这里配置就完成了。可以直接在service方法上面开启注解: 有4个注解@Cacheable,@CachePut , @CacheEvict，@CacheConfig @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注释介绍 @Cacheable 作用和配置方法 @Cacheable 的作用 主要针对方法配置，能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 @Cacheable 主要的参数 value 缓存的名称，在 spring 配置文件中定义，必须指定至少一个例如：这里和上面的name 的value对应，楼主这里写的是common @Cacheable(value=”mycache”) 或者 @Cacheable(value={”cache1”,”cache2”} key 缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合例如： @Cacheable(value=”testcache”,key=”#userName”) condition 缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回 true 或者 false，只有为 true 才进行缓存例如： @Cacheable(value=”testcache”,condition=”#userName.length()>2”)
MyBatis Plus有两级缓存 前段时间差点被他害死 也就是缓存带来的经典问题—脏读
我们知道内存的读取速度远大于硬盘的读取速度。当需要重复地获取相同数据时，一次一次地请求数据库或者远程服务，导致在数据库查询或远程方法调用上消耗大量的时间，最终导致程序性能降低，这就是数据缓存要解决的问题。
因为首页接口对应获取的首页数据变化不大，但访问量较大，所以就有必要将首页接口数据缓存到redis缓存中，减少数据库压力和提高访问速度
MyBatis二级缓存使用 注意点： 在最新的3.x版本，实现二级缓存的配置也有了一些改变。 官方建议在service使用缓存，但是你也可以直接在mapper层缓存，这里的二级缓存就是直接在Mapper层进行缓存操作 Mybatis的二级缓存实现也十分简单，只要在springboot的配置文件打开二级缓存，即 mybatis-plus: configuration: cache-enabled: true 缓存接口的实现 public class MybatisRedisCache imple
将方法查询结果保存在ConcurrentMap中是一种临时性的方案，一旦应用重启所有的缓存全部被清除了，所以最好还是使用EhCache、Redis中间件用作缓存，可以将缓存进行持久化
MyBatis 内置了一个强大的事务性查询缓存机制，它可以非常方便地配置和定制。其内置了一个缓存机制，我们查询时，如果缓存中存在数据，那么我们就可以直接从缓存中获取，而不是再去向数据库进行请求。
之前我们已经实现了移动端菜品展示、点餐、购物车、下单等功能，但是由于移动端是面向所有的消费者的，请求压力相对比较大，而我们当前所有的数据查询都是从数据库MySQL中直接查询的，那么可能就存在如下问题： ==频繁访问数据库，数据库访问压力大，系统性能下降，用户体验较差。==
综合上述因素，Redis 在数据存储、读写操作和网络通信等方面做出了高效的设计和优化，从而实现了快速的响应和高性能
Java Caching定义5个核心接口:CachingProvider,CacheManager,Cache,Entry,Expiry
本次封装需要所掌握的知识面要求比叫高，涉及到 反射、注解取值、启动类、mybatis缓存原理、mybatis拦截器、Redis操作、数据结构、sqlSessionFactory 掌握、lambda表达式等一系列的内容，代码层面可以多研究研究。
官网文档：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.0.2.RELEASE/reference/htmlsingle/
如果遇到这种错误 Cannot construct instance of java.time.LocalDate…Could not read JSON: Expected array…
日常开发过程中，大家使用redis缓存基本上是家常便饭，但是代码中使用redisTemplate组件会略显得麻烦，使用时需要开发人员查阅官网文档，具体场景使用哪些方法，会花费相对的时间，故小编为提升开发效率，整理一些基本常用的交互缓存的方法，涉及redis相关的数据结构：String，List，Set，ZSet，应对大家日常开发足以。 如果该类中缺失常用的方法，希望小伙伴们评论区留言，及时更新！！！
package catchManager; import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; /**
Redis的众多应用场景中缓存绝对是频率最高的场景了。本文来介绍下Redis作为缓存要注意的地方。
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存，将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能，降低 MySQL 等关系型数据库压力，甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化，Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。
