@CacheEvict + redis批量删除缓存
一、@Cacheable注解
添加缓存。
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/** * @Cacheable * 将方法的运行结果进行缓存；以后再要相同的数据，直接从缓存中获取，不用调用方法； * CacheManager管理多个Cache组件，对缓存的真正CRUD操作在Cache组件中，每一个缓存组件有自己唯一一个名字； * * * 原理： * 1、自动配置类；CacheAutoConfiguration * 2、缓存的配置类 * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.GenericCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.JCacheCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.EhCacheCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.HazelcastCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.InfinispanCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CouchbaseCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.RedisCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CaffeineCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.GuavaCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.SimpleCacheConfiguration【默认】 * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.NoOpCacheConfiguration * 3、哪个配置类默认生效：SimpleCacheConfiguration； * * 4、给容器中注册了一个CacheManager：ConcurrentMapCacheManager * 5、可以获取和创建ConcurrentMapCache类型的缓存组件；他的作用将数据保存在ConcurrentMap中； * * 运行流程： * @Cacheable： * 1、方法运行之前，先去查询Cache（缓存组件），按照cacheNames指定的名字获取； * （CacheManager先获取相应的缓存），第一次获取缓存如果没有Cache组件会自动创建。 * 2、去Cache中查找缓存的内容，使用一个key，默认就是方法的参数； * key是按照某种策略生成的；默认是使用keyGenerator生成的，默认使用SimpleKeyGenerator生成key； * SimpleKeyGenerator生成key的默认策略； * 如果没有参数；key=new SimpleKey()； * 如果有一个参数：key=参数的值 * 如果有多个参数：key=new SimpleKey(params)； * 3、没有查到缓存就调用目标方法； * 4、将目标方法返回的结果，放进缓存中 * * @Cacheable标注的方法执行之前先来检查缓存中有没有这个数据，默认按照参数的值作为key去查询缓存， * 如果没有就运行方法并将结果放入缓存；以后再来调用就可以直接使用缓存中的数据； * * 核心： * 1）、使用CacheManager【ConcurrentMapCacheManager】按照名字得到Cache【ConcurrentMapCache】组件 * 2）、key使用keyGenerator生成的，默认是SimpleKeyGenerator * * * 几个属性： * cacheNames/value：指定缓存组件的名字;将方法的返回结果放在哪个缓存中，是数组的方式，可以指定多个缓存； * * key：缓存数据使用的key；可以用它来指定。默认是使用方法参数的值 1-方法的返回值 * 编写SpEL； #i d;参数id的值 #a0 #p0 #root.args[0] * getEmp[2] * * keyGenerator：key的生成器；可以自己指定key的生成器的组件id * key/keyGenerator：二选一使用; * * * cacheManager：指定缓存管理器；或者cacheResolver指定获取解析器 * * condition：指定符合条件的情况下才缓存； * ,condition = "#id>0" * condition = "#a0>1"：第一个参数的值》1的时候才进行缓存 * * unless:否定缓存；当unless指定的条件为true，方法的返回值就不会被缓存；可以获取到结果进行判断 * unless = "#result == null" * unless = "#a0==2":如果第一个参数的值是2，结果不缓存； * sync：是否使用异步模式 * */ |
二、@CacheEvict注解
清除缓存。
| cacheNames/value： | 指定缓存组件的名字;将方法的返回结果放在哪个缓存中，是数组的方式，可以指定多个缓存； |
| key | 缓存数据使用的key |
| allEntries | 是否清除这个缓存中所有的数据。true：是；false：不是 |
| beforeInvocation | 缓存的清除是否在方法之前执行，默认代表缓存清除操作是在方法执行之后执行;如果出现异常缓存就不会清除。true：是；false：不是 |
三、批量删除缓存
现实应用中，某些缓存都有相同的前缀或者后缀，数据库更新时，需要删除某一类型（也就是相同前缀）的缓存。
而@CacheEvict只能单个删除key，不支持模糊匹配删除。
解决办法：使用redis + @CacheEvict解决。
@CacheEvict实际上是调用RedisCache的evict方法删除缓存的。下面为RedisCache的部分代码，可以看到，evict方法是不支持模糊匹配的，而clear方法是支持模糊匹配的。
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/* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.cache.Cache#evict(java.lang.Object) */@Overridepublic void evict(Object key) { cacheWriter.remove(name, createAndConvertCacheKey(key));}/* * (non-Javadoc) * @see org.springframework.cache.Cache#clear() */@Overridepublic void clear() { byte[] pattern = conversionService.convert(createCacheKey("*"), byte[].class); cacheWriter.clean(name, pattern);} |
所以，只需重写RedisCache的evict方法就可以解决模糊匹配删除的问题。
四、代码
4.1 自定义RedisCache：
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public class CustomizedRedisCache extends RedisCache { private static final String WILD_CARD = "*"; private final String name; private final RedisCacheWriter cacheWriter; private final ConversionService conversionService; protected CustomizedRedisCache(String name, RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration cacheConfig) { super(name, cacheWriter, cacheConfig); this.name = name; this.cacheWriter = cacheWriter; this.conversionService = cacheConfig.getConversionService(); } @Override public void evict(Object key) { if (key instanceof String) { String keyString = key.toString(); if (keyString.endsWith(WILD_CARD)) { evictLikeSuffix(keyString); return; } if (keyString.startsWith(WILD_CARD)) { evictLikePrefix(keyString); return; } } super.evict(key); } /** * 前缀匹配 * * @param key */ public void evictLikePrefix(String key) { byte[] pattern = this.conversionService.convert(this.createCacheKey(key), byte[].class); this.cacheWriter.clean(this.name, pattern); } /** * 后缀匹配 * * @param key */ public void evictLikeSuffix(String key) { byte[] pattern = this.conversionService.convert(this.createCacheKey(key), byte[].class); this.cacheWriter.clean(this.name, pattern); } } |
