简介

Read Through模式通常是指一种缓存策略，其中当应用程序尝试读取数据时，缓存系统首先被检查以查看数据是否已经存在于缓存中。如果缓存中存在数据（即缓存命中），则直接从缓存中读取数据并返回给应用程序。如果缓存中不存在数据（即缓存未命中），则从底层的数据存储（如数据库）中读取数据，然后将数据加载到缓存中，最后再返回给应用程序。

这种模式的主要优点包括：

1. 提高性能：通过减少对底层存储的直接访问次数，可以显著提高数据检索的性能。
2. 减少延迟：缓存通常位于内存中，访问速度比磁盘存储快得多，因此可以减少数据检索的延迟。
3. 减轻数据库负载：通过在缓存中存储频繁访问的数据，可以减少对数据库的查询压力，从而提高整个系统的吞吐量。

Read Through模式通常与Lazy Loading（懒加载）和Eager Loading（急加载）等策略相对比：

• Lazy Loading：数据仅在需要时才加载，这可以减少不必要的数据加载，但可能会增加首次访问的延迟。
• Eager Loading：预先加载数据，这可以减少首次访问的延迟，但可能会增加应用程序的内存使用和启动时间。

在实现Read Through模式时，可能需要考虑以下方面：

• 缓存失效策略：确定何时从缓存中移除数据，例如基于时间（TTL）或基于空间（当缓存达到一定大小时）。
• 并发控制：处理多个应用程序实例同时访问和修改缓存的情况。
• 数据一致性：确保缓存中的数据与底层存储中的数据保持一致，特别是在数据更新时。

实现

在Spring Boot中实现Read Through模式，通常可以通过Spring Cache抽象来完成。Spring Cache提供了一个跨不同缓存实现的统一API，并且支持多种缓存解决方案，如EhCache、Hazelcast、Infinispan、Redis等。

1. 添加依赖：首先，需要添加Spring Boot的缓存依赖和选择的缓存实现库（如Redis）

   <!-- Spring Boot Starter Cache -->
   <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
   </dependency><!-- 以Redis为例，添加Redis的Spring Boot Starter -->
   <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
   </dependency>

2. 启用缓存注解：在Spring Boot的配置类上添加@EnableCaching注解，以启用缓存注解支持。

3. 配置缓存管理器：配置一个或多个CacheManager，Spring Boot会自动配置一个简单的CacheManager，但你可以根据需要配置更复杂的缓存策略。

   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;@Configuration
   public class RedisCacheConfig {@Beanpublic RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.string())).serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(GenericJackson2JsonRedisSerializer.json())))Map<String, RedisCacheConfiguration> customCacheConfigs = new HashMap<>();
   customCacheConfigs.put("mySpecialCache", config.entryTtl(Duration.ofMinutes(15))); // 为特定缓存设置不同的过期时间.disableCachingNullValues();return RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(config)// 在这里可以自定义添加缓存配置.withInitialCacheConfigurations(customCacheConfigs).build();}
   }

4. 使用缓存注解：在需要缓存的方法上使用@Cacheable注解来实现Read Through模式。如果缓存中没有数据，方法将被调用，结果将被缓存。

   import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
   import org.springframework.stereotype.Service;@Service
   public class MyService {@Cacheable(value = "myCache", key = "#id")public MyData getDataById(String id) {// 从数据库加载数据return myDataRepository.findById(id);}
   }

5. 缓存键值：在@Cacheable注解中指定缓存的键值，这通常是基于方法参数的值。

6. 缓存名称：指定缓存名称，这将用于区分不同的缓存域。

7. 配置缓存参数：可以根据需要配置缓存的超时时间、条件、除非条件等

   1. value或cacheNames：指定缓存名称。可以指定一个或多个缓存名称，它们将用于存储缓存。

      @Cacheable(value = "myCacheName", key = "#id")

   2. key：定义缓存键值的生成策略。通常使用SpEL表达式（Spring Expression Language）来指定方法参数作为缓存键。

      @Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id")

   3. condition：定义缓存的条件，只有满足条件时才进行缓存。

      @Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id", condition = "#id.length() > 3")

   4. unless：定义不进行缓存的条件，与condition相反，用于排除某些情况。

      @Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id", unless = "#result == null")

   5. keyGenerator：指定自定义的缓存键生成策略，如果需要更复杂的键生成逻辑，可以指定一个KeyGenerator的Bean名称。

      @Cacheable(cacheNames = "myCache", keyGenerator = "myKeyGenerator")

   6. cacheManager：指定使用哪个CacheManager，如果有多个CacheManager时使用。

      @Cacheable(cacheNames = "myCache", cacheManager = "myCacheManager")

   7. expireAfterWrite：设置缓存项写入后过期时间（单位为毫秒）。这是一种常用的配置，用于定义缓存数据的生存时间。

      @Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#id", expireAfterWrite = 3600000) // 1小时后过期

   8. expireAfterAccess：设置缓存项最后一次访问后过期时间，适用于缓存数据在最后一次被访问后多久过期。

   9. refreshAfterWrite：设置写入后多久刷新缓存，适用于动态刷新缓存的场景。

   10. sync：设置是否同步创建缓存项，防止并发环境下的竞态条件。

8. 异常处理：确保处理缓存方法中可能抛出的异常，以避免影响应用程序的稳定性。