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1.SpringBoot优雅的码设集成EhCache
2.增强Spring改造@CacheEvict，支持缓存批量模糊删除！码设
3.Spring Cache 中的码设表达式求值（及 Spring Cache 小结）
4.CMU15445（Spring 2023）PROJECT #1 - Buffer Pool
5.④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存

SpringBoot优雅的集成EhCache

       大家好，我是码设连边。今天带来的码设是EhCache在SpringBoot框架下优雅的使用实战。EhCache是码设织梦源码搭建Java生态下的一个快速、精干的码设进程内缓存框架。当考虑缓存时，码设通常会想到Redis，码设但在特定场景下，码设使用EhCache更合理，码设特别是码设单机、单应用内的码设常见缓存。

       创建Maven项目并引入依赖，码设包括spring-boot-starter-web、码设spring-boot-starter-cache、cache-api、ehcache。记得刷新Maven引用，确保所有依赖正确加载。

       配置启动类和ehcache.xml文件。在ehcache.xml中定义缓存模块，腾讯企业源码指定key和value的类型，以及过期时间。使用配置注解在config文件中开启EhCache。

       设计模拟场景，通过控制器调用Service的接口查找用户。整体代码结构包括控制器入口、service定义等。

       启动服务，通过浏览器访问/lianbian/EhC...获取，微信公众号读者可点击阅读原文查看。

       我是连边，专注于Java和架构领域，致力于撰写原理、实战与体系化的技术文章。关注订阅号@连边，不错过精彩内容。

增强Spring改造@CacheEvict，支持缓存批量模糊删除！

       在开发中，遇到一个需要批量模糊删除特定租户缓存的需求。常规的巴特源码论坛使用方式包括使用@CacheEvict注解清除指定的缓存key或全部缓存。然而，当需要按照租户的唯一TelnetID进行缓存分离时，常规的allEntries = true清空namespace下的所有元素方式已不再适用。因为这种操作将导致所有缓存数据清空，不符合需求。

       为了实现批量模糊删除，需要深入理解@CacheEvict注解的实现原理。通常，@CacheEvict是通过AOP（面向切面编程）实现的，核心类是CacheAspectSupport，其内部方法负责缓存的清理。通过对CacheAspectSupport类的源码分析，我们可以发现缓存清理的逻辑主要在processCacheEvicts方法中，该方法通过调用performCacheEvict方法进行实际的缓存清理。

       在processCacheEvicts方法中，performCacheEvict方法负责调用RedisCache类的evict和clear方法进行缓存清理。当allEntries为true时，调用的是clear方法，该方法以namespace:: *作为key规则进行模糊删除。这一发现为实现批量模糊删除提供了可能，我们可以通过修改evict方法，unity造桥源码在namespace *中插入特定的TelnetID，从而实现目标。

       为了实现这一需求，需要重写RedisCache类中的evict方法，并集成RedisCache。同时，为了确保定制的RedisCacheResolver生效，需要将其注入到RedisCacheManager中。这涉及定义一个自定义的RedisCacheManagerResolver类，集成RedisCacheManagerResolver实现。

       在完成RedisCacheResolver的实现后，只需要在RedisConfig中管理自定义的RedisCacheManagerResolver。至此，批量模糊删除特定租户缓存的需求已得到解决。

       通过以上步骤，不仅实现了使用自定义注解进行模糊删除缓存，还深入理解了Spring Cache的实现机制，进一步优化了缓存管理流程。这一技术进阶策略不仅适用于当前问题的解决，也为未来的缓存优化提供了参考。

Spring Cache 中的永久透视源码表达式求值（及 Spring Cache 小结）

       上一章未完部分，本章重点解析Spring Cache中的表达式求值机制。Cache注解如key、unless、condition等，支持SpEL表达式。

       CacheOperationExpressionEvaluator在CacheAspectSupport中实现，其关键在于定义的ExpressionKey，实现Comparable接口，包含element和expression字段，并配备SpelExpressionParser和DefaultParameterNameDiscoverer。

       ExpressionKey类在解析过程中扮演关键角色，它从cache获取表达式，若不存在，则使用parser执行parseExpression并缓存结果。此过程需注意表达式的参数名兼容性，分别在Java 8及以下和Java 8以上版本中使用不同的ParameterNameDiscoverer。

