基于Spring Cache实现Caffeine+Redis二级缓存

    @Autowire
    private UserMapper userMapper;

    @Autowire
    private RedisCache redisCache;

    //查询用户
    public User getUserById(Long userId) {
        //定义缓存key
        String cacheKey = "userId_" + userId;
        //先查询redis缓存
        User user = redisCache.get(cacheKey);
        //如果缓存中有就直接返回，不再查询数据库
        if (user != null) {
            return user;
        }
        //没有再查询数据库
        user = userMapper.getUserById(userId);

        //数据存入缓存，这样下次查询就能到缓存中获取
        if (user != null) {
            stringCommand.set(cacheKey, user);
        }

        return user;
    }

@Mapper
public interface UserMapper  {
    
    /**
     * 根据用户id获取用户信息
     *
     * 如果缓存中有直接返回缓存数据，如果没有那么就去数据库查询，查询完再插入缓存中，这里缓存的key前缀为cache_user_id_，+传入的用户ID
     */
    @Cacheable(key = "'cache_user_id_' + #userId")
    User getUserById(Long userId);
}

    @Autowire
    private UserMapper userMapper;

    //查询用户
    public User getUserById(Long userId) {
        return userMapper.getUserById(userId);
    }

package org.Springframework.cache;
import java.util.concurrent.Callable;

public interface Cache {

	// cacheName，缓存的名字，默认实现中一般是CacheManager创建Cache的bean时传入cacheName
	String getName();

	//得到底层使用的缓存，如Ehcache
	Object getNativeCache();

	// 通过key获取缓存值，注意返回的是ValueWrapper，为了兼容存储空值的情况，将返回值包装了一层，通过get方法获取实际值
	ValueWrapper get(Object key);

	// 通过key获取缓存值，返回的是实际值，即方法的返回值类型
	<T> T get(Object key, Class<T> type);

	// 通过key获取缓存值，可以使用valueLoader.call()来调使用@Cacheable注解的方法。当@Cacheable注解的sync属性配置为true时使用此方法。
	// 因此方法内需要保证回源到数据库的同步性。避免在缓存失效时大量请求回源到数据库
	<T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader);

	// 将@Cacheable注解方法返回的数据放入缓存中
	void put(Object key, Object value);

	// 当缓存中不存在key时才放入缓存。返回值是当key存在时原有的数据
	ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value);

	// 删除缓存
	void evict(Object key);

	// 清空缓存
	void clear();

	// 缓存返回值的包装
	interface ValueWrapper {

	// 返回实际缓存的对象
		Object get();
	}
}

package org.Springframework.cache;
import java.util.Collection;

public interface CacheManager {

	// 通过cacheName创建Cache的实现bean，具体实现中需要存储已创建的Cache实现bean，避免重复创建，也避免内存缓存
        //对象（如Caffeine）重新创建后原来缓存内容丢失的情况
	Cache getCache(String name);

	// 返回所有的cacheName
	Collection<String> getCacheNames();
}

public @interface Cacheable {

    // cacheNames，CacheManager就是通过这个名称创建对应的Cache实现bean
	@AliasFor("cacheNames")
	String[] value() default {};

	@AliasFor("value")
	String[] cacheNames() default {};

    // 缓存的key，支持SpEL表达式。默认是使用所有参数及其计算的hashCode包装后的对象（SimpleKey）
	String key() default "";

	// 缓存key生成器，默认实现是SimpleKeyGenerator
	String keyGenerator() default "";

	// 指定使用哪个CacheManager,如果只有一个可以不用指定
	String cacheManager() default "";

	// 缓存解析器
	String cacheResolver() default "";

	// 缓存的条件，支持SpEL表达式，当达到满足的条件时才缓存数据。在调用方法前后都会判断
	String condition() default "";
        
    // 满足条件时不更新缓存，支持SpEL表达式，只在调用方法后判断
	String unless() default "";

	// 回源到实际方法获取数据时，是否要保持同步，如果为false，调用的是Cache.get(key)方法；如果为true，调用的是Cache.get(key, Callable)方法
	boolean sync() default false;

}

public @interface CacheEvict {

  // ...相同属性说明请参考@Cacheable中的说明
	// 是否要清除所有缓存的数据，为false时调用的是Cache.evict(key)方法；为true时调用的是Cache.clear()方法
	boolean allEntries() default false;

	// 调用方法之前或之后清除缓存
	boolean beforeInvocation() default false;
}

FIFO：先进先出。选择最先进入的数据优先淘汰。
LRU：最近最少使用。选择最近最少使用的数据优先淘汰。
LFU：最不经常使用。选择在一段时间内被使用次数最少的数据优先淘汰。

