Java SpringCache+Redis缓存数据详解

Java SpringCache+Redis缓存数据详解

目录前言一、什么是SpringCache二、项目集成Spring Cache + Redis1、配置方式三、使用Spring Cache四、SpringCache原理与不足1、读模式2、写模式：（缓存与数据库一致）五、总结

前言

这几天学习谷粒商城又再次的回顾了一次SpringCache，之前在学习谷粒学院的时候其实已经学习了一次了！！！

这里就对自己学过来的内容进行一次的总结和归纳！！！

一、什么是SpringCache

Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis）

使用Spring Cache的好处：

提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；http://

通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；

提供事务回滚时也自动回滚缓存；

支持比较复杂的缓存逻辑；

二、项目集成Spring Cache + Redis

依赖

org.springframework.boot

spring-boot-starter-data-redis

org.springframework.boot

spring-boot-starter-cache

开启@EnableCaching

1、配置方式

①第一种：配置类

@Configuration

@EnableCaching

public class RedisConfig {

/**

* 自定义key规则

* @return

*/

@Bean

public KeyGenerator keyGenerator() {

return new KeyGenerator() {

@Override

public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {

StringBuilder sb = new StringBuilder();

sb.append(target.getClass().getName());

sb.append(method.getName());

for (Object obj : params) {

sb.append(obj.toString());

}

return sb.toString();

}

};

}

/**

* 设置RedisTemplate规则

* @param redisConnectionFactory

* @return

*/

@Bean

public RedisTemplate

RedisTemplate

redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

Jackson2jsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

//解决查询缓存转换异常的问题

ObjectMapper om = new ObjectMapper();

// 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public

om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

// 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常

om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

//序列号key value

redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());

redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

redisTemplate.afterPropertiesSet();

return redisTemplate;

}

/**

* 设置CacheManager缓存规则

* @param factory

* @return

*/

@Bean

public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {

RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();

Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

//解决查询缓存转换异常的问题

ObjectMapper om = new ObjectMapper();

om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

// 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒

RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()

.entryTtl(Duration.ofSeconds(600))

.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))

.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))

.disableCachingNullValues();

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)

.cacheDefaults(config)

.build();

return cacheManager;

}

}

或

②结合配置+配置文件

spring:

cache:

#指定缓存类型为redis

type: redis

redis:

# 指定redis中的过期时间为1h

time-to-live: 3600000

key-prefix: CACHE_ #缓存key前缀

use-key-prefix: true #是否开启缓存key前缀

cache-null-values: true #缓存空值，解决缓存穿透问题

默认使用jdk进行序列化（可读性差），默认ttl为-1永不过期，自定义序列化方式为JSON需要编写配置类

@Configuration

@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)//拿到Redis在配置文件的配置

public class MyCacheConfig {

@Bean

public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {

//获取到配置文件中的配置信息

CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis(); org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration config = org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();

//指定缓存序列化方式为json

config = config.serializeValuesWith(

RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));

//设置配置文件中的各项配置，如过期时间

if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {

config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());

}

if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {

config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());

}

if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {

config = config.disableCachingNullValues();

}

if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {

config = config.disableKeyPrefix();

}

return config;

}

}

说明：

第一种，全自定义配置第二种，简单配置+自定义配置value值json转义

对redis进行配置

#redis配置

spring.redis.host=47.120.237.184

spring.redis.port=6379

spring.redis.password=ach2ng@123356

spring.redis.database= 0

spring.redis.timeout=1800000

#redis池设置

spring.redis.lettuce.pool.max-active=20

spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1

#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)

spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5

spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

三、使用Spring Cache

@Cacheable

根据方法对其返回结果进行缓存，下次请求时，如果缓存存在，则直接读取缓存数据返回；如果缓存不存在，则执行方法，并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。

属性/方法名

解释

value

缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在哪块分区，可多指定，如{"catagory","xxxx",....}

cacheNames

与 value 差不多，二选一即可

key

可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key，如：#root.methodName【用方法名作为key】

sync

默认false，为true时，会让操作被同步保护，可避免缓存击穿问题

@CachePut

使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存中读取缓存数据，而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。

属性/方法名

value

缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在==哪块分区，==可多指定，如{"catagory","xxxx",....}

cacheNames

与 value 差不多，二选一即可

key

可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key

@CacheEvict

使用该注解标志的方法，会清空指定的缓存。一般用在更新或者删除方法上

属性/方法名

解释

value

缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在==哪块分区，==可多指定，如{"catagory","xxxx",....}

cacheNames

与 value 差不多，二选一即可

key

可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key key如果是字符串"''"，【请加上单引号】

allEntries

是否清空所有缓存，默认为 false。如果指定为 true，则方法调用后将立即清空所有的缓存 allEntries = true，会对删除value分区里的所有数据

beforeInvocation

是否在方法执行前就清空，默认为 false。如果指定为 true，则在方法执行前就会清空缓存

@Caching

可组合使用以上注解，如：

//组合了删除缓存的@CacheEvict注解，同时删除两个

@Cacheing(evict=

{@CacheEvict(value="a"),key="'getLists'"}),

{@CacheEvict(value="b"),key="'getArr'"})

)

使用举例 失效模式： 更新操作后，删除缓存 双写模式： 更新操作后，新增缓存，掩盖

四、SpringCache原理与不足

1、读模式

缓存穿透：

查询一个null数据。

解决方案：缓存空数据

可通过spring.cache.redis.cache-null-values=true

缓存击穿：

大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。

解决方案： 加锁 ? 默认是无加锁的;

使用sync = true来解决击穿问题

缓存雪崩：

大量的key同时过期。

解决方案：加随机时间，time-to-live: 3600000。

2、写模式：（缓存与数据库一致）

读写加锁。

引入Canal，感知到mysql的更新去更新Redis

读多写多，直接去数据库查询就行

五、总结

常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：

写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)

特殊数据：

特殊设计（读写锁、redis分布锁http://等

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容！

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