springboot中redis的使用
一、springboot整合redis
1.1 基本使用
1、导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2、添加redis配置
spring.redis.password=123456
此时已经可以在代码中使用redisTemplate对象了。例如：
java">@Service
public class DepartmentServiceImpl implements DepartmentService {
@Resource
private DepartmentDAO departmentDAO;
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
@Override
public List<Department> findAll() {
// json处理的对象
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
// 1、查询缓存
// 定义一个key（唯一、尽量不会被推导）
// 使用一个唯一的名字 + 参数值 + md5
String key = MD5Utils.md5("findAllDepartments");
// 得到redisTemplate中的操作对象
BoundValueOperations<String, String> boundValueOps = redisTemplate.boundValueOps(key);
// 得到缓存中的值
String value = boundValueOps.get();
System.out.println("value===" + value);
// 2、判断缓存是否有该数据
if (value != null){
// 3、如果有则返回该数据
System.out.println("查询缓存");
List<Department> list = null;
try {
list = mapper.readValue(value, new TypeReference<List<Department>>(){});
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
return list;
}else{
// 4、如果没有，则去数据库中查询，并保存到缓存中
System.out.println("查询数据库");
List<Department> departments = departmentDAO.findAll();
if (departments != null && departments.size() > 0){
// 转换成json格式
try {
String string = mapper.writeValueAsString(departments);
// 保存到缓存中
boundValueOps.set(string);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
return departments;
}
}
}
但是，查看redis中存储的数据发现，key和value前面都有一段看似乱码的数据，而且中文也进行编码。为了解决该问题，需要参考前面ssm中整合redis的方案，对redis的key和value进行配置。
3、添加redis的设置
@Configuration
public class MyRedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyA***essor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
再使用前面的service代码进行测试，发现上述问题已解决。
1.2 使用缓存注解
直接编写redis的逻辑，相对代码比较复杂，而且逻辑基本固定，可以使用缓存注解来简化该流程。
spring框架提供一套缓存注解：
@Cacheable：表示当前查询结果会使用缓存。（如果有缓存，直接使用，否则进行数据库查询并放入缓存） @CachePut：表示当前操作的数据的结果会更新到缓存中。（如果修改的数据在缓存存在，会同时修改缓存中的数据） @CacheEvict：表示如果删除的数据在缓存中，也会对应的删除。
1、添加缓存注解的配置
@Configuration // 配置文件
@EnableCaching // 允许缓存使用，开启缓存的配置，需要继承CachingConfigurerSupport类
public class MyRedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory){
RedisSerializer<String> keyRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); // redis的key序列化方式
Jackson2JsonRedisSerializer valueRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); // redis的value的序列化
//解决查询缓存转换异常的问题
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyA***essor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
valueRedisSerializer.setObjectMapper(om);
//配置序列化(解决乱码的问题)
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ZERO) // 默认生存时间
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(keyRedisSerializer))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(valueRedisSerializer))
.disableCachingNullValues();
//缓存配置map
Map<String,RedisCacheConfiguration> cacheConfigurationMap=new HashMap<>();
//自定义缓存名，后面使用的@Cacheable的CacheName
cacheConfigurationMap.put("myRedis",config);
// cacheConfigurationMap.put("default",config);
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(config)
.withInitialCacheConfigurations(cacheConfigurationMap)
.build();
return cacheManager;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyA***essor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
4、使用
@Service
public class EmployeeServiceImpl implements EmployeeService{
@Resource
private EmployeeDAO employeeDAO;
@Override
public PageInfo findAll(Integer page) {
PageHelper.startPage(page, 10);
List<Employee> list = employeeDAO.findAll();
PageInfo info = new PageInfo(list);
return info;
}
@Override
// @Cacheable将查询结果进行缓存
// key的定义：
// T()里面写一个类型，表示当作一个类处理，后面调用该类方法
// 如果是字符串，需要使用单引号
// 如果要使用方法中的参数，需要在变量名前面加上#
@Cacheable(cacheNames = "myRedis", key = "T(***.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #id)")
public Employee findById(Integer id) {
System.out.println("进入方法，去数据库查询");
return employeeDAO.findById(id);
}
@Override
public void save(Employee employee) {
employeeDAO.save(employee);
}
@Override
// @CachePut将返回值作为数据替换掉原来的缓存数据