高并发情境下首先考虑到的第一层优化方案就是增加缓存，尤其是通过Redis将原本在数据库中的数据复制一份放到内存中，可以减少对数据库的读操作，数据库的压力降低，同时也会加快系统的响应速度，但是同样的也会带来其他的问题，比如需要考虑数据的一致性、还需要预防可能的缓存击穿、穿透和雪崩问题等等。
Redis做mybatis的二级缓存 作用提升速度，保证多台服务器访问同一数据库时不会崩 注意：保证本地有下载redis且已经打开，否则无法使用。 【本文只讲述了实现步骤，并没有原理讲解】 保证有导入mybatis依赖和Redis依赖 <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.2
何为数据字典？数据字典就是管理系统常用的分类数据或者一些固定数据，例如：省市区三级联动数据、民族数据、行业数据、学历数据等，由于该系统大量使用这种数据，所以我们要做一个数据管理方便管理系统数据，一般系统基本都会做数据管理。
顾名思义，@Cacheable可以用来进行缓存的写入，将结果存储在缓存中，以便于在后续调用的时候可以直接返回缓存中的值，而不必再执行实际的方法。最简单的使用方式,注解名称=缓存名称,使用例子如下:
在 补习系列(A3)-springboot redis 与发布订阅 一文中，我们介绍了使用 Redis 实现消息订阅发布的机制，并且给出了一个真实用例。
缓存击穿的成因 缓存击穿是指在高并发场景下，某个热点数据的缓存突然失效（如缓存过期），而这时恰好有大量的并发请求来访问这个刚刚失效的key，所有请求都无法从缓存中获取到数据，进而都涌向数据库，导致数据库瞬时压力过大，这就是所谓的“击穿”。尤其是在数据更新并不频繁的情况下，这种集中性的数据库查询压力可能导致数据库响应变慢，甚至宕机。 解决方案 - Java代码示例（使用Redis分布式锁） 下面是一个基于Redis实现分布式锁，用于解决缓存击穿问题的基本Java代码框架： import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; import java.util.Collections; @Service public class CacheService { private final StringRedisTemplate redisTemplate; private final RedisScript<Long> luaLockScript; public CacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; luaLockScript = new DefaultRedisScript<>(// 定义Lua脚本，用于获取分布式锁 "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " + "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], 1);" + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " + "return 1; " + "end;" + "return 0;", Long.class); } public Object getDataFromDBWithLock(String cacheKey) { Boolean locked = acquireLock(cacheKey, "uniqueId"); // 尝试获取锁 if (locked) { try { // 如果获取到锁，则尝试从缓存中获取数据 Object data = getDataFromCache(cacheKey); if (data != null) { return data; } // 缓存未命中，从数据库加载数据 data = loadFromDatabase(cacheKey); // 将数据写入缓存 writeToCache(cacheKey, data); return data; } finally { releaseLock(cacheKey, "uniqueId"); // 无论何时，都要确保最后释放锁 } } else { // 没有获取到锁，等待其他线程完成数据库操作后从缓存中读取 return getDataFromCacheAfterWait(cacheKey); } } private Boolean acquireLock(String key, String uniqueId) { // 调用Lua脚本获取分布式锁，这里假设expireTime是你设置的锁超时时间 Long result = redisTemplat
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API的非关系型数据库（NoSQL）。
除此之外，由于Redis 提供了 AOF以及RDB两种持久化机制，某些情况下也可以作为临时数据库使用。 本次将介绍 SpringBoot 中如何使用 Redis 进行缓存读写。
介绍SpringBoot项目中使用缓存，之前先介绍一下Spring的缓存抽象和JSR107，本博客是我在学习尚硅谷视频和参考其它博客之后做的笔记，仅供学习参考
