spring cache 使用

添加缓存的方式

@Cacheable(cacheNames = "aaaa#失效时间", key = "bbb")

移除缓存的方式

1. 通过设置失效的时间，通过自动失效的方式
2. 通过下面的方式,指定删除的key

@Caching(evict = {
            @CacheEvict(value = "aaa", key="bbb")
    })

3. 通过下面的方式，删除全部的key

@Caching(evict = {
            @CacheEvict(value = "xxx", allEntries = true)
    })

使用的坑

删除全部的坑

查看一下org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager#create的实现逻辑

public static RedisCacheManager create(RedisConnectionFactory connectionFactory) {

		Assert.notNull(connectionFactory, "ConnectionFactory must not be null!");

		returnnew RedisCacheManager(new DefaultRedisCacheWriter(connectionFactory),
				RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig());
	}

主要是调用了下面的这个类的clean方法 org.springframework.data.redis.cache.DefaultRedisCacheWriter#clean

public void clean(String name, byte[] pattern) {

		Assert.notNull(name, "Name must not be null!");
		Assert.notNull(pattern, "Pattern must not be null!");

		execute(name, connection -> {

			boolean wasLocked = false;

			try {

				if (isLockingCacheWriter()) {
					doLock(name, connection);
					wasLocked = true;
				}

				byte[][] keys = Optional.ofNullable(connection.keys(pattern)).orElse(Collections.emptySet())
						.toArray(newbyte[0][]);

				if (keys.length > 0) {
					connection.del(keys);
				}
			} finally {

				if (wasLocked && isLockingCacheWriter()) {
					doUnlock(name, connection);
				}
			}

			return"OK";
		});
	}

通过源码可以看到底层是先通过keys命令查询出所有的key，然后再调用删除的动作。

这种操作在下面的这种场景会导致redis堵塞，cpu飙高，影响redis的性能：

1. 通过keys查询的key很多
2. 该缓存的更新频率比较高，会经常触发clean的动作

重写RedisCacheWriter的坑

基于上面情况网上提出重写RedisCacheWriter,把keys的命令换成scan的方式，scan是不会阻塞redis的，但是会导致clean的内容不一致。当你调用scan的扫描key的时候，如果有插入的key值，就会导致删除不完整。

解决方案

如果是key值数量比较少并且更新频率比较低，可以使用注解的方式，然后是更新频率或者key的数量比较多，直接封装多一层进行使用。避免使用keys的命令。