缓存 TTL 和失效
管理过期和驱逐
缓存 TTL 和失效 是 CoddyKit 上的免费 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课时。 这是第 4 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课程共包含 4 节课。
本课时的部分内容尚未翻译，以英文显示。
Why TTL Matters
Cached data can go stale. A TTL (time-to-live) automatically expires entries after a set duration, bounding how stale data can get.
Setting a Default TTL
Apply a TTL to all caches via the default configuration.
RedisCacheConfiguration config =
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofMinutes(10));Per-Cache TTL
Different data ages at different rates — give each cache its own TTL.
Map<String, RedisCacheConfiguration> configs = Map.of(
"products",
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofHours(1)),
"prices",
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofMinutes(1)));Caffeine TTL via Properties
For a local Caffeine cache, set expiry in properties.
spring.cache.caffeine.spec=expireAfterWrite=300s,maximumSize=1000Explicit Invalidation
TTL handles time-based expiry; @CacheEvict handles event-based invalidation when data changes.
@CacheEvict(value = "products", key = "#id")
public void delete(Long id) {
repository.deleteById(id);
}Write-Through Updates
Pair an update with @CachePut so the cache reflects the new value immediately instead of waiting for expiry.
@CachePut(value = "products", key = "#product.id")
public Product update(Product product) {
return repository.save(product);
}Clearing a Whole Cache
After a bulk change, evict all entries to force fresh reads.
@CacheEvict(value = "products", allEntries = true)
public void importBatch(List<Product> items) {
repository.saveAll(items);
}Eviction Policies
When a cache hits its size limit, an eviction policy decides what to remove. Common policies: LRU (least recently used) and LFU (least frequently used).
Bounding Cache Size
Limit memory by capping the number of entries with Caffeine's maximumSize.
spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=10000Cache Stampede
When a popular key expires, many requests miss at once and all hit the database — a stampede. Mitigate with short staggered TTLs or refresh-ahead strategies.
Monitoring Hit Rate
Track the cache hit rate (hits ÷ total lookups). A low rate means the cache is not helping — revisit TTL, keys, or whether caching fits the access pattern.
Quick Check
Test your understanding of TTL and invalidation.
Recap
You learned cache expiry and invalidation:
- TTL via
entryTtlbounds staleness - Per-cache TTLs for different data
@CacheEvict/@CachePutfor event-based invalidation- Eviction policies (LRU/LFU), size limits, and stampede awareness
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常见问题解答
「缓存 TTL 和失效」课时是免费的吗？
是的 — 「缓存 TTL 和失效」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课程共包含 4 节课。
「缓存 TTL 和失效」这节课中我会学到什么？
管理过期和驱逐 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 4 节课，共 4 节。
「缓存 TTL 和失效」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课中编写并运行代码吗？
能。每节 Spring Boot 4 Microservices & REST APIs 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。