使用Spring3.1.1的缓存示例

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定义数据访问接口:

  1. package org.kevin.cache.dao;  
  2.   
  3. import java.util.Collection;  
  4.   
  5. import org.kevin.cache.domain.Data;  
  6.   
  7. public interface DataDAO {  
  8.   
  9.     public void add(Data data);  
  10.   
  11.     public void update(Data data);  
  12.   
  13.     public Data find(Integer id);  
  14.   
  15.     public void delete(Integer id);  
  16.       
  17.     public Collection<Data> getAll();  
  18. }  


对接口方法进行实现,使用Map模拟数据库的表进行存储数据:

  1. package org.kevin.cache.dao;  
  2.   
  3. import java.util.Collection;  
  4. import java.util.HashMap;  
  5. import java.util.Map;  
  6.   
  7. import org.kevin.cache.domain.Data;  
  8. import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;  
  9. import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;  
  10.   
  11. public class DataDAOImpl implements DataDAO {  
  12.   
  13.     private Map<Integer, Data> dataMap = new HashMap<>();  
  14.   
  15.     @Override  
  16.     @CacheEvict(value = "data", allEntries = true)  
  17.     public void add(Data data) {  
  18.         System.out.println("Execute:public void add(Data data)");  
  19.         dataMap.put(data.getId(), data);  
  20.     }  
  21.   
  22.     @Override  
  23.     @CacheEvict(value = "data", allEntries = true)  
  24.     public void update(Data data) {  
  25.         System.out.println("Execute:public void update(Data data) ");  
  26.         dataMap.put(data.getId(), data);  
  27.     }  
  28.   
  29.     @Override  
  30.     @Cacheable(value = "data")  
  31.     public Data find(Integer id) {  
  32.         System.out.println("Execute:public Data find(Integer id)");  
  33.         return dataMap.get(id);  
  34.     }  
  35.   
  36.     @Override  
  37.     @CacheEvict(value = "data", allEntries = true)  
  38.     public void delete(Integer id) {  
  39.         System.out.println("Execute:public void delete(Integer id)");  
  40.         dataMap.remove(id);  
  41.     }  
  42.   
  43.     @Override  
  44.     @Cacheable(value = "data")  
  45.     public Collection<Data> getAll() {  
  46.         System.out.println("Execute:public Collection<Data> getAll()");  
  47.         return dataMap.values();  
  48.     }  
  49. }  

如上,对数据进行增删改的时候清空缓存,查询时使用缓存。其中value为缓存区,allEntries表示清空缓存区中的所有数据。为了稍后验证缓存是否生效,打印出执行的方法签名。

定义领域模型:

  1. package org.kevin.cache.domain;  
  2.   
  3. public class Data {  
  4.   
  5.     private Integer id;  
  6.     private String first;  
  7.     private String second;  
  8.   
  9.     public Data(Integer id, String first, String second) {  
  10.         this.id = id;  
  11.         this.first = first;  
  12.         this.second = second;  
  13.     }  
  14.   
  15.     public String getFirst() {  
  16.         return first;  
  17.     }  
  18.   
  19.     public void setFirst(String first) {  
  20.         this.first = first;  
  21.     }  
  22.   
  23.     public String getSecond() {  
  24.         return second;  
  25.     }  
  26.   
  27.     public void setSecond(String second) {  
  28.         this.second = second;  
  29.     }  
  30.   
  31.     public void setId(Integer id) {  
  32.         this.id = id;  
  33.     }  
  34.   
  35.     public Integer getId() {  
  36.         return id;  
  37.     }  
  38. }  


接下来编写spring配置文件:

  1. <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"   
  2.     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"   
  3.      xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"   
  4.     xsi:schemaLocation="   
  5.             http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.1.xsd   
  6.             http://www.springframework.org/schema/cache http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache-3.1.xsd">   
  7.   
  8.     <cache:annotation-driven />  
  9.       
  10.     <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">  
  11.         <property name="caches">  
  12.             <set>  
  13.                 <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean" p:name="default" />  
  14.                 <bean class="org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheFactoryBean" p:name="data" />  
  15.             </set>  
  16.         </property>  
  17.     </bean>  
  18.   
  19.     <bean id="dataDao" class="org.kevin.cache.dao.DataDAOImpl" />  
  20. </beans>  

最后编写main方法验证缓存是否生效:

  1. package org.kevin.cache;  
  2.   
  3. import java.util.Collection;  
  4.   
  5. import org.kevin.cache.dao.DataDAO;  
  6. import org.kevin.cache.domain.Data;  
  7. import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  
  8.   
  9. public class CacheMain {  
  10.   
  11.     public static void main(String[] args) {  
  12.           
  13.         ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("spring-cache-demo.xml");  
  14.         DataDAO dataDAO = context.getBean("dataDao", DataDAO.class);  
  15.           
  16.         dataDAO.add(new Data(1, "li", "wenkai"));  
  17.         Collection<Data> dataCollection = dataDAO.getAll();  
  18.         System.out.println(dataCollection.size());  
  19.           
  20.         System.out.println("=================================");  
  21.           
  22.         dataDAO.add(new Data(2, "jack", "lee"));  
  23.         dataCollection = dataDAO.getAll();  
  24.         System.out.println(dataCollection.size());;  
  25.         Data data = dataDAO.find(1);  
  26.         System.out.println(data.getFirst());  
  27.         data = dataDAO.find(2);  
  28.         System.out.println(data.getFirst());  
  29.         data = dataDAO.find(2);  
  30.         System.out.println(data.getFirst());;  
  31.           
  32.         System.out.println("====================================");  
  33.         dataDAO.add(new Data(3, "kevin", "lee"));  
  34.         data = dataDAO.find(2);  
  35.         System.out.println(data.getFirst());  
  36.         data = dataDAO.find(3);  
  37.         System.out.println(data.getFirst());  
  38.         data = dataDAO.find(2);  
  39.         System.out.println(data.getFirst());  
  40.     }  
  41. }  


打印接过如下,表示已经生效:

  1. Execute:public void add(Data data)  
  2. Execute:public Collection<Data> getAll()  
  3. 1  
  4. =================================  
  5. Execute:public void add(Data data)  
  6. Execute:public Collection<Data> getAll()  
  7. 2  
  8. Execute:public Data find(Integer id)  
  9. li  
  10. Execute:public Data find(Integer id)  
  11. jack  
  12. jack  
  13. ====================================  
  14. Execute:public void add(Data data)  
  15. Execute:public Data find(Integer id)  
  16. jack  
  17. Execute:public Data find(Integer id)  
  18. kevin  
  19. jack  


 

最后,spring支持的缓存机制,是方法级的缓存,而不关注底层是否使用了数据库以及通过什么方式访问的数据库;因此这种缓存不止可以放到DAO层,也可以放置到Service层,甚至可以对各种代码数据进行缓存。

如果应用中同时使用了Hibernate和Ibatis,或者这种方式是一种好的缓存解决方案。

原文地址:https://www.cnblogs.com/chenying99/p/2709046.html