快取管理方案 AutoLoadCache (spring註解管理快取，可與redis，mencache等對接)
AutoLoadCache 是使用 Spring AOP 、 Annotation以及Spring EL表示式 來進行管理快取的解決方案，同時基於AOP實現自動載入機制來達到資料“常駐記憶體”的目的。
現在使用的快取技術很多，比如Redis、 Memcache 、 EhCache等，甚至還有使用ConcurrentHashMap 或HashTable 來實現快取。但在快取的使用上，每個人都有自己的實現方式，大部分是直接與業務程式碼繫結，隨著業務的變化，要更換快取方案時，非常麻煩。接下來我們就使用AOP + Annotation 來解決這個問題，同時使用自動載入機制來實現資料“常駐記憶體
Spring AOP這幾年非常熱門，使用也越來越多，但個人建議AOP只用於處理一些輔助的功能（比如：接下來我們要說的快取），而不能把業務邏輯使用AOP中實現，尤其是在需要“事務”的環境中。
如下圖所示：
AOP攔截到請求後：
根據請求引數生成Key，後面我們會對生成Key的規則，進一步說明；
如果是AutoLoad的，則請求相關引數，封裝到AutoLoadTO中，並放到AutoLoadHandler中。
根據Key去快取伺服器中取資料，如果取到資料，則返回資料，如果沒有取到資料，則執行DAO中的方法，獲取資料，同時將資料放到快取中。如果是 AutoLoad的，則把最後載入時間，更新到AutoLoadTO中，最後返回資料；如是AutoLoad的請求，每次請求時，都會更新 AutoLoadTO中的 最後請求時間。
為了減少併發，增加等待機制：如果多個使用者同時取一個數據，那麼先讓第一個使用者去DAO取資料，其它使用者則等待其返回後，去快取中獲取，嘗試一定次數後，如果還沒獲取到，再去DAO中取資料。
AutoLoadHandler（自動載入處理器）主要做的事情：當快取即將過期時，去執行DAO的方法，獲取資料，並將資料放到快取中。為了防止 自動載入佇列過大，設定了容量限制；同時會將超過一定時間沒有使用者請求的也會從自動載入佇列中移除，把伺服器資源釋放出來，給真正需要的請求。
使用自載入的目的:
避免在請求高峰時，因為快取失效，而造成資料庫壓力無法承受;
把一些耗時業務得以實現。
把一些使用非常頻繁的資料，使用自動載入，因為這樣的資料快取失效時，最容易造成伺服器的壓力過大。
分散式自動載入
如果將應用部署在多臺伺服器上，理論上可以認為自動載入佇列是由這幾臺伺服器共同完成自動載入任務。比如應用部署在A,B兩臺伺服器上，A伺服器自 動載入了資料D，（因為兩臺伺服器的自動載入佇列是獨立的，所以載入的順序也是一樣的），接著有使用者從B伺服器請求資料D，這時會把資料D的最後載入時間 更新給B伺服器，這樣B伺服器就不會重複載入資料D。
使用方法
1. Maven
?| 1 2 3 4 5 |
<dependency>
<groupId>com.github.qiujiayu</groupId>
<artifactId>autoload-cache</artifactId>
<version>2.2</version>
</dependency>
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2. Spring AOP配置
從0.4版本開始增加了Redis及Memcache的PointCut 的實現，直接在Spring 中用aop:config就可以使用。
Redis 配置:
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