這是我們最后一篇關于Spring的緩存抽象的文章的后續文章 。

作為工程師，您可以通過了解所使用的某些工具的內部知識來獲得寶貴的經驗。 了解工具的行為有助于您在做出設計選擇時變得更加成熟。 在這篇文章中，我們描述了一個基準測試實驗和結果，這些結果將幫助您了解Spring的內置緩存注釋。

看一下以下兩種方法：

@Cacheable (value = "time" , key = "#p0.concat(#p1)" ) public long annotationWithSpel(String dummy1, String dummy2) { "#p0.concat(#p1)" annotationWithSpel(String dummy1, String dummy2) { return System.currentTimeMillis(); } System.currentTimeMillis(); } @Cacheable (value = "time" ) public long annotationBased(String dummy1, String dummy2) { @Cacheable (value = annotationBased(String dummy1, String dummy2) { return System.currentTimeMillis(); } System.currentTimeMillis(); }

在這里，我們有兩種非常相似的方法，每種方法都使用Spring Cache的內置@Cacheable注釋進行注釋。 第一個包含使用Spring Expression Language編寫的表達式。 該表達式用于配置如何使用方法參數計算緩存鍵。 第二個依賴于Spring的默認行為，即“所有方法參數均視為鍵”。 實際上，以上兩種方法實際上都導致完全相同的外部行為。

我們進行了一些基準測試，從而可以評估其性能：

Benchmark Mode Cnt Score Error Units CacheBenchmark.annotationBased avgt 5 271.975 ± 11.586 ns/op CacheBenchmark.spel avgt 5 1196.744 ± 93.765 ns/op CacheBenchmark.manual avgt 5 16.325 ± 0.856 ns/op CacheBenchmark.nocache avgt 5 40.142 ± 4.012 ns/op

事實證明，具有手動配置的緩存的方法運行速度慢4.4倍！ 事后看來，由于間接費用，這種結果似乎是合理的。 Spring框架必須解析任意復雜的表達式，并且在此計算中消耗了一些周期。

我們為什么要寫這個故事？ 好 -

我們非常關心軟件性能。

我們自己的代碼庫中有一些這樣的實例，我們不得不權衡性能以獲得零收益。

您應該檢查您的代碼庫，并進行檢查或審核。 杰蒂森（Jettison）也在其中一些實例中獲得了性能提升。 您很可能在某些實例中也手動配置了緩存鍵。 請記住，這與Spring Cache默認為您提供的行為完全相同。 絕對的雙贏局面！

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2019/04/more-about-spring-cache-performance.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的有关Spring缓存性能的更多信息的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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