注解缓存最佳实践

以下是使用注解缓存时的一些最佳实践：

1. 选择合适的缓存框架根据业务需求选择合适的缓存框架，如Spring Cache、Caffeine、Redis等，确保性能和功能满足需求。
2. 合理设计缓存Key
   1. 使用@Cacheable时，确保key唯一且能准确标识缓存数据。
   2. 避免使用默认的SimpleKey，推荐自定义key表达式，如key = "#id"。
3. 设置缓存过期时间
   1. 对于动态数据，设置合理的TTL（Time To Live）以避免缓存过期导致数据不一致。
   2. 使用支持过期策略的缓存实现（如Redis或Caffeine）。
4. 避免缓存穿透、击穿和雪崩
   1. 穿透：对空值结果进行缓存，避免频繁查询无效数据。
   2. 击穿：对热点数据设置合理的过期时间，并使用锁机制防止并发查询。
   3. 雪崩：为不同数据设置随机过期时间，避免缓存同时失效。
5. 谨慎使用@CacheEvict**
   1. 确保在数据更新时正确清理相关缓存，避免数据不一致。
   2. 使用allEntries = true时需注意性能影响。
6. 分层缓存设计
   1. 结合本地缓存（如Caffeine）和分布式缓存（如Redis）实现多级缓存，提高性能和可用性。
7. 监控和调试
   1. 配置缓存监控工具，实时查看缓存命中率、大小等指标。
   2. 在开发和测试阶段，启用日志以调试缓存行为。
8. 避免缓存过度使用
   1. 仅对高频查询或计算成本高的操作使用缓存。
   2. 对于低频或实时性要求高的数据，避免使用缓存。
9. 使用AOP增强可维护性
   1. 利用AOP实现缓存切面逻辑，减少业务代码的耦合。
10. 文档和注释
    1. 为缓存注解添加清晰的注释，说明缓存的作用、Key设计和过期策略，便于团队协作。

通过遵循这些最佳实践，可以提高缓存的性能和可靠性，同时降低维护成本。