两级缓存相比单纯使用远程缓存，具有什么优势呢？
本地缓存基于本地环境的内存，访问速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度
使用本地缓存能够减少和Redis类的远程缓存间的数据交互，减少网络I/O开销，降低这一过程中在网络通信上的耗时
但是在设计中，还是要考虑一些问题的，例如数据一致性问题。首先，两级缓存与数据库的数据要保持一致，一旦数据发生了修改，在修改数据库的同时，本地缓存、远程缓存应该同步更新。
如果是分布式环境下，一级缓存之间也会存在一致性问题，当一个节点下的本地缓存修改后，需要通知其他节点也刷新本地缓存中的数据，否则会出现读取到过期数据的情况，这一问题可以通过类似于Redis中的发布/订阅功能解决。
此外，缓存的过期时间、过期策略以及多线程访问的问题也都需要考虑进去，不过我们今天暂时先不考虑这些问题，简单的在代码中实现两级缓存的管理。
图片中一级缓存找的图是Ehcache，但实际项目中我使用的是caffeine做一级缓存，redis做二级缓存原理都是一样，先引入相关依赖
org.springframework.bootspring-boot-starter-data-rediscom.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.9.2org.springframework.bootspring-boot-starter-cacheorg.apache.commonscommons-pool22.8.1在yml中配置redis的相关信息
redis:host: localhostport: 6379password:timeout: 5000#lettuce:#pool:#max-active: 8#max-wait: -1ms#max-idle: 8#min-idle: 0注释的lettuce都是默认值，实际要调整放开注释自行调整即可
枚举类型枚举
public enum CacheType {/** * 存取 */FULL,/** * 只存 */PUT,/** * 删除 */DEL}定义一个注解，用于添加在需要操作缓存的方法上，使用cacheName + key作为缓存的真正key，timeOut为可以设置的二级缓存Redis的过期时间，type是一个枚举类型的变量，表示操作缓存的类型
import com.yx.light.element.jpa.enums.CacheType;import java.lang.annotation.*;@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface L2Cache {/** * 缓存名字 * @return */String cacheName();/** * 缓存key * @return */String key() default ""; //支持springEl表达式/** * redis缓存超时时间 * @return */long timeOut() default 120;/** * 缓存类型 * @return */CacheType type() default CacheType.FULL;}RedisTemplate配置类
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;@Configuration@EnableCachingpublic class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {/** * 配置自定义redisTemplate * * @return */@BeanRedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);//设置值（value）的序列化采用Jackson2JsonRedisSerializer。redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);//设置键（key）的序列化采用StringRedisSerializer。redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}}Caffeine配置类
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Configurationpublic class CaffeineConfig {@Beanpublic Cache caffeineCache() {return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(128)//初始大小.maximumSize(1024)//最大数量.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)//过期时间.build();}}El转换辅助工具类
import org.springframework.expression.EvaluationContext;import org.springframework.expression.Expression;import org.springframework.expression.ExpressionParser;import org.springframework.expression.common.TemplateParserContext;import org.springframework.expression.spel.standard.SpelExpressionParser;import org.springframework.expression.spel.support.StandardEvaluationContext;import java.util.TreeMap;public class ElParserUtil {private ElParserUtil() {}public static String parse(String elString, TreeMap map) {elString = String.format("#{%s}", elString);//创建表达式解析器ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();//通过evaluationContext.setVariable可以在上下文中设定变量。EvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();map.entrySet().forEach(entry ->context.setVariable(entry.getKey(), entry.getValue()));//解析表达式Expression expression = parser.parseExpression(elString, new TemplateParserContext());//使用Expression.getValue()获取表达式的值，这里传入了Evaluation上下文String value = expression.getValue(context, String.class);return value;}}两级缓存切面，在切面中操作Cache来读写Caffeine的缓存，操作RedisTemplate读写Redis缓存。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;import com.yx.light.element.jpa.annotations.L2Cache;import com.yx.light.element.jpa.enums.CacheType;import com.yx.light.element.jpa.utils.ElParserUtil;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;import org.springframework.util.StringUtils;import java.lang.reflect.Method;import java.util.Objects;import java.util.TreeMap;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Slf4j@Component@Aspect@AllArgsConstructorpublic class L2CacheAspect {private final Cache cache;private final RedisTemplate redisTemplate;@Pointcut("@annotation(com.yx.light.element.jpa.annotations.L2Cache)")public void cacheAspect() {}@Around("cacheAspect()")public Object doAround(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();Method method = signature.getMethod();//拼接解析springEl表达式的mapString[] paramNames = signature.getParameterNames();Object[] args = point.getArgs();TreeMap treeMap = new TreeMap();for (int i = 0; i 改造service实现类的几个方法简单测试一下
@Override@L2Cache(cacheName = "GroupHeader", type = CacheType.FULL)public List findAllGroupHeader() {return groupHeaderRepository.findAll();}@Override@L2Cache(cacheName = "GroupHeader", key = "#groupHeader.groupCode", type = CacheType.PUT)public void editGroupHeader(GroupHeader groupHeader) {groupHeaderRepository.save(groupHeader);}@Override@L2Cache(cacheName = "GroupHeader", key = "#ids", type = CacheType.DEL)public void deleteGroupHeader(String ids) {String[] split = ids.split(",");for (String id : split) {groupHeaderRepository.deleteById(Long.parseLong(id));}}连续调用两次查询接口看日志打印效果和redis客户端的查询
