据保持一致，特别是在数据更新时。
实现
在Spring Boot中实现Read Through模式，通常可以通过Spring Cache抽象来完成。Spring Cache提供了一个跨不同缓存实现的统一API，并且支持多种缓存解决方案，如EhCache、Hazelcast、Infinispan、Redis等。
添加依赖：首先，需要添加Spring Boot的缓存依赖和选择的缓存实现库（如Redis）
<!-- Spring Boot Starter Cache -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<!-- 以Redis为例，添加Redis的Spring Boot Starter -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>启用缓存注解：在Spring Boot的配置类上添加@EnableCaching注解，以启用缓存注解支持。
配置缓存管理器：配置一个或多个CacheManager，Spring Boot会自动配置一个简单的CacheManager，但你可以根据需要配置更复杂的缓存策略。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
@Configuration
public class RedisCacheConfig {
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.string()))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(GenericJackson2JsonRedisSerializer.json())))
Map<String, RedisCacheConfiguration> customCacheConfigs = new HashMap<>();
customCacheConfigs.put("mySpecialCache",
config.entryTtl(Duration.ofMinutes(15))); // 为特定缓存设置不同的过期时间
.disableCachingNullValues();
return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
.cacheDefaults(config)
// 在这里可以自定义添加缓存配置
.withInitialCacheConfigurations(customCacheConfigs)
.build();
}
}使用缓存注解：在需要缓存的方法上使用@Cacheable注解来实现Read Through模式。如果缓存中没有数据，方法将被调用，结果将被缓存。
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class MyService {
@Cacheable(value = "myCache", key = "#id")
public MyData getDataById(String id) {
// 从数据库加载数据
return myDataRepository.findById(id);
}
}缓存键值：在@Cacheable注解中指定缓存的键值，这通常是基于方法参数的值。
缓存名称：指定缓存名称，这将用于区分不同的缓存域。
配置缓存参数：可以根据需要配置缓存的超时时间、条件、除非条件等
value或cacheNames：指定缓存名称。可以指定一个或多个缓存名称，它们将用于存储缓存。
@Cacheable(value = "myCacheName", key = "#id")
key：定义缓存键值的生成策略。通常使用SpEL表达式（Spring Expression Language）来指定方法参数作为缓存键。
@Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id")
condition：定义缓存的条件，只有满足条件时才进行缓存。
@Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id", condition = "#id.length() > 3")
unless：定义不进行缓存的条件，与condition相反，用于排除某些情况。
@Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id", unless = "#result == null")
keyGenerator：指定自定义的缓存键生成策略，如果需要更复杂的键生成逻辑，可以指定一个KeyGenerator的Bean名称。
@Cacheable(cacheNames = "myCache", keyGenerator = "myKeyGenerator")
cacheManager：指定使用哪个CacheManager，如果有多个CacheManager时使用。
@Cacheable(cacheNames = "myCache", cacheManager = "myCacheManager")
expireAfterWrite：设置缓存项写入后过期时间（单位为毫秒）。这是一种常用的配置，用于定义缓存数据的生存时间。
@Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id", expireAfterWrite = 3600000) // 1小时后过期
expireAfterAccess：设置缓存项最后一次访问后过期时间，适用于缓存数据在最后一次被访问后多久过期。
refreshAfterWrite：设置写入后多久刷新缓存，适用于动态刷新缓存的场景。
sync：设置是否同步创建缓存项，防止并发环境下的竞态条件。
异常处理：确保处理缓存方法中可能抛出的异常，以避免影响应用程序的稳定性。
到此这篇关于SpringBoot实现Read Through模式的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot Read Through模式内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！