缓存的理解

缓存的工作机制是先从缓存中读取数据，如果没有再从慢速设备上读取实际数据，并将数据存入缓存中。通常情况下，我们会将那些经常读取且不经常修改的数据或昂贵（CPU/IO）的且对于相同请求有相同计算结果的数据存储到缓存中。

它能够让数据更加接近于使用者，下图所示。

                +---------------------+
                |      应用程序       |
                +---------------------+
                           |
                           v
                +---------------------+
                |       缓存层        |
                +---------------------+
                           |
                           v
          +-----------------------------+
          |         数据源              |
          +-----------------------------+  

这个图表示在应用程序和数据源之间添加了一个缓存层。在访问数据时，应用程序首先会尝试从缓存层中获取数据。如果数据已经存在于缓存中，则直接返回。否则，需要从数据源获取数据，并将其存储到缓存中，以便以后能够更快地获取相同的数据。这样做可以显著提高应用程序的性能和响应速度，并减轻数据源的负载。

缓存使用的案例

一个典型的例子是CPU--L1/L2--内存--磁盘的存储结构。当CPU需要数据时，它会先从L1/L2缓存中读取数据，如果没有则到内存中查找，最后再到磁盘上找。此外，在使用Maven时，我们的依赖通常会先从本地仓库中查找，然后再到本地服务器仓库查找，最后才去远程仓库服务器查找。京东的物流为什么如此快？这是因为他们在各个地方都建立了分仓库，如果货物在该仓库内，则配送速度非常快。

             +---------------------+ 
             |         CPU         |
             +---------------------+
                       |
                       v
	       +------------------------+
	       |       L1/L2 Cache      |
	       +------------------------+
                       |
                       v
            +-----------------+
            |       内存        |
            +-----------------+
                       |
                       v
            +----------------------------+
            |           磁盘             |
            +----------------------------+

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，命中率越高越好：

命中率 = 从缓存中读取次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 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[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数]) 这是一个非常重要的监控指标，如果做缓存一定要健康这个指标来看缓存是否工作良好；

基本概念

在合理应用缓存前，需要了解缓存领域里相关的几个常用术语：

• 【缓存命中】： 表示数据已经存在于缓存中，可以直接从缓存获取数据，无需重新访问原始数据源。

• 【缓存未命中】：表示数据不在缓存中，如果缓存空间有剩余，则会将数据添加到缓存中。

• 【存储成本】：当出现缓存未命中时，需要从原始数据源拉取数据并将其放置到缓存中。这个操作的时间和空间成本称为“存储成本”。

• 【缓存失效】：当数据源发生更改时，缓存中的数据将变得过时，需要更新或清除缓存以确保下次请求时能够访问最新数据。

• 【缓存污染】：将不常访问的数据存储到缓存中，可能会占用缓存空间，导致高频访问的数据无法存储到缓存中。

• 【移除策略】（Eviction policy）：即如果缓存满了，从缓存中移除数据的策略；常见的有LFU、LRU、FIFO等，需要通过替换策略删除缓存中的一些数据来腾出空间。常见的替换策略包括以下几种：

  • 先进先出（FIFO,First In First Out）：先进先出算法，即删除缓存中最早添加的数据。
  • 最近最少使用（LRU，Least Recently Used）：最久未使用算法，删除最长时间未被访问的数据，使用时间距离现在最久的那个被移除；
  • 最少使用（LFU，Least Frequently Used）：最近最少使用算法，删除最少访问次数的数据，一定时间段内使用次数（频率）最少的那个被移除；
  • 随机替换（RR）：随机选择一个数据进行删除。

• 【存活期】TTL（Time To Live ），即从缓存中创建时间点开始直到它到期的一个时间段（不管在这个时间段内有没有访问都将过期）

• 【空闲期】TTI（Time To Idle），即一个数据多久没被访问将从缓存中移除的时间。

到此，我们已经基本了解了缓存的概念。在Java中，我们通常会对方法调用进行缓存控制，例如对于方法 "getValueByKey(String key)"，我们应该首先从缓存中查找是否有对应的数据，如果没有再调用该方法从数据库中加载用户数据，并将其添加到缓存中。这样，在下一次调用相同的方法时，就可以直接从缓存中获取数据，而无需再次访问数据库。

Spring Cache API及默认提供的实现

自Spring 3.1起，提供了Cache支持，且提供了Cache抽象，在此之前一般通过AOP实现，使用Spring Cache的好处：提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；

