1.cacheevict Դ?源码?

cacheevict Դ??

       在开发中，遇到一个需要批量模糊删除特定租户缓存的源码需求。常规的源码使用方式包括使用@CacheEvict注解清除指定的缓存key或全部缓存。然而，源码获利比例算法源码当需要按照租户的源码唯一TelnetID进行缓存分离时，常规的源码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，源码不符合需求。源码

       为了实现批量模糊删除，源码需要深入理解@CacheEvict注解的源码实现原理。通常，源码质押盗u源码@CacheEvict是源码通过AOP（面向切面编程）实现的，核心类是源码CacheAspectSupport，其内部方法负责缓存的源码清理。通过对CacheAspectSupport类的源码源码分析，我们可以发现缓存清理的小程序画图源码逻辑主要在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，调用的源码樊满不满是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，在namespace *中插入特定的TelnetID，从而实现目标。鱼仙指标源码

       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。