在数据库查询中我们往往会使用增加缓存来提高程序的性能，@Cacheable 可以方便的对数据库查询方法加缓存。本文主要来探究一下缓存使用的key。
搭建项目
数据库
mysql> select * from t_student; +----+--------+-------------+ | id | name | grade_class | +----+--------+-------------+ | 1 | Simone | 3-2 | +----+--------+-------------+ 1 row in set (0.01 sec)
spring boot 配置
#jpa spring.jpa.hibernate.ddl-auto=none spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/pratice spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 #redis spring.redis.host=localhost spring.redis.lettuce.pool.maxActive=5 spring.redis.lettuce.pool.maxIdle=5 #cache spring.cache.cache-names=Cache spring.cache.redis.time-to-live=300000
数据访问层
public interface StudentDao extends CrudRepository<Student, Long> {
@Cacheable(value = "Cache")
@Override
Optional<Student> findById(Long aLong);
@Cacheable(value = "Cache")
Optional<Student> findByName(String name);
}
启动调用数据访问层方法观察
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
Optional<Student> optional = studentDao.findById(1L);
System.out.println(optional);
}
当默认使用 @Cacheable(value = "Cache") 的时候查看 redis 中缓存的 key
127.0.0.1:6379> keys * 1) "Cache::1"
可以知道 key是由缓存的名字和参数值生成的，key 的生成和方法的名字无关，如果两个方法的参数相同了，就会命中同一个缓存，这样显然是不行的。使用相同的参数调用 findById 和 findByName 观察查询结果
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
Optional<Student> optional = studentDao.findById(1L);
System.out.println(optional);
Optional<Student> optionalByName = studentDao.findByName("1");
System.out.println(optionalByName);
}
//输出结果
//Optional[Student(id=1, name=Simone, gradeClass=3-2)]
//Optional[Student(id=1, name=Simone, gradeClass=3-2)]
从数据库的数据看 studentDao.findByName("1") 应该是查询出空的，但是取命中了缓存，所以我们需要给缓存的 key 加上方法的名字。
@Cacheable(value = "Cache", key = "{#root.methodName, #aLong}")
@Override
Optional<Student> findById(Long aLong);
@Cacheable(value = "Cache", key = "{#root.methodName, #name}")
Optional<Student> findByName(String name);
//Optional[Student(id=1, name=Simone, gradeClass=3-2)]
//Optional.empty
Redis 中的 Key 也有了方法的名字
127.0.0.1:6379> keys * 1) "Cache::findById,1" 2) "Cache::findByName,1"
在实际项目中我们肯定不是只有一张表，如果其他表使用缓存的名字也是 Cache，很有可能产生相同的 key，比如我还有一个如下的 dao
public interface TeacherDao extends CrudRepository<Teacher, Long> {
@Cacheable(value = "Cache", key = "{#root.methodName, #aLong}")
@Override
Optional<Teacher> findById(Long aLong);
@Cacheable(value = "Cache", key = "{#root.methodName, #name}")
Optional<Teacher> findByName(String name);
}
如果在调用 TeacherDao 中的方法命中了 StudentDao 中的方法会产生 ClassCastException ，这里就两种方式来解决这个问题。第一种办法是每个 dao 中都使用不同的缓存名字。第二是给 key 加上类的名字。
我 google 了一下，没有找到使用 Spel 或取到类名的方法(或许有)，所以这里通过配置 @Cacheable 的 key参数就不行了。那就只能实现自定义的生成器。
@Bean("customKeyGenerator")
public KeyGenerator keyGenerator() {
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
return method.getDeclaringClass().getName() + "_"
+ method.getName() + "_"
+ StringUtils.arrayToDelimitedString(objects, "_");
}
};
}
设置 @Cacheable 的 keyGenerator 参数
@Cacheable(value = "Cache", keyGenerator = "customKeyGenerator") @Override Optional<Student> findById(Long aLong); @Cacheable(value = "Cache", keyGenerator = "customKeyGenerator") Optional<Student> findByName(String name);
查看 Redis 中的 key
127.0.0.1:6379> keys * 1) "Cache::me.action.dao.StudentDao_findById_1" 2) "Cache::me.action.dao.StudentDao_findByName_1"
Key 由缓存名、类名、方法名和参数构成，这样足够保险了。在实际开发中可以根据实际情况构造 key 满足需求。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
