在日常的编码实践中，经常会用到缓存来解决高并发问题，缓存可以说是解决流量洪峰的不二利器。虽然集团中间件团队已经构建了缓存的基础设施，已经帮助我们解决了绝大部分问题，但是在实际的编码使用过程中，应用端调用缓存API时还是存在下述几类问题：
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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。
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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。
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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。
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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。
因此，缓存是什么，如何选择某一种缓存，都不是本文重点，今天就写写实际编码过程中，如何将缓存代码从业务代码中剥离出来，促使代码更简洁，更便于阅读。
实践分析
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
最后是注解写法，相对前两种写法，代码已从业务代码中剥离出来，阅读代码的人，只会关心业务功能是如何实现的，使用哪个缓存，如何实现的，完全可以忽略。
spring cache方案分析
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。
以上就是Spring Cache的原理。Spring Cache是Spring提供的通用缓存框架。它利用了AOP，实现了基于注解的缓存功能，使开发者不用关心底层使用了什么缓存框架，只需要在方法上简单地加一个注解，就能实现缓存功能了。用户使用Spring Cache，可以快速开发一个很不错的缓存功能。
▐ 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
Spring Cache的功能很强大，设计也非常优雅。特别适合缓存控制没有那么细致的场景，比如偏静态展示页面，点赞数、排名等等，这些场景的特点是对数据实时性没有那么严格的要求，只需要将数据源缓存下来，过期之后自动刷新即可。这些场景下，Spring Cache就是神器，能大幅度提升研发效率。
但在高并发大数据量的场景下，精细的缓存颗粒度的控制上，还是需要做功能扩展。
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多级缓存；
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缓存定期刷新；
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列表缓存；
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缓存cpp保护机制；
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缓存计数。
例如：Spring Cache并没有二级缓存的实现
自定义cache方案
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
写在最后面
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。
团队介绍
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