对于Spring Cache抽象，主要从以下几个方面学习：

+------------------------+           +-------------------------+
|       Cache API        |           |   默认提供的Cache实现   |
+------------------------+           +-------------------------+
         |                                     |
         v                                     v
+------------------------+           +-------------------------+
|      Cache注解         |           | 实现复杂的Cache逻辑      |
+------------------------+           +-------------------------+

Spring提供的核心Cache接口

开发者首先可以通过Cache API与默认提供的Cache实现进行交互，获取并存储数据。而在一些情况下，可以通过使用Cache注解来简化对缓存的使用。此外，如果需要实现更复杂的缓存逻辑，也可以自己实现相应的缓存逻辑。

Java代码

package org.springframework.cache;  

public interface Cache {  
    String getName();  //缓存的名字  
    Object getNativeCache(); //得到底层使用的缓存，如Ehcache  
    ValueWrapper get(Object key); //根据key得到一个ValueWrapper，然后调用其get方法获取值  
    <T> T get(Object key, Class<T> type);//根据key，和value的类型直接获取value  
    void put(Object key, Object value);//往缓存放数据  
    void evict(Object key);//从缓存中移除key对应的缓存  
    void clear(); //清空缓存  
    interface ValueWrapper { //缓存值的Wrapper  
        Object get(); //得到真实的value  
    }  
}  

通过上面的源码可以看出来，Spring-Cache是提供了缓存操作的读取/写入/移除方法。

默认提供了如下实现：

• ConcurrentMapCache：使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap实现的Cache；
• GuavaCache：对Guava com.google.common.cache.Cache进行的Wrapper，需要Google Guava 12.0或更高版本，@since spring 4；
• EhCacheCache：使用Ehcache实现
• JCacheCache：对javax.cache.Cache进行的wrapper，@since spring 3.2；spring4将此类更新到JCache 0.11版本；

另外，因为我们在应用中并不是使用一个Cache，而是多个，因此Spring还提供了CacheManager抽象，用于缓存的管理：

Java代码

package org.springframework.cache;  
import java.util.Collection;  
public interface CacheManager {  
    Cache getCache(String name); //根据Cache名字获取Cache   
    Collection<String> getCacheNames(); //得到所有Cache的名字  
}  

默认提供的实现：

• ConcurrentMapCacheManager/ConcurrentMapCacheFactoryBean：管理ConcurrentMapCache； GuavaCacheManager；
• EhCacheCacheManager/EhCacheManagerFactoryBean；
• JCacheCacheManager/JCacheManagerFactoryBean；

另外还提供了CompositeCacheManager用于组合CacheManager，即可以从多个CacheManager中轮询得到相应的Cache，如

Java代码

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

当我们调用cacheManager.getCache(cacheName) 时，会先从第一个cacheManager中查找有没有cacheName的cache，如果没有接着查找第二个，如果最后找不到，因为fallbackToNoOpCache=true，那么将返回一个NOP的Cache否则返回null。

除了GuavaCacheManager之外，其他Cache都支持Spring事务的，即如果事务回滚了，Cache的数据也会移除掉。

Spring不进行Cache的缓存策略的维护，这些都是由底层Cache自己实现，Spring只是提供了一个Wrapper，提供一套对外一致的API。

Spring缓存的问题

Spring缓存模糊匹配Evict的问题

缓存都是key-value风格的，模糊匹配本来就不应该是Cache要做的；而是通过自己的缓存代码实现；

Spring cache的缺陷

假设有一个缓存，其中存储了list类型的数据。现在我执行了一个update(user)方法，但并不想清除整个缓存，而只是希望替换掉更新过的元素。

在现有的缓存抽象中，并没有很好的解决方案，可以考虑通过在之前的Helper方法中使用condition来解决这个问题，但这并不是一种十分优雅的方式。

因此，我认为Spring Cache注解还存在一些不完美之处。针对这种情况，我们可以通过对Cacheable注解进行增强来实现更加灵活的缓存控制。具体地说，我们可以在Cacheable注解中添加SpEL表达式，用于定制要缓存的数据、方法执行前后的条件以及缓存成功后的其他逻辑。例如：

@Cacheable(cacheName = "缓存名称", key="缓存key/SpEL", value="缓存值/SpEL/不填默认返回值", beforeCondition="方法执行之前的条件/SpEL", afterCondition="方法执行后的条件/SpEL", afterCache="缓存之后执行的逻辑/SpEL")

当然，对于大多数场景，Spring Cache注解已经足够使用。如果需要处理更加复杂的场景，则可以考虑使用AOP。如果需要自定义实现缓存逻辑，则应该使用Spring Cache API进行缓存抽象。