       CachedExpressionEvaluator的核心在于解析并缓存表达式，而CacheOperationExpressionEvaluator在其中扮演关键角色，它创建CacheEvaluationContext，该上下文在SpEL求值过程中提供方法参数。

       CacheOperationExpressionEvaluator中提供了求值关键函数，通过生成CacheEvaluationContext以及调用generateKey等方法，结合SpEL表达式和上下文计算实际值。

       总结，Spring Cache的核心源码至此解析完毕。配置由ProxyCachingConfiguration实现，解析注解则由SpringCacheAnnotationParser完成。CacheAspectSupport作为拦截类，通过CacheResolver等进行解析，结合CacheOperationExpressionEvaluator进行表达式求值，最终执行缓存操作。

CMU（Spring ）PROJECT #1 - Buffer Pool

       为了完成CMU（Spring ）PROJECT #1 - Buffer Pool任务，需要遵循三个主要部分的实现策略。任务包括实现LRU-K替换策略、缓冲池管理和RAII思想的PageGuard。本篇内容将详细阐述这三个任务的实现步骤与要点。

       在开始之前，请确保了解了课程官网提供的资源，包括课程网站、源代码、自动测评网站GradeScope和相关论文。为深入理解任务，推荐阅读LeetCode中的相关题目和实际应用。

       任务一：实现LRU-K替换策略

       LRU-K算法是对经典LRU算法的扩展，旨在优化缓存性能。该算法通过维护两个队列：缓存队列cache_list和数据访问历史队列history_list来实现。访问数据时，首先在history_list中累加访问次数，当访问次数达到K次后，数据才会被缓存在cache_list中。这样，可以避免缓存被频繁访问但K次以下的数据污染。

       实现步骤包括：定义数据结构、初始化队列、更新访问记录、检测可替换帧等。利用哈希表实现快速访问历史队列位置。对于线程安全问题，可以使用`std::scoped_lock`来锁定资源。

       任务二：缓冲池管理

       缓冲池管理器为数据库提供了抽象的接口，包括创建、访问、删除page等操作。关键数据结构包括pages_（页面指针数组），用于映射page与frame的关系；disk_manager（硬盘管理类），用于磁盘读写操作；page_table_（页表），用于映射页面与内存位置；replacer_（替换策略，如LRU-K算法）；以及free_list_（空闲链表），用于管理可复用的内存帧。

       实现时需遵循`buffer_pool_manager.h`中的函数提示，注意数据结构之间的关系以及操作顺序。确保线程安全通过使用`std::scoped_lock`。

       任务三：实现RAII思想的PageGuard

       PageGuard封装了Page对象，并自动管理锁的加/释放，体现了RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原则。主要实现构造函数、析构函数、`Drop`方法以及复制操作。在实现过程中，需要正确理解每个变量的作用，例如在`Drop`方法中解除对page的Pin，以及`ReadPageGuard`和`WritePageGuard`构造/析构时对读写锁的加/解锁。

       确保实现逻辑的严谨性和效率，正确处理加锁与解锁操作，以避免资源泄露或竞态条件。

       结果与总结

       完成本项目需要系统地理解缓存算法、数据结构设计以及RAII原则。通过分步骤实现LRU-K算法、缓冲池管理和PageGuard，可以有效地提升数据库性能。实现过程中，遵循课程提供的资源和指导，结合实际编程经验和测试，可以确保项目的顺利完成。本项目强调了理论与实践的结合，通过具体任务的实现，加深了对数据库缓存管理的理解。

④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存

       多级缓存策略能够显著提升系统响应速度并减轻二级缓存压力。本文采用Redis作为二级缓存，Caffeine作为一级缓存，通过多级缓存的设计实现优化。

       首先，进行多级缓存业务流程图的声明，并通过LocalCache注解对一级缓存进行管理。具体源码地址如下。

       其次，自定义CaffeineRedisCache，进一步优化缓存性能。相关源码地址提供如下。

       为了确保缓存机制的正确执行，自定义CacheResolver并将其注册为默认的cacheResolver。具体实现细节可参考以下源码链接。

       在实际应用中，通过上述自定义缓存机制，能够有效地提升系统性能和用户体验。为了验证多级缓存优化效果，我们提供实战应用案例和源码。相关实战案例和源码如下链接。

       实现多级缓存策略的完整源码如下：

       后端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...

       前端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...

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