   <dependency>
            <groupId>com.jincou</groupId>
            <artifactId>redis-caffeine-cache-starter</artifactId>
            <version>1.0.0</version>
   </dependency>

# 二级缓存配置
# 注：caffeine 不适用于数据量大，并且缓存命中率极低的业务场景，如用户维度的缓存。请慎重选择。
l2cache:
  config:
    # 是否存储空值，默认true，防止缓存穿透
    allowNullValues: true
    # 组合缓存配置
    composite:
      # 是否全部启用一级缓存，默认false
      l1AllOpen: false
      # 是否手动启用一级缓存，默认false
      l1Manual: true
      # 手动配置走一级缓存的缓存key集合，针对单个key维度
      l1ManualKeySet:
      - userCache:user01
      - userCache:user02
      - userCache:user03
      # 手动配置走一级缓存的缓存名字集合，针对cacheName维度
      l1ManualCacheNameSet:
      - userCache
      - goodsCache
    # 一级缓存
    caffeine:
      # 是否自动刷新过期缓存 true 是 false 否
      autoRefreshExpireCache: false
      # 缓存刷新调度线程池的大小
      refreshPoolSize: 2
      # 缓存刷新的频率(秒)
      refreshPeriod: 10
      # 写入后过期时间(秒)
      expireAfterWrite: 180
      # 访问后过期时间(秒)
      expireAfterAccess: 180
      # 初始化大小
      initialCapacity: 1000
      # 最大缓存对象个数，超过此数量时之前放入的缓存将失效
      maximumSize: 3000

    # 二级缓存
    redis:
      # 全局过期时间，单位毫秒，默认不过期
      defaultExpiration: 300000
      # 每个cacheName的过期时间，单位毫秒，优先级比defaultExpiration高
      expires: {userCache: 300000,goodsCache: 50000}
      # 缓存更新时通知其他节点的topic名称 默认 cache:redis:caffeine:topic
      topic: cache:redis:caffeine:topic

/**
 *  启动类
 */
@EnableCaching
@SpringBootApplication
public class CacheApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
	}

}

/**
 *  测试
 */
@Service
public class CaffeineCacheService {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CaffeineCacheService.class);

    /**
     * 用于模拟db
     */
    private static Map<String, UserDTO> userMap = new HashMap<>();

    {
        userMap.put("user01", new UserDTO("1", "张三"));
        userMap.put("user02", new UserDTO("2", "李四"));
        userMap.put("user03", new UserDTO("3", "王五"));
        userMap.put("user04", new UserDTO("4", "赵六"));
    }

    /**
     * 获取或加载缓存项
     */
    @Cacheable(key = "'cache_user_id_' + #userId", value = "userCache")
    public UserDTO queryUser(String userId) {
        UserDTO userDTO = userMap.get(userId);
        try {
            Thread.sleep(1000);// 模拟加载数据的耗时
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("加载数据:{}", userDTO);
        return userDTO;
    }


    /**
     * 获取或加载缓存项
     * <p>
     * 注：因底层是基于caffeine来实现一级缓存，所以利用的caffeine本身的同步机制来实现
     * sync=true 则表示并发场景下同步加载缓存项，
     * sync=true，是通过get(Object key, Callable<T> valueLoader)来获取或加载缓存项，此时valueLoader（加载缓存项的具体逻辑）会被缓存起来，所以CaffeineCache在定时刷新过期缓存时，缓存项过期则会重新加载。
     * sync=false，是通过get(Object key)来获取缓存项，由于没有valueLoader（加载缓存项的具体逻辑），所以CaffeineCache在定时刷新过期缓存时，缓存项过期则会被淘汰。
     * <p>
     */
    @Cacheable(value = "userCache", key = "#userId", sync = true)
    public List<UserDTO> queryUserSyncList(String userId) {
        UserDTO userDTO = userMap.get(userId);
        List<UserDTO> list = new ArrayList();
        list.add(userDTO);
        logger.info("加载数据:{}", list);
        return list;
    }

    /**
     * 更新缓存
     */
    @CachePut(value = "userCache", key = "#userId")
    public UserDTO putUser(String userId, UserDTO userDTO) {
        return userDTO;
    }

    /**
     * 淘汰缓存
     */
    @CacheEvict(value = "userCache", key = "#userId")
    public String evictUserSync(String userId) {
        return userId;
    }
}