引言
在现代互联网应用中，缓存是提升系统性能和用户体验的关键技术之一。通过将频繁访问的数据存储在快速访问的存储介质中，可以显著减少对数据库的直接访问压力，从而提高系统的响应速度和吞吐量。
本文将从实战的角度出发，详细介绍如何使用 Redis 和本地缓存（如 Caffeine）来优化应用性能。我们将分别探讨 RedisTemplate 操作缓存、@Cacheable 方法缓存以及 Caffeine 本地缓存的使用场景和实现细节。
一、RedisTemplate 操作缓存
1. Redis 简介
Redis 是一个开源的高性能键值存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等领域。
2. 在 Spring Boot 中配置 Redis
首先，在 pom.xml 中添加 Redis 依赖：
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>
</dependencies>然后，在 application.properties 中配置 Redis 连接信息：
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
3. 使用 RedisTemplate 进行基本操作
RedisTemplate 是 Spring Data Redis 提供的核心模板类，用于简化 Redis 的操作。
示例代码
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service
public class CacheService {@Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void setValue(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}public Object getValue(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key); }public void deleteKey(String key) {redisTemplate.delete(key); }
}
opsForValue()：操作字符串类型的键值对。set(key, value)：设置键值对。get(key)：获取指定键的值。delete(key)：删除指定键。
4. 设置过期时间
为了避免缓存数据无限期占用内存，我们可以为键设置过期时间。
public void setValueWithExpire(String key, Object value, long expireSeconds) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expireSeconds);
}
expireSeconds：过期时间（单位：秒）。
5. 批量操作
RedisTemplate 还支持批量操作，以提高效率。
public void batchSetValue(Map<String, Object> entries) {redisTemplate.opsForValue().multiSet(entries);
}public Map<String, Object> batchGetValue(Collection<String> keys) {return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}
二、@Cacheable 方法缓存
1. Spring Cache 简介
Spring Cache 是 Spring 提供的一套缓存抽象层，支持多种缓存实现（如 Redis、Caffeine、Ehcache 等）。@Cacheable 是 Spring Cache 中最常用的注解之一，用于标注需要缓存的方法。
2. 配置 Spring Cache
在 application.properties 中启用缓存：
spring.cache.type=redis
3. 使用 @Cacheable 注解
示例代码：
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service
public class UserService {@Cacheable(value = "users", key = "#id")public User getUserById(Long id) {// 从数据库查询用户 return userRepository.findById(id).orElse(null); }
}
value = "users"：指定缓存的名称。key = "#id"：指定缓存的键，使用方法参数id的值。
4. 自定义缓存配置
可以通过 @CacheConfig 注解为类级别配置默认的缓存名称和键生成策略。
import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service
@CacheConfig(cacheNames = "users")
public class UserService {@Cacheable(key = "#id")public User getUserById(Long id) {// 从数据库查询用户 return userRepository.findById(id).orElse(null); }
}
三、Caffeine 本地缓存
1. Caffeine 简介
Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，由 Google 开发并维护。它支持本地缓存，并提供了丰富的功能（如自动过期、容量限制、统计信息等）。
2. 在 Spring Boot 中集成 Caffeine
首先，在 pom.xml 中添加 Caffeine 依赖：
<dependencies><dependency><groupId>com.github.benmanes</groupId> <artifactId>jcache</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>
</dependencies>然后，在配置类中配置 Caffeine 缓存管理器：
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
import com.github.benmanes.caffeine.jcache.JCache; @Configuration
public class CacheConfig {@Bean public CacheManager cacheManager() {CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager("users");caffeineCacheManager.setCaffeine(JCache.Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build());return caffeineCacheManager;}
}
3. 使用 @Cacheable 结合 Caffeine
与 Redis 类似，我们可以使用 @Cacheable 注解结合 Caffeine 实现本地缓存。
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service
public class UserService {@Cacheable(value = "users", key = "#id")public User getUserById(Long id) {// 从数据库查询用户 return userRepository.findById(id).orElse(null); }
}四、总结与选择建议
1. 总结
- Redis：适合分布式缓存场景，支持高并发和大数据量。
- @Cacheable：简化缓存逻辑的实现，支持多种缓存后端。
- Caffeine：适合本地缓存场景，性能优异且配置简单。
2. 选择建议
- 如果需要分布式缓存且数据量较大，推荐使用 Redis。
- 如果需要本地缓存且追求高性能，推荐使用 Caffeine。
- 如果希望统一管理缓存逻辑，可以结合
@Cacheable和具体的缓存实现（如 Redis 或 Caffeine）。