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使用缓存的逻辑非常通用，基本都是先查缓存，有直接返回，没有查DB，再放入缓存中。这段通用逻辑散落在系统的各个地方，违反了高内聚低耦合的原则。 -
缓存代码和业务逻辑代码深度耦合在一起，不仅降低了代码的可读性，还额外增加了系统复杂度。 -
如果要切换缓存（MDB->LDB）或者API升级时，所有涉及代码都需要改动。 -
如果要解决缓存击穿、缓存穿透、级联缓存等类似通用问题时，都需要通过框架去解决。
先读取缓存数据，如果有数据则直接返回，如果没有读取到数据，则读取DB数据，等数据返回后，再更新缓存。
这种场景，在日常编码中，很常见，太简单，但是实际的代码确实很不一样，列举如下几种：
▐ 传统写法
使用什么缓存，就直接使用，嵌入到业务代码中。这种代码不管是code review，还是后人学习业务代码时，都不想看，道理很简单，跟实际的业务功能无关，我不想知道你用什么缓存，你是怎么编码缓存代码的。
▐ 高级一点的写法
相比传统的写法，为了解决缓存各种数据格式（List、Map等），各种对象序列化问题（java、json），团队内可以针对缓存这块，封装成简单的API，方便大家使用。使用简单了，但代码依然嵌入在业务代码中，没有剥离出来。
▐ 注解写法
spring cache利用动态代理的方式，在代理类中处理缓存的相关操作，同时调用被代理类中的方法，从而可以使操作缓存的代码和业务代码分离，并且后期需要强化缓存能力时，也只需要修改代理类中的方法即可。
▐ 代码目录
▐ 注解导图
▐ 注解使用示例
@Cacheable(value = "user_cache", unless = "#result == null")public User getUserById(Long id) {return userMapper.getUserById(id);}@CachePut(value = "user_cache", key = "#user.id", unless = "#result == null")public User updateUser(User user) {userMapper.updateUser(user);return user;}@CacheEvict(value = "user_cache", key = "#id")public void deleteUserById(Long id) {userMapper.deleteUserById(id);}
▐ 方案分析
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多级缓存； -
缓存定期刷新； -
列表缓存； -
缓存cpp保护机制； -
缓存计数。
学习spring cache框架方案，实现自定义cache框架，不仅保留spring cache框架的优点，同时实现spring cache很多缺失的能力，例如缓存击穿、缓存穿透保护，多级缓存等。
▐ 注解代码示例
▐ 方案架构
借助spring cache实现方式，构建自定义缓存框架，扩展了很多注解，例如计数、缓存刷新、列表缓存、分布式锁、多级缓存等，不仅实现了缓存代码和业务代码的分离，同时拓展了spring缓存的能力，极大的提升了代码的可读性，降低了缓存代码维护的效率。
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