@CachePut(cacheNames = "myRedis", key = "T(***.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #employee.id)")
public Employee update(Employee employee) {
employee.setUpdatetime(new Date());
employeeDAO.update(employee);
return employee;
}
@Override
// @CacheEvict删除缓存
@CacheEvict(cacheNames = "myRedis", key = "T(***.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #id)")
public void delete(Integer id) {
employeeDAO.delete(id);
}
}
二、redis做缓存过程中的难点以及解决方案
1、问题
为了让缓存使用方式通用，选择了使用注解的方案，即@Cacheable, @CachePut等。
思考一下缓存中需要处理的问题，在使用注解过程中是否得以解决。
问题如下：缓存击穿，缓存穿透，大量的key过期导致的雪崩问题。
2、问题的思考
1、缓存击穿问题的原因是同一时间大量的请求访问，导致访问到数据库，可以使用缓存预热来解决。或者对请求使用削峰。【已解决】
2、穿透问题的原因是无法缓存null值，导致每次都访问数据库。解决问题的方案需要缓存空值。而且需要设置一个较短的过期时间，相较于非空数据的时间要短很多。【未解决】
3、大量key过期导致的缓存雪崩问题。原因主要是由于缓存时间设置一致。解决方案是设置不同的时间。【未解决】
3、思考的过程以及解决方案
1、在@Cache注解中使用unless属性。
@Cacheable(value=“XXX”,key=“#info”,unless = “#result==null”)
上面的办法能够解决空值出现的异常问题，但是又出现了新的问题------缓存穿透，每一次都会访问数据库。
2、使用自定义的AOP方案，切入到缓存存储的时机，自定义过程。
【方式比较麻烦，而且中间还会产生aop失效问题https://my.oschina.***/guangshan/blog/1807721】
3、自己使用redisTemplet的opsForValue().set()方法。
可能需要写很多次代码，也比较麻烦，而且没有充分利用到@Cacheable注解。
4、我还是希望站在巨人的肩膀上
找到了一个分布式落地方案：layering-cache
https://my.oschina.***/xiaolyuh/blog/2245782
5、在springboot中的使用
1、导入启动器
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 启动器-->
<dependency>
<groupId>***.github.xiaolyuh</groupId>
<artifactId>layering-cache-starter</artifactId>
<version>3.1.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-aspects</artifactId>
</dependency>
<!--默认的键值序列化方式-->
<dependency>
<groupId>***.esotericsoftware.kryo</groupId>
<artifactId>kryo</artifactId>
<version>2.21</version>
</dependency>
<!--默认使用的json解析-->
<dependency>
<groupId>***.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.47</version>
</dependency>
2、在application.properties中添加配置
#layering-cache 配置
layering-cache.stats=true
# 缓存命名空间，如果不配置取 "spring.application.name"
layering-cache.namespace=layering-cache-web
# redis单机
layering-cache.redis.database=0
layering-cache.redis.host=127.0.0.1
layering-cache.redis.port=6379
layering-cache.redis.password=
# redis集群
#layering-cache.redis.password=
#layering-cache.redis.cluster=127.0.0.1:6379,127.0.0.1:6378
3、配置类中添加注解
@EnableLayeringCache启用layering-cache
@SpringBootApplication
@EnableLayeringCache // 启用多级缓存框架
public class LayeringCacheStartDemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(LayeringCacheStartDemoApplication.class, args);
}
}
4、使用注解配置
参考：https://my.oschina.***/xiaolyuh/blog/2245782
不需要使用MyRedisConfig配置类。
import ***.github.xiaolyuh.annotation.*;
@Service
public class EmployeeServiceImpl implements EmployeeService {
@Resource
private EmployeeDAO employeeDAO;
@Override
public List<Employee> findAll() {
return employeeDAO.findAll();
}
@Override
@Cacheable(value = "employee:info", key = "T(***.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #id)"
, depict = "用户信息缓存", enableFirstCache = true,
firstCache = @FirstCache(expireTime = 400, timeUnit = TimeUnit.SECONDS),
secondaryCache = @SecondaryCache(expireTime = 1000, preloadTime = 200,
forceRefresh = true, timeUnit = TimeUnit.SECONDS, isAllowNullValue = true, magnification = 100))
public Employee findById(Integer id) {
System.out.println("查询数据库");
return employeeDAO.findById(id);
}
@Override
@CachePut(value = "employee:info", key = "T(***.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #id)"
, depict = "用户信息缓存", enableFirstCache = true,
firstCache = @FirstCache(expireTime = 400, timeUnit = TimeUnit.SECONDS),
secondaryCache = @SecondaryCache(expireTime = 1000, preloadTime = 200,
forceRefresh = true, timeUnit = TimeUnit.SECONDS, isAllowNullValue = true, magnification = 100))
public Employee update(Employee employee) {
employee.setUpdatetime(new Date());
employeeDAO.update(employee);
return findById(employee.getId());
}
@CacheEvict(value = "employee:info", key = "T(***.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #id)")
public void delete(Integer id) {
// employeeDAO.delete(id);
}
}
