二级缓存(Spring Boot)

在Spring Boot中,二级缓存通常指的是实体管理器级别的缓存,它由实体管理器自动管理。Spring Data JPA默认启用了基于缓存提供者的二级缓存,通常使用的缓存提供者是EhCache。

要在Spring Boot中使用二级缓存,请确保你的项目已经包含了Spring Data JPA依赖,并且你的实体类使用了@Entity注解,实体管理器接口继承了JpaRepository或其他Spring Data JPA提供的接口。

以下是一个简单的例子,展示如何在Spring Boot项目中启用和使用二级缓存:

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml以启用二级缓存:



# application.properties
spring.jpa.hibernate.cache.jpa-enable=true
  1. 在实体管理器接口上使用缓存注解:



import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
 
@Repository
public interface YourEntityRepository extends JpaRepository<YourEntity, Long> {
    // 查询方法可以直接使用,Spring Data JPA会自动处理缓存
}
  1. 确保你的实体类上有适当的缓存定义,如果使用EhCache:



import org.hibernate.annotations.Cache;
import org.hibernate.annotations.CacheConcurrencyStrategy;
 
@Entity
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
public class YourEntity {
    // ... 实体属性和方法
}

以上代码展示了如何在Spring Boot项目中启用和使用基于EhCache的Hibernate二级缓存。当你调用实体管理器的查询方法时,如果之前执行过相同的查询,Hibernate会从二级缓存中返回结果,而不是每次都去数据库查询,从而提高了性能。

最后修改于:2024年09月02日 19:15

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日