Spring Boot 2.x基础：使用集中式缓存Redis

我们介绍了两种进程内缓存的用法，包括Spring Boot默认使用的ConcurrentMap缓存以及缓存框架EhCache。虽然EhCache已经能够适用很多应用场景，但是由于EhCache是进程内的缓存框架，在集群模式下时，各应用服务器之间的缓存都是独立的，因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况。即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略，但是同步依然是需要一定的时间，短暂的缓存不一致依然存在。

在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中，就不能再使用EhCache来解决了，这个时候使用集中式缓存就可以很好的解决缓存数据的一致性问题。接下来我们就来学习一下，如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis实现数据缓存。

动手试试

本篇的实现将基于上一篇的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素：

User实体的定义

@Entity 
@Data 
@NoArgsConstructor 
public class User implements Serializable { 

    @Id 
    @GeneratedValue 
    private Long id; 

    private String name; 
    private Integer age; 

    public User(String name, Integer age) { 
        this.name = name; 
        this.age = age; 
    } 
} 

User实体的数据访问实现(涵盖了缓存注解)

@CacheConfig(cacheNames = "users") 
public interface UserRepository extends JpaRepository { 

    @Cacheable 
    User findByName(String name); 

} 

下面开始改造这个项目：

第一步：pom.xml中增加相关依赖：

 
    org.springframework.boot 
    spring-boot-starter-data-redis 
 

 
    org.apache.commons 
    commons-pool2 
 

在Spring Boot 1.x的早期版本中，该依赖的名称为spring-boot-starter-redis，所以在Spring Boot 1.x基础教程中与这里不同。

第二步：配置文件中增加配置信息，以本地运行为例，比如：

spring.redis.host=localhost 
spring.redis.port=6379 
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8 
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8 
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms 
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 
spring.redis.lettuce.shutdown-timeout=100ms 

关于连接池的配置，注意几点：

Redis的连接池配置在1.x版本中前缀为spring.redis.pool与Spring Boot 2.x有所不同。

在1.x版本中采用jedis作为连接池，而在2.x版本中采用了lettuce作为连接池

以上配置均为默认值，实际上生产需进一步根据部署情况与业务要求做适当修改.

再来试试单元测试：

@Slf4j 
@RunWith(SpringRunner.class) 
@SpringBootTest 
public class Chapter54ApplicationTests { 

    @Autowired 
    private UserRepository userRepository; 

    @Autowired 
    private CacheManager cacheManager; 

    @Test 
    public void test() throws Exception { 
        System.out.println("CacheManager type : " + cacheManager.getClass()); 

        // 创建1条记录 
        userRepository.save(new User("AAA", 10)); 

        User u1 = userRepository.findByName("AAA"); 
        System.out.println("第一次查询：" + u1.getAge()); 

        User u2 = userRepository.findByName("AAA"); 
        System.out.println("第二次查询：" + u2.getAge()); 
    } 

} 

执行测试输出可以得到：

CacheManager type : class org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager 
Hibernate: select next_val as id_val from hibernate_sequence for update 
Hibernate: update hibernate_sequence set next_val= ? where next_val=? 
Hibernate: insert into user (age, name, id) values (?, ?, ?) 
2020-08-12 16:25:26.954  INFO 68282 --- [           main] io.lettuce.core.EpollProvider            : Starting without optional epoll library 
2020-08-12 16:25:26.955  INFO 68282 --- [           main] io.lettuce.core.KqueueProvider           : Starting without optional kqueue library 
Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=? 
第一次查询：10 
第二次查询：10 

可以看到：

第一行输出的CacheManager type为org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager，而不是上一篇中的EhCacheCacheManager了

第二次查询的时候，没有输出SQL语句，所以是走的缓存获取

整合成功!

思考题

既然EhCache等进程内缓存有一致性问题存在，而Redis性能好而且还能解决一致性问题，那么我们只要学会用Redis就好了咯，为什么还要学进程内缓存呢?先留下你的思考，下一篇我们一起讨论这个问题!欢迎关注本系列教程：《Spring Boot 2.x基础教程》

代码示例

本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter5-4目录：

Github：https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/

Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/

【本文为51CTO专栏作者“翟永超”的原创稿件，转载请通过51CTO联系作者获取授权】

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