玩转Spring Cache --- 整合分布式缓存Redis Cache（使用Lettuce、使用Spring Data Redis）【享学Spring】

每篇一句

坚持以价值为导向的学习方式，扔掉低价值的知识（配置、调参、安装），聚焦高价值知识（结构、算法、优化）

前言

最近都在聊Spring的缓存抽象Spring Cache，上篇文章深入介绍了Spring Cache集成进程缓存的第三方组件如Caffeine、Ehcache，若对此篇文章感兴趣，可移步观看：【小家Spring】玩转Spring Cache — 整合进程缓存之王Caffeine Cache和Ehcache3.x

我们知道现在的应用大都以微服务的方式进行分布式部署，因此如果仅仅使用本地缓存是 满足不了/难以满足 我们需求的（Infinispan这种基于本地内存实现的分布式缓存不在本文讨论范围~）。针对分布式场景下的缓存应用，我们急需要一个高可用的、快速的、中心化的、分布式的缓存产品。然后在众多此场景的实现产品中，Redis以它众多优秀的特性脱颖而出。

so，本文就以大伙最关心、最熟悉的Redis这个缓存产品为例，让它和Spring Cache集成，达到分布式中心缓存的效果（支持缓存直接直接操作）。

Redis：一个基于键值对存储的NoSQL内存数据库，可存储复杂的数据结构，如List, Set, Hashes。
关于Redis的单线程、数据结构、序列化、网络IO、高吞吐等高级特性，不是本文讨论的范围。本文只讨论集成注解缓存的k-v结构

Spring Data Redis简介和使用示例

Spring构建了自己庞大的生态，它对很多优秀的、流行的产品提供了一整套的整合、解决方案。Redis在缓存界这么广受欢迎，Spring Data工程中自然少不了它，它就是Spring Data Redis。

Spring Data Redis对Redis底层开发包（Jedis、Lettuce、JRedis、RJC）进行了高度封装。RedisTemplate封装提供了redis各种操作、异常处理及序列化，完全屏蔽里底层实现（使用者面向Spring Data编程即可，可完全不用关心底层到底使用的是Jedis or Lettuce）。

Spring Data Redis这个Jar的依赖包如下：

另外有个使用的Tips需要注意：在Spring Data Redis的使用方面上，我们还需要重视版本的差异：

其实我一直在强调版本意识，不管是在Spring上、JDK上，还是MyBatis，版本意识对你做架构都非常的重要

Spring Data Redis1.x截图：

Spring Data Redis2.x截图：

版本的差异从包结构上就能一目了然。具体到源码处，从RedisConnectionFactory接口的继承图也能看出差异：

由图可知，从2.x版本开始，Spring就只为我们保留了jedis和lettuce。
lettuce是redis连接池未来的发展趋势，2.x开始已经推荐使用lettuce作为访问redis的client客户端。

不管用什么客户端，对使用者应该都是透明的，因为在开发过程中，没有极其特殊的情况，应该规定只允许使用RedisTemplate来操作Redis。

使用Jedis作为Client操作Redis示例

虽然说Jedis有多线程安全问题，并且它的性能也堪忧，大有被淘汰的趋势。但是，但是，但是毕竟它还仍旧还是当下的主流的Java访问Redis的客户端，所以本文也有必要把它的使用说一下，供以参考：

第一步：导包（本文以2.x为例）

<dependency>
    <groupId>org.springframework.datagroupId>
    <artifactId>spring-data-redisartifactId>
    <version>2.1.9.RELEASEversion>
dependency>

<dependency>
    <groupId>redis.clientsgroupId>
    <artifactId>jedisartifactId>
    <version>2.10.2version>
dependency>

第二步：准备Config配置文件

//@EnableCaching // 因为此处我没准备CacheManager，暂时关闭缓存注解
@Configuration
public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        RedisStandaloneConfiguration configuration = new RedisStandaloneConfiguration();
        // 2.0后的写法
        configuration.setHostName("10.102.132.150");
        //configuration.setPassword(RedisPassword.of("123456"));
        configuration.setPort(6379);
        configuration.setDatabase(0);


        JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory(configuration);
        // Spring Data Redis1.x这么来设置  2.0后建议使用RedisStandaloneConfiguration来取代
        //factory.setHostName("10.102.132.150");
        //factory.setPassword("123456");
        //factory.setPort(6379);
        //factory.setDatabase(0);
        return factory;
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> stringRedisTemplate() {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new StringRedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory());
        return redisTemplate;
    }

}

运行单元测试：

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = {RootConfig.class, CacheConfig.class})
public class TestSpringBean {

    @Autowired
    private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Test
    public void test1() {
        System.out.println(redisConnectionFactory);
        System.out.println(redisConnectionFactory.getConnection());
        //System.out.println(redisConnectionFactory.getClusterConnection()); //InvalidDataAccessApiUsageException: Cluster is not configured!
        //System.out.println(redisConnectionFactory.getSentinelConnection()); // InvalidDataAccessResourceUsageException: No Sentinels configured

        System.out.println(redisTemplate);
        redisTemplate.opsForValue().set("name", "fsx");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("name"));
    }
}

打印输出：

org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory@238b521e
org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection@1cefc4b3
org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate@2b27cc70
fsx

并且Redis Server端也能查看到key为“name”的值：

由此证明我们的缓存配置都能正常work了，能够使用RedisTempate操作Redis了。部分很简单有木有，只需要简单的两步即可达到目的~

关于Jedis或者说RedisTemplate的详细使用，显然也不是本文的重点，有兴趣的可自行研究，或者出门左拐~

使用Lettuce作为Client操作Redis示例

Lettuce作为新时代的Redis客户端，它势必成为将来的主流（其实现在也很主流了，比如SpringBoot2.0后默认就使用它作为Redis的Client访问）。

第一步：同样的导包（此处导入lettuce作为客户端）

<dependency>
    <groupId>org.springframework.datagroupId>
    <artifactId>spring-data-redisartifactId>
    <version>2.1.9.RELEASEversion>
dependency>

<dependency>
    <groupId>io.lettucegroupId>
    <artifactId>lettuce-coreartifactId>
    <version>5.1.7.RELEASEversion>
dependency>

第二步：准备Config配置文件

//@EnableCaching
@Configuration
public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        // RedisStandaloneConfiguration这个配置类是Spring Data Redis2.0后才有的~~~
        RedisStandaloneConfiguration configuration = new RedisStandaloneConfiguration();
        // 2.0后的写法
        configuration.setHostName("10.102.132.150");
        //configuration.setPassword(RedisPassword.of("123456"));
        configuration.setPort(6379);
        configuration.setDatabase(0);


        LettuceConnectionFactory factory = new LettuceConnectionFactory(configuration);
        // Spring Data Redis1.x这么来设置  2.0后建议使用RedisStandaloneConfiguration来取代
        //factory.setHostName("10.102.132.150");
        //factory.setPassword("123456");
        //factory.setPort(6379);
        //factory.setDatabase(0);
        return factory;
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> stringRedisTemplate() {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new StringRedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory());
        return redisTemplate;
    }

}

用上了Spring Data Redis2.0提供的RedisStandaloneConfiguration配置类后，配置步骤和Jedis的一毛一样

运行如上的单元测试，打印结果如下：

org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory@59942b48
14:35:00.798 [main] INFO  io.lettuce.core.EpollProvider - Starting without optional epoll library
14:35:00.800 [main] INFO  io.lettuce.core.KqueueProvider - Starting without optional kqueue library
org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnection@3cf7298d
org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate@1ff55ff
fsx

从日志中会发现多输出了两句info日志，结果都是ok的，能正常work。

说明：SpringBoot1.x最终依赖的是Spring Data Redis 1.8.xx，默认导入使用的是Jedis客户端，版本号为2.9.x（非最新的3.x，不兼容，慎用）
SpringBoot2.0开始，依赖的是Spring Data Redis 2.x/x，并且默认导入使用的是Lettuce客户端，版本号是从5.x.x开始
当然，不管是Boot1.x或者2.x，都是允许你手动切换的（只是完全没有必要而已）。

