缓存可以说是加速服务响应速度的一种非常有效并且简单的方式。在缓存领域，有很多知名的框架，如EhCache 、Guava、HazelCast等。Redis作为key-value型数据库，由于他的这一特性，Redis也成为一种流行的数据缓存工具。
在传统方式下对于缓存的处理代码是非常臃肿的。
例如：我们要把一个查询函数加入缓存功能，大致需要三步。
一、在函数执行前，我们需要先检查缓存中是否存在数据，如果存在则返回缓存数据
二、如果不存在，就需要在数据库的数据查询出来。
三、最后把数据存放在缓存中，当下次调用此函数时，就可以直接使用缓存数据，减轻了数据库压力。
那么实现上面的三步需要多少代码呢？下面是一个示例：
上图中的红色部分都是模板代码，真正与这个函数有关的代码却只占了1/5，对于所有需要实现缓存功能的函数，都需要加上臃肿的模板代码。可谓是一种极不优雅的解决方案。
那么如何让臃肿的代码重回清新的当初呢？
AOP不就是专门解决这种模板式代码的最佳方案吗，幸运的是我们不需要再自己实现切面了，SpringCache已经为我们提供好了切面，我们只需要进行简单的配置，就可以重回当初了，像下面这样：
只需要加一个注解就可以了，对于原来的代码连改都不需要改，是不是已经跃跃欲试了？
对于配置SpringCache只需要三步：
第一步：加入相关依赖：
redis.clients jedis 2.9.0 org.springframework.data spring-data-redis 1.6.0.RELEASE org.apache.commons commons-lang3 3.3.2
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