4.2 重写RedisCacheManager，使用自定义的RedisCache：
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public class CustomizedRedisCacheManager extends RedisCacheManager { private final RedisCacheWriter cacheWriter; private final RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig; private final Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCaches = new LinkedHashMap<>(); private boolean enableTransactions; public CustomizedRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) { super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration); this.cacheWriter = cacheWriter; this.defaultCacheConfig = defaultCacheConfiguration; } public CustomizedRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, String... initialCacheNames) { super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCacheNames); this.cacheWriter = cacheWriter; this.defaultCacheConfig = defaultCacheConfiguration; } public CustomizedRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, boolean allowInFlightCacheCreation, String... initialCacheNames) { super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, allowInFlightCacheCreation, initialCacheNames); this.cacheWriter = cacheWriter; this.defaultCacheConfig = defaultCacheConfiguration; } public CustomizedRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCacheConfigurations) { super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCacheConfigurations); this.cacheWriter = cacheWriter; this.defaultCacheConfig = defaultCacheConfiguration; } public CustomizedRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCacheConfigurations, boolean allowInFlightCacheCreation) { super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCacheConfigurations, allowInFlightCacheCreation); this.cacheWriter = cacheWriter; this.defaultCacheConfig = defaultCacheConfiguration; } /** * 这个构造方法最重要 **/ public CustomizedRedisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory, RedisCacheConfiguration cacheConfiguration) { this(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory),cacheConfiguration); } /** * 覆盖父类创建RedisCache */ @Override protected RedisCache createRedisCache(String name, @Nullable RedisCacheConfiguration cacheConfig) { return new CustomizedRedisCache(name, cacheWriter, cacheConfig != null ? cacheConfig : defaultCacheConfig); } @Override public Map<String, RedisCacheConfiguration> getCacheConfigurations() { Map<String, RedisCacheConfiguration> configurationMap = new HashMap<>(getCacheNames().size()); getCacheNames().forEach(it -> { RedisCache cache = CustomizedRedisCache.class.cast(lookupCache(it)); configurationMap.put(it, cache != null ? cache.getCacheConfiguration() : null); }); return Collections.unmodifiableMap(configurationMap); }} |
4.3 在RedisTemplateConfig中使用自定义的CacheManager
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@Bean public CacheManager oneDayCacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); //解决查询缓存转换异常的问题 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // 配置序列化（解决乱码的问题） RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() // 1天缓存过期 .entryTtl(Duration.ofDays(1)) .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)) .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) .computePrefixWith(name -> name + ":") .disableCachingNullValues(); return new CustomizedRedisCacheManager(factory, config); } |
4.4 在代码方法上使用@CacheEvict模糊匹配删除
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@Cacheable(value = "current_group", cacheManager = "oneDayCacheManager", key = "#currentAttendanceGroup.getId() + ':' + args[1]", unless = "#result eq null") public String getCacheAttendanceId(CurrentAttendanceGroupDO currentAttendanceGroup, String dateStr) { // 方法体 } @CacheEvict(value = "current_group", key = "#currentAttendanceGroup.getId() + ':' + '*'", beforeInvocation = true) public void deleteCacheAttendanceId(CurrentAttendanceGroupDO currentAttendanceGroup) { } |
注意：如果RedisTemplateConfig中有多个CacheManager，可以使用@Primary注解标注默认生效的CacheManager
@CacheEvict清除指定下所有缓存
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@CacheEvict(cacheNames = "parts:grid",allEntries = true) |
此注解会清除part:grid下所有缓存
@CacheEvict要求指定一个或多个缓存，使之都受影响。
此外，还提供了一个额外的参数allEntries 。表示是否需要清除缓存中的所有元素。
默认为false，表示不需要。当指定了allEntries为true时，Spring Cache将忽略指定的key。
有的时候我们需要Cache一下清除所有的元素。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/llllllllll4er5ty/article/details/106337559
