@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
*
*/
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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)
*/
@Override
public void evict(Object key) {
cacheWriter.remove(name, createAndConvertCacheKey(key));
}
/*
* (non-Javadoc)
* @see org.springframework.cache.Cache#clear()
*/
@Override
public void clear() {
byte[] pattern = conversionService.convert(createCacheKey("*"), byte[].class);
cacheWriter.clean(name, pattern);
}
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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);
}
}
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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);
}
}
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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);
}
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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) {
}
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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)
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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