作者：巧凡

一、前言

在日常的编码实践中，经常会用到缓存来解决高并发问题，缓存可以说是解决流量洪峰的不二利器。虽然集团中间件团队已经构建了缓存的基础设施，已经帮助我们解决了绝大部分问题，但是在实际的编码使用过程中，应用端调用缓存 API 时还是存在下述几类问题：

1. 使用缓存的逻辑非常通用，基本都是先查缓存，有直接返回，没有查 DB，再放入缓存中。这段通用逻辑散落在系统的各个地方，违反了高内聚低耦合的原则。

2. 缓存代码和业务逻辑代码深度耦合在一起，不仅降低了代码的可读性，还额外增加了系统复杂度。

3. 如果要切换缓存（MDB->LDB）或者 API 升级时，所有涉及代码都需要改动。

4. 如果要解决缓存击穿、缓存穿透、级联缓存等类似通用问题时，都需要通过框架去解决。

因此，缓存是什么，如何选择某一种缓存，都不是本文重点，今天就写写实际编码过程中，如何将缓存代码从业务代码中剥离出来，促使代码更简洁，更便于阅读。

二、实践分析

先读取缓存数据，如果有数据则直接返回，如果没有读取到数据，则读取 DB 数据，等数据返回后，再更新缓存。

这种场景，在日常编码中，很常见，太简单，但是实际的代码确实很不一样，列举如下几种：

2.1 传统写法

使用什么缓存，就直接使用，嵌入到业务代码中。这种代码不管是 code review，还是后人学习业务代码时，都不想看，道理很简单，跟实际的业务功能无关，我不想知道你用什么缓存，你是怎么编码缓存代码的。

2.2 高级一点的写法

相比传统的写法，为了解决缓存各种数据格式（List、Map 等），各种对象序列化问题（java、json），团队内可以针对缓存这块，封装成简单的 API，方便大家使用。使用简单了，但代码依然嵌入在业务代码中，没有剥离出来。

2.3 注解写法

最后是注解写法，相对前两种写法，代码已从业务代码中剥离出来，阅读代码的人，只会关心业务功能是如何实现的，使用哪个缓存，如何实现的，完全可以忽略。

三、spring cache 方案分析

spring cache 利用动态代理的方式，在代理类中处理缓存的相关操作，同时调用被代理类中的方法，从而可以使操作缓存的代码和业务代码分离，并且后期需要强化缓存能力时，也只需要修改代理类中的方法即可。

以上就是 Spring Cache 的原理。Spring Cache 是 Spring 提供的通用缓存框架。它利用了 AOP，实现了基于注解的缓存功能，使开发者不用关心底层使用了什么缓存框架，只需要在方法上简单地加一个注解，就能实现缓存功能了。用户使用 Spring Cache，可以快速开发一个很不错的缓存功能。

3.1 代码目录

3.2 注解导图

3.3 注解使用示例

@Cacheable(value = "user_cache", unless = "#result == null")public User getUserById(Long id) { return userMapper.getUserById(id);}@CachePut(value = "user_cache", key = "#user.id", unless = "#result == null")public User updateUser(User user) { userMapper.updateUser(user); return user;}@CacheEvict(value = "user_cache", key = "#id")public void deleteUserById(Long id) { userMapper.deleteUserById(id);}

3.4 方案分析

Spring Cache 的功能很强大，设计也非常优雅。特别适合缓存控制没有那么细致的场景，比如偏静态展示页面，点赞数、排名等等，这些场景的特点是对数据实时性没有那么严格的要求，只需要将数据源缓存下来，过期之后自动刷新即可。这些场景下，Spring Cache 就是神器，能大幅度提升研发效率。

但在高并发大数据量的场景下，精细的缓存颗粒度的控制上，还是需要做功能扩展。

1. 多级缓存；

2. 缓存定期刷新；

3. 列表缓存；

4. 缓存 cpp 保护机制；

5. 缓存计数。



例如：Spring Cache 并没有二级缓存的实现

四、自定义 cache 方案

学习 spring cache 框架方案，实现自定义 cache 框架，不仅保留 spring cache 框架的优点，同时实现 spring cache 很多缺失的能力，例如缓存击穿、缓存穿透保护，多级缓存等。

4.1 注解代码示例

4.2 方案架构

五、写在最后面

借助 spring cache 实现方式，构建自定义缓存框架，扩展了很多注解，例如计数、缓存刷新、列表缓存、分布式锁、多级缓存等，不仅实现了缓存代码和业务代码的分离，同时拓展了 spring 缓存的能力，极大的提升了代码的可读性，降低了缓存代码维护的效率。