Redis介绍 Redis 是一个高性能的key-value数据库。我们平时在项目中设计数据访问的时候往往都是采用直接访问数据库，采用数据库连接池来实现，但是如果项目访问量过大或者访问过于频繁，将会对
springboot版本为2.5.4 redis版本 3.2 引入starter
在set基础上，加一个score值。之前set是k1 v1 v2 v3，现在zset是k1 score1 v1 score2 v2;
GatewayControllerEndpoint 基于actuate端点的默认实现，支持JVM 级别的动态路由，不能序列化存储
http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161
随着业务中缓存及分布式锁的加入，业务代码变的复杂起来，除了需要考虑业务逻辑本身，还要考虑缓存及分布式锁的问题，增加了程序员的工作量及开发难度。而缓存的玩法套路特别类似于事务，而声明式事务就是用了aop的思想实现的。
在 for 循环中操作 redis。如果数据命中缓存还好，一旦缓存没有命中，则会访问数据库。
SpringBoot 笔记 (五): 缓存 1.JSR107介绍 1.核心概念 JSR107这个规范有五个核心概念分别是： CacheProvider 它用来管理缓存的Manager也就是用来创建，删除，管理，配置CacheManager 的 CacheManager 是用来管理各个缓存，创建，删除，管理，配置Cache的 Cache 是各个具体的缓存组件 Entry 是缓存中具体的一个缓存项 Expire 缓存的过期时间 2.导入包 javax.cache.cache-api javax.cache.c
https://www.cnblogs.com/noneplus/p/11532065.html
无论你在使用Zuul还是Spring Cloud Gateway 的时候，官方文档提供的方案总是基于配置文件配置的方式
对于缓存大家都不会陌生，但如何正确和合理的使用缓存还是需要一定的思考，本文将基于Java技术栈对缓存做一个相对详细的介绍，内容分为基本概念、本地缓存、远程缓存和分布式缓存集群几个部分，重点在于理解缓存
1、项目目录结构： 📷 2、application.properties配置文件： 我这里redis连的是虚拟机上面的，你改下host地址就行 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/spring_cache spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jd
之前说了使用JdbcTemplate、MyBatis、Spring Data JPA三种连接数据库的方式。
NoSQL(Not Only SQL )，意即不仅仅是SQL, 泛指非关系型的数据库。Nosql这个技术门类,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。
使用该注解的方法当缓存存在时，会从缓存中获取数据而不执行方法，当缓存不存在时，会执行方法并把返回结果存入缓存中。一般使用在查询方法上，可以设置如下属性：
NoSQL，泛指非关系型的数据库。区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID：原子性（atomicity，或称不可分割性）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）注意不保证不代表没有。NoSQL是一项全新的数据库革命性运动，其拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
本文演示了如何在Spring Boot中将Redis作为缓存使用，具体的内容包括：
beforeInvocation = true: 代表清除缓存操作在方法运行之前执行，无论方法是否出现异常，缓存都要清除。
内存型数据库，有持久化功能，具备分布式特性，可靠性高，适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统（如新浪微博的计数和微博发布部分系统，对数据安全性、读写要求都很高）。
NoSQL的全称是Not only SQL，在过去的几年中，NoSQL数据库一度成为高并发、海量数据存储解决方案的代名词，与之相应的产品也呈现出雨后春笋般的生机。然而在众多产品中能够脱颖而出的却屈指可数，如Redis、MongoDB、BerkeleyDB和memcached等内存数据库。
今天，我不自量力的面试了某大厂的 Java 开发岗位，迎面走来一位风尘仆仆的中年男子，手里拿着屏幕还亮着的 Mac。他冲着我礼貌的笑了笑，然后说了句“不好意思，让你久等了”，然后示意我坐下，说：“我们开始吧，看了你的简历，觉得你对 Redis 应该掌握的不错，我们今天就来讨论下 Redis……”。我想：“来就来，兵来将挡水来土掩”。
上面我们已经初步SpringBoot整合好了Redis，也可以正常运行出结果，看似没什么问题
今天，“我”不自量力的面试了某大厂的 Java 开发岗位，迎面走来一位风尘仆仆的中年男子，手里拿着屏幕还亮着的 Mac。他冲着我礼貌的笑了笑，然后说了句“不好意思，让你久等了”，然后示意我坐下，说：“我们开始吧，看了你的简历，觉得你对 Redis 应该掌握的不错，我们今天就来讨论下 Redis……”。我想：“来就来，兵来将挡水来土掩”。
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