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在高并發的Spring Boot + PGSQL環境中,緩存技術可以顯著提高系統性能,減少數據庫負載。以下是一些實踐建議:
Spring提供了強大的緩存抽象,可以通過注解或配置文件來啟用緩存。
在Spring Boot主類上添加@EnableCaching
注解:
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
使用@Cacheable
注解來緩存方法的結果:
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class UserService {
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(Long id) {
// 從數據庫中獲取用戶信息
return userRepository.findById(id).orElse(null);
}
}
Spring Boot支持多種緩存管理器,如EhCache、Redis等。這里以EhCache為例:
在pom.xml
中添加EhCache依賴:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>
在application.yml
中配置EhCache:
spring:
cache:
type: ehcache
ehcache:
cache-manager:
config: classpath:ehcache.xml
創建ehcache.xml
文件:
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://www.ehcache.org/ehcache.xsd"
updateCheck="false">
<diskStore path="java.io.tmpdir/ehcache"/>
<defaultCache
maxElementsInMemory="100"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120"
overflowToDisk="true"
maxElementsOnDisk="10000000"
diskPersistent="true"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
<cache name="users"
maxElementsInMemory="1000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="300"
timeToLiveSeconds="600"
overflowToDisk="true"
diskPersistent="true"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>
Redis是一個高性能的內存數據庫,適合在高并發環境中使用。
在pom.xml
中添加Redis依賴:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
在application.yml
中配置Redis:
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
在配置類中配置Redis緩存管理器:
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofSeconds(60)); // 設置緩存過期時間
return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
.cacheDefaults(config)
.withInitialCacheConfigurations(getCacheConfigurations())
.build();
}
private Map<String, RedisCacheConfiguration> getCacheConfigurations() {
Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfigurations = new HashMap<>();
cacheConfigurations.put("users", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofSeconds(300)));
return cacheConfigurations;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(connectionFactory);
return template;
}
}
Guava Cache是一個高性能的緩存庫,可以作為Spring Cache的替代方案。
在pom.xml
中添加Guava Cache依賴:
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.0.1-jre</version>
</dependency>
在配置類中配置Guava Cache:
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Configuration
public class GuavaCacheConfig {
@Bean
public Cache<Long, User> userCache() {
return CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS) // 設置緩存過期時間
.maximumSize(1000) // 設置最大緩存條目數
.build();
}
}
在高并發的Spring Boot + PGSQL環境中,可以使用Spring Cache抽象、EhCache、Redis或Guava Cache來提高系統性能。選擇合適的緩存技術并結合實際情況進行配置,可以有效減少數據庫負載,提升系統響應速度。
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