使用多个条件查询返回的结果，在这个方法中。并且这些查询条件是由前端传来的，后端不能进行复制，能够使用@Cached这个注解吗，怎样实现redis中数据的更新和删除

在处理前端传递的多个条件查询结果时，如果需要考虑缓存优化，可以尝试使用Spring Data JPA的`@Cacheable`和`@CacheEvict`注解，结合Redis来进行操作。不过，由于`@Cached`本身并不支持复杂的动态条件查询，通常我们会在Service层或者Repository层的方法上应用这两个注解。

例如：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.jpa.repository.CachingQuery;
import org.springframework.stereotype.Repository;

@Repository
public interface MyRepository {
    @Cacheable(value = "myCache", key = "#conditionKey") // 缓存键基于前端传来的条件生成
    List<MyEntity> findByComplexCondition(@Param("condition") String condition);

    @Caching(evict = { @CacheEvict(value = "myCache", allEntries = true) }) // 当特定情况发生时清除缓存
    void deleteByCondition(String condition);
    
    // 这里可以用CachingQuery包装复杂的HQL查询，并且加上@Cacheable
    @Cacheable("myCache")
    List<MyEntity> findAdvancedQueryByDynamicCriteria(HqlQuery query);
}

// Service层调用
@Service
public class MyService {
    private final MyRepository repository;

    public List<MyEntity> searchData(String... conditions) {
        return repository.findByComplexCondition(conditions); // 根据前端条件生成并执行查询
    }

    public void updateOrDeleteData(String condition) {
        repository.deleteByCondition(condition); // 更新或删除操作会自动清理缓存
    }
}

在这个例子中，前端传来的条件会被转换成`findByComplexCondition`方法中的`conditionKey`，然后从Redis缓存中获取结果。当有更新或删除操作时，会通过`@CacheEvict`注解清除对应的缓存条目。

需要注意的是，`@Cacheable`和`@CacheEvict`的使用需要谨慎，因为它们可能会导致缓存一致性问题，特别是当并发访问和数据变更频繁时。所以，最好针对业务场景设计合理的缓存策略，并且在必要时考虑其他解决方案，如缓存失效策略、乐观锁等。同时，确保对Redis的操作符合实际需求，比如定期刷新过期时间或手动触发缓存的更新。