Redis和Spring Cache整合

Redis和Spring Cache整合，让能通过缓存注解优雅的操作Redis是本文的主菜。

因为Redis分布式缓存它是client/server模式，所以它的整合和前面整合Ehcache等还是有些不一样的地方的 。但在有了上篇文章做铺垫，加上上面介绍Spring Data Redis的使用之后，要集成它也是易如反掌之事。

RedisCacheManager

老规矩，整合前先看看Redis对CacheManager接口的实现RedisCacheManager：

说明：Spring Data Redis2.x对此类进行了大幅的重写，除了类名没变，内容完全重写了。
此处我给出这张对比图，希望小伙伴们也能做到心中有数。（本文以2.x版本为例）

// @since 2.0  这里面用到了2.0提供的 RedisCacheConfiguration和RedisCacheWriter等
public class RedisCacheManager extends AbstractTransactionSupportingCacheManager {
	// 这两个哥们都是不能为null的~~~
	private final RedisCacheWriter cacheWriter;
	// 这个配置类非常重要。能配置ttl、CacheKeyPrefix、ConversionService等等等等
	// 可以用链式操作进行构造~~~
	private final RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig;


	private final Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCacheConfiguration;、
	// allow create unconfigured caches
	private final boolean allowInFlightCacheCreation;

	// 请注意：这个构造函数是私有的
	private RedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, boolean allowInFlightCacheCreation) {

		Assert.notNull(cacheWriter, "CacheWriter must not be null!");
		Assert.notNull(defaultCacheConfiguration, "DefaultCacheConfiguration must not be null!");

		this.cacheWriter = cacheWriter;
		this.defaultCacheConfig = defaultCacheConfiguration;
		this.initialCacheConfiguration = new LinkedHashMap<>();
		this.allowInFlightCacheCreation = allowInFlightCacheCreation;
	}
	public RedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) {
		this(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, true);
	}
	public RedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, String... initialCacheNames) {
		this(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, true, initialCacheNames);
	}
	public RedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, boolean allowInFlightCacheCreation, String... initialCacheNames) {
		this(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, allowInFlightCacheCreation);

		// 给每个Cache都放一个配置，默认都使用全局的defaultCacheConfiguration
		// 可见：它是支持给不同的Cache，给出不同的配置的（比如过期时间，，，等等等）
		for (String cacheName : initialCacheNames) {
			this.initialCacheConfiguration.put(cacheName, defaultCacheConfiguration);
		}
	}
	// 这里也可以自己把initialCacheConfigurations这个Map传进来（完成完全个性化）
	public RedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration, Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCacheConfigurations) {

		this(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCacheConfigurations, true);
	}
	...


	// 根据RedisConnectionFactory 直接new一个RedisCacheManager出来，都采用默认的方案
	public static RedisCacheManager create(RedisConnectionFactory connectionFactory) {

		Assert.notNull(connectionFactory, "ConnectionFactory must not be null!");
		return new RedisCacheManager(new DefaultRedisCacheWriter(connectionFactory), RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig());
	}


	//builder默认来构造、设置更加详细的参数设置
	// 注意这个builder，既能够根据RedisConnectionFactory生成，也能个根据`RedisCacheWriter`直接生成
	public static RedisCacheManagerBuilder builder(RedisConnectionFactory connectionFactory) {

		Assert.notNull(connectionFactory, "ConnectionFactory must not be null!");

		return RedisCacheManagerBuilder.fromConnectionFactory(connectionFactory);
	}
	public static RedisCacheManagerBuilder builder(RedisCacheWriter cacheWriter) {

		Assert.notNull(cacheWriter, "CacheWriter must not be null!");

		return RedisCacheManagerBuilder.fromCacheWriter(cacheWriter);
	}


	// 实现抽象父类的抽象方法，把指定的缓存Cache都加载进来~ 
	// 若没有指定，这里木有啦~
	@Override
	protected Collection<RedisCache> loadCaches() {
		List<RedisCache> caches = new LinkedList<>();
		for (Map.Entry<String, RedisCacheConfiguration> entry : initialCacheConfiguration.entrySet()) {
			caches.add(createRedisCache(entry.