运维在上线，无聊写博客。最近看了下Spring的缓存框架，这里写一下
1.Spring 缓存框架 原理浅谈
2.Spring 缓存框架 注解使用说明
3.Spring 缓存配置 + Ehcache（默认）
4.Spring 缓存配置 + Ehcache（自己实现）
5.Spring 缓存配置 + Memcache
6.Ehcache和Memcache的资料收集
Spring提供的缓存注解，通过对CacheManager管理Cache，实现对缓存的操作。Spring提供的CacheManager和Cache的关系，可以类比Ehcache里面的Cache和Element的关系。例如存储用户的缓存，对应的数据接口是：CacheManager中管理着一个Map<key,Cache>结构的Cache集合(参考：ConcurrentMapCacheManager.cacheMap)，Map的key值为@Cacheable注解中的name属性，存储内容(Cache)对应的则是同一个name对应的一类数据。这一类数据会根据@Cacheable中key的属性，在Cache里面存储成Map<key,Element>结构的对象集合（参考：ConcurrentMapCache.store）。
可以简单的说，在Spring的@Cache注解中，管理的是一个Map1<name, Map2<key, value>>的存储结构，Map1对应的是CacheManager实现，Map2对应的是Cache实现，在实现中CacheManager和Cache都可以通过配置的方式，实现不同的缓存策略，如下图：
在如上结构中，主要应用了策略模式【面向接口，而不是面向实现】实现业务与具体实现的隔离；通过具体的不同策略实现【开闭原则】，可以方便的增加多个具体实现；业务代码只依赖接口（此处依赖注解），不依赖具体的实现【依赖倒转原则】，高层的业务模块不依赖底层的具体算法。
在底层的具体实现上面，Spring通过配置不同的动态代理的实现【代理工厂】对实现方式进行管理。
在这个框架中Map1<name, Map2<key, value>>的局限性在于，存储结构是一个二层的树状结构，但是现在大部分的缓存例如Memcache和Redis都是<K,V>结构。而且如果把Memcache存储成<K,Map<key,val>>结构的话，在判断缓存（K_key）是否存在的时候，需要把整个K对应的Map从缓存服务器中放到本地环境进行判断，对于宽带和效率上都有比较大的影响。
因此在具体实现的时候，针对集中是缓存，最好不要简单的使用CacheManager和Cache的Map1<name,Map2<key,value>>结构来实现。而是通过其他的方式，将需要存储的值，最终存储成<K,V>结构来提升效率（PS：不使用Map1<name,Map2<key,value>>会导致CacheEvict的allEntries属性失效，后面文章细说）。