加了@Cacheable注解使用后关闭
时间: 2023-10-24 09:59:16 浏览: 99
要关闭使用了@Cacheable注解的缓存,有几种方法可以实现:
1. 删除@Cacheable注解:在相关的方法或类上删除@Cacheable注解,这样就不会再使用缓存了。这是最简单和直接的方法。
2. 修改缓存配置:如果你使用了缓存框架(如Spring Cache),可以在配置文件中修改缓存配置,将缓存的策略设置为不使用缓存。具体的配置方式可能因缓存框架而异,可以参考相关文档进行配置。
3. 使用条件注解:可以使用Spring的条件注解来实现有条件地启用或禁用缓存。例如,你可以定义一个自定义的条件注解,然后在使用@Cacheable注解时,使用该条件注解来控制是否启用缓存。如果不满足条件,缓存将不会被使用。
需要注意的是,以上方法适用于不同的情况和需求。选择哪种方法取决于你的具体业务场景和代码结构。
相关问题
springboot 怎么关闭二级缓存
在 Spring Boot 中关闭二级缓存,你可以采取以下几种方法之一:
1. 在 application.properties 或 application.yml 配置文件中添加以下配置:
```
spring.jpa.properties.hibernate.cache.use_second_level_cache=false
```
2. 在你的实体类上使用 @Cacheable(false) 注解来禁用二级缓存。例如:
```java
import javax.persistence.Cacheable;
@Entity
@Cacheable(false)
public class YourEntity {
// 实体类的定义
}
```
3. 在你的 Repository 接口上使用 @Cacheable(false) 注解来禁用二级缓存。例如:
```java
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.repository.CrudRepository;
@Cacheable(false)
public interface YourRepository extends CrudRepository<YourEntity, Long> {
// Repository 的定义
}
```
这些方法中,第一种方法是全局配置禁用二级缓存,适用于整个应用程序。而第二种和第三种方法是针对特定的实体类或 Repository 接口进行配置,适用于需要精细控制的情况。
请根据你的需求选择适合的方法来关闭二级缓存。
mybatis 如何关闭一级缓存
在MyBatis中,一级缓存在查询时默认启用,用于存储最近查询结果的副本,提高数据访问效率。如果你想关闭它,可以在Mapper XML映射文件或者注解中进行以下操作:
1. **XML映射文件**:
使用`cache`标签并设置`property="enabled"`为`false`,如:
```xml
<select id="getById" cache="false" parameterType="int" resultType="YourEntity">
SELECT * FROM your_table WHERE id = #{id}
</select>
```
2. **@Cacheable注解** (如果使用MyBatis 3.4及以上版本):
对于特定方法,可以添加`@Cacheable`注解,并在其中指定`cacheNames`为`null`:
```java
@Cacheable(value = "yourCache", key = "#id", cacheManager = "yourCacheManager")
public YourEntity getById(int id);
```
或者直接将`cacheable`属性设为`false`:
```java
@Cacheable(cacheable = false)
public YourEntity getById(int id);
```
3. **全局关闭** (仅对所有查询生效):
在MyBatis的配置文件`mybatis-config.xml`里添加:
```xml
<configuration>
...
<settings>
<setting name="cacheEnabled" value="false"/>
</settings>
...
</configuration>
```
请注意,关闭一级缓存后,查询性能可能会降低,因为每次都会从数据库获取数据。如果你确定不需要缓存,关闭它是合理的;但一般来说,只关闭频繁变动的缓存策略有助于优化系统。
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