Spring Cache是什么？
Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis）
Spring Cache的好处
1，提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；
2，通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；
3，提供事务回滚时也自动回滚缓存；
4，支持比较复杂的缓存逻辑；
Spring Cache支持的缓存类型
@Bean
public EhCacheCacheManager cacheManager(CacheManager ehCacheCacheManager) {
return new EhCacheCacheManager(ehCacheCacheManager);
} Spring Cache常用的缓存注释
@EnableCaching：
标记注解 @EnableCaching，开启缓存，并配置Redis缓存管理器。@EnableCaching 注释触发后置处理器,检查每一个Spring bean 的 public 方法是否存在缓存注解。如果找到这样的一个注释,
自动创建一个代理拦截方法调用和处理相应的缓存行为。
缓存@Cacheable
根据方法对其返回结果进行缓存，下次请求时，如果缓存存在，则直接读取缓存数据返回；如果缓存不存在，则执行方法，并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。
属性值如下：
缓存@CachePut
使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存中读取缓存数据，而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。
缓存@CacheEvict
缓存应用流程
- 通过缓存提供者CachingProvider得到缓存管理器CacheManager；
- 缓存提供者可以管理多个缓存管理器；
- 每个缓存管理器管理特定类型的缓存；比如：CacheManager1管理redis缓存、CacheManager2管理memcache缓存；
- 缓存管理器用来管理缓存Cache；
- 一个缓存管理器管理多个缓存；比如：Cache1用来保存员工数据、Cache2用来缓存部门数据；
- 缓存中保存多条数据，每一条数据是一个键值对；
- Cache接口中提供了一些api，用来对数据进行增删改查操作；
什么样的数据适合放入缓存
什么样的数据需要放进缓存呢？把数据放入缓存,有三个标准:
- 数据量不大
- 访问频率高
- 数据更改频率低
常用的本地缓存
| 本地缓存 | 介绍 |
| Caffeine | |
| ehcache | 是一个纯 |
| GuavaCache | |
常用的本地缓存测试比较
测试逻辑：
- 构建Cache，load方法为简单的字符串拼接
- 将250000个字符串加载到cache后，启动任务线程，预热10s后，开始计时，统计每10秒的count，共6轮，最后统计每轮中的每秒平均值
测试结果：
(1) 6个线程纯读：
(2) 4个线程读+2个线程写：
压测对比
运行环境：MacBook
Pro i7-4870HQ CPU @ 2.50GHz (4 core) 16 GB
读操作
在这个基准测试中，8个线程同时从配置了最大大小的缓存中读取。
写操作
在这个基准测试中，8个线程同时写入一个配置了最大大小的缓存。
读
| Unbounded | ops/s (8 threads) | ops/s (16 threads) |
| ConcurrentHashMap (v8) | 560,367,163 | 1,171,389,095 |
| ConcurrentHashMap (v7) | 301,331,240 | 542,304,172 |
| Bounded | ||
| Caffeine | 181,703,298 | 382,355,194 |
| ConcurrentLinkedHashMap | 154,771,582 | 313,892,223 |
| LinkedHashMap_Lru | 9,209,065 | 13,598,576 |
| Guava (default) | 12,434,655 | 10,647,238 |
| Guava (64) | 24,533,922 | 43,101,468 |
| Ehcache2_Lru | 11,252,172 | 20,750,543 |
| Ehcache3_Lru | 11,415,248 | 17,611,169 |
| Infinispan_Old_Lru | 29,073,439 | 49,719,833 |
| Infinispan_New_Lru | 4,888,027 | 4,749,506 |
写
| Unbounded | ops/s (8 threads) | ops/s (16 threads) |
| ConcurrentHashMap (v8) | 60,477,550 | 50,591,346 |
| ConcurrentHashMap (v7) | 46,204,091 | 36,659,485 |
| Bounded | ||
| Caffeine | 55,281,751 | 48,295,360 |
| ConcurrentLinkedHashMap | 23,819,597 | 39,797,969 |
| LinkedHashMap_Lru | 10,179,891 | 10,859,549 |
| Guava (default) | 4,764,056 | 5,446,282 |
| Guava (64) | 8,128,024 | 7,483,986 |
| Ehcache2_Lru | 4,205,936 | 4,697,745 |
| Ehcache3_Lru | 10,051,020 | 13,939,317 |
| Infinispan_Old_Lru | 7,538,859 | 7,332,973 |
| Infinispan_New_Lru | 4,797,502 | 5,086,305 |
本地缓存推荐
Caffeine是在guava基础上进行优化的产物，也是带着替代guava的目的而来的，因而在使用上差别不大，但是通过测试可以明显看到Caffeine在性能上的优势。
Caffeine是Spring 5默认支持的Cache，可见Spring对它的看重。
Caffine是什么?
Caffeine是⼀个基于Java
8的⾼性能，接近最佳的缓存库。
Caffine有什么特⾊？
- ⾃动将条⽬加载到缓存中，可选择异步加载
- 基于频率和新近度超过最⼤值时的基于⼤⼩的驱逐
- ⾃上次访问或上次写⼊以来测量的条⽬的基于时间的到期
- 当第⼀个条⽬的陈旧请求发⽣时，异步刷新
- 密钥⾃动包含在弱引⽤中
- 值⾃动包含在弱引⽤或软引⽤中
- 被驱逐（或以其他⽅式删除）条⽬的通知
- 写⼊传播到外部资源
- 累积缓存访问统计信息