@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict三个注解的使用及区别
在Spring缓存体系中，@Cacheable在缓存命中时跳过方法执行，适用于读操作；@CachePut始终执行方法并强制更新缓存，适用于写操作；@CacheEvict用于删除缓存条目或清空整个缓存。三者需注意键一致性及事务与缓存顺序，避免数据不一致。
在Spring框架的缓存体系中，@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict可以说是最常用的三个注解，它们各自负责不同的缓存生命周期管理。和Redis这类缓存中间件搭配使用时，这几个注解能帮我们省去大量手动操作缓存的重复代码。
不过，虽然它们看起来很像，但在实际业务中怎么选、怎么搭配，还是有些门道的。下面就来拆解一下各自的核心用法和适用场景。
@Cacheable
作用
方法执行前会先去缓存里查一下，如果命中，直接返回缓存的值，方法体根本不会执行——这也就是所谓的“缓存命中”。如果没查到，那就老老实实执行方法，再把结果塞进缓存。
适用场景
- 典型的读操作，比如根据用户ID获取用户信息。
- 适合数据变动频率低、结果稳定的场景。如果数据老在变，用
@Cacheable反而容易读到过时数据。
关键参数
value/cacheNames：缓存的名字，比如"users"。key：缓存的键，支持SpEL表达式，灵活度很高。condition/unless：条件控制，比如只有ID大于10时才进行缓存。
示例
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(Long id) {
// 查询数据库
return userRepository.findById(id);
}@CachePut
作用
和@Cacheable不同，@CachePut不管缓存里有没有，都会先执行方法体，然后把返回值更新到缓存中。它更像是“强制刷新缓存”的存在。
适用场景
- 典型的写操作，比如修改用户信息后同时更新缓存，确保缓存里的数据是最新的。
- 适合需要保持缓存与数据库严格一致的场景。
关键参数
参数类型和@Cacheable一致，但有一个容易被忽略的点——key的生成逻辑必须和@Cacheable保持同步，否则更新后缓存可能覆盖不到旧值，导致数据不一致。
示例
@CachePut(value = "users", key = "#user.id")
public User updateUser(User user) {
// 更新数据库
userRepository.update(user);
return user; // 更新后的结果存入缓存
}@CacheEvict
作用
从缓存里删数据。可以精确删除某个key对应的缓存条目，也可以一口气清空整个缓存空间。支持在方法调用前或调用后触发。
适用场景
- 删除操作，比如删掉某个用户后，一并把缓存清理掉。
- 批量更新或全量刷新场景，比如定时刷新用户列表缓存，或者清空某个业务缓存区域。
关键参数
allEntries：设为true时清空整个缓存，默认只删除指定key对应的条目。beforeInvocation：设为true时，方法执行前就会删缓存；默认是在方法执行后删除。
示例
@CacheEvict(value = "users", key = "#id")
public void deleteUser(Long id) {
userRepository.deleteById(id);
}
// 清空整个缓存
@CacheEvict(value = "users", allEntries = true)
public void refreshAllUsers() {
// 无需实际逻辑，仅触发缓存清理
}三者的核心区别
| 注解 | 是否执行方法体 | 缓存行为 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| @Cacheable | 缓存命中时跳过 | 读取缓存或写入新结果 | 查询（幂等操作） |
| @CachePut | 始终执行 | 强制更新缓存 | 更新（非幂等） |
| @CacheEvict | 通常执行 | 删除缓存条目或清空整个缓存 | 删除或清理缓存 |
注意事项
键的一致性
最容易被忽略的一点：@Cacheable和@CachePut的key生成逻辑必须一致。假如你在查询时用#id，更新时也用#user.id，看起来差不多，一旦逻辑有偏差，更新后的数据很可能不会覆盖旧的缓存。
事务与缓存的顺序
默认情况下，缓存操作是在方法执行后触发的。如果方法还加了@Transactional，需要特别留意缓存操作是否在事务提交后才执行。顺序不对，事务回滚了但缓存已经更新了，就会出现脏数据。
条件过滤
condition和unless这两个参数值得多用。比如加上unless="#result == null"，可以避免把null值写进缓存，减少不必要的缓存占用和对异常情况的污染。
分布式锁
高并发场景下，单纯依赖这几个注解可能还不够。比如热点 key 穿透到数据库，引发缓存击穿或雪崩，这时候就需要结合分布式锁（比如 Redis 的 RedLock）来做兜底保护。
总结
三个注解各司其职：@Cacheable负责读且缓存，@CachePut负责强制刷新，@CacheEvict负责清理。理解它们的行为差异，再根据业务场景合理组合，就能把缓存的作用发挥出来。
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