我现在负责项目中，数据计算量比较大，有强烈的缓存需求。但是无奈，我司的Redis在集群封装后，不支持“批量操作”的命令。所以，Spring Cache 框架就用不了了。我只能自己使用AOP去实现一套类似的逻辑。
问题描述在项目中，我自定义了一个注解：
@Documented@Target({ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface Expire { /** * 需要过期的Key，支持 SPEL表达式 */ String key() default ""; /** * 是否使当前缓存下所有key失效 */ boolean allEntries() default false;}上面的@Expire 使用类似@CacheEvict，可以指定一个缓存下的所有KEY都过期，或者 指定一个KEY过期。
现在产品有这样一个需求，要求能够指定KEY使对应缓存过期。而在我们项目中，KEY是由一个方法统一控制的，所以，这里就要求 @Expire 注解在使用key 属性的时候，能够支持SPEL表达式解析。
@Servicepublic class CacheToolService { /** * 根据 方法名，参数，组装出 缓存的 key * * @param method 方法 * @param args 方法的参数，本身是一个 可变参数 * @return 缓存的key */ public String getKey(Method method, Object... args) { // do something return THE_KEY; }}如上图，获取KEY我统一使用 cacheToolService.getKey() 方法类获取，cacheToolService 被注册成为了一个Spring bean。
最终，我们期待的效果是，@Expire 能够像下面这样使用：
@Expire(key = "@cacheToolService.getKey(#p0)")public void flushCache(Method method) { // flush the cache}我们期望最后@Expire 注解可以像 @Cacheable 那样，支持Spel表达式。那应该怎么做呢，下面我就给出我的解决方式：
解决方案 @Service("SpelParseService")public class SpelParseServiceImpl implements SpelParseService, BeanFactoryAware { @Resource private SpelExpressionParser spelExpressionParser; private BeanFactory beanFactory; @Override public <T> T parse(String expression, Method method, Class<T> cls, Object... args) { StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext(); // 将Spring 的bean上下文放入 Spel 解析的上线文中 context.setBeanResolver(new BeanFactoryResolver(beanFactory)); // 类似于 @Cacheable 中的 root 对象、method 对象，这里我们也默认把 method、args 变量写入当前上下文中 context.setVariable("method", method); context.setVariable("args", args); // 下面是 支持 #p0 #p1 这样取变量 if (args != null && args.length > 0) { for (int i = 0, len = args.length; i < len; i++) { context.setVariable("p" + i, args[i]); } } Expression exp = spelExpressionParser.parseExpression(expression, ParserContext.TEMPLATE_EXPRESSION); return exp.getValue(context, cls); } @Override public void setBeanFactory(@NonNull BeanFactory beanFactory) throws BeansException { this.beanFactory = beanFactory; } @Bean public SpelExpressionParser spelExpressionParser() { return new SpelExpressionParser(); }}上面就是我们的核心代码。这里，值得注意的是下面这一行代码：
Expression exp = spelExpressionParser.parseExpression(expression, ParserContext.TEMPLATE_EXPRESSION);parseExpression方法，我们传入了一个ParseContext.TEMPLATE_EXPRESSION，这就说明，我们使用了模板SPEL表达式——我们写的表达式必须格式为 #{ SPEL } 这个格式，以“#”号开头，表达式被“{}”包裹。否则，我们写的表达式将会直接被解析为一个字符串。比如：
"#{@cacheToolService.getKey(#p1)}" 将会按照SPEL表达式解析，最终的结果为 getKey()方法的值；"@cacheToolService.getKey(#p1)" 将会按照字符串解析，最终的结果为 “"@cacheToolService.getKey(#p1)"”这个字符串。上面那一行代码如果写成：
Expression exp = spelExpressionParser.parseExpression(expression);此时，我们写的表达式都会按照 SPEL 表达式进行解析，此时，我们就需要确保我们的表达式引用的数据存在StandardEvaluationContext上下文中！
下面是如何使用：
我们先定义好缓存过期的方法：
@Expire(key = "#{@cacheToolService.getKey(#p0)}")public void flushCache(Method method) { this.flushDoingProjectCache();}然后再在切面中处理具体的逻辑：
@Resourceprivate CacheToolService cacheToolService;@Resourceprivate SpelParseService spelParseService;/** * 用于处理 缓存 过期 */@Before("allMethods() && expireAnnotated()")public void expireCache(JoinPoint joinPoint) { Method method = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod(); Expire expire = method.getAnnotation(Expire.class); String keySpelExpression = expire.key(); String methodName = method.getName(); String spel = expire.key(); @SuppressWarnings("unchecked") List<String> keyList = spelParseService.parse(spel, method, List.class, joinPoint.getArgs()); if (CollectionUtils.isEmpty(keyList)) { log.warn("从方法 {} 上的@Expire注解的key属性的SPEL表达式中解析出的数据为空！SPEL = {}", methodName, spel); } else { cacheToolService.deleteByKey(keyList.toArray(new String[0])); log.info("KEY = {} 对应的缓存删除成功！", keyList); return; } log.info("没有任何缓存被清理，请关注 @Expire 注解是否正确设置了参数！");}至此，我们的逻辑就完毕了。文中我只给出了一些核心代码，具体的一些逻辑、完整项目请参考附件。
源码附件源码下载：https://download.csdn.net/download/zereao/11862452
GitHub：https://github.com/Zereao/SpringBucket/tree/master/spring-boot-annotation-spel
总结因为之前没有自己捣鼓过这个地方的东西，这里还是有一些没有考虑到的地方。如果有什么描述不完善，或者错误的地方，欢迎大家指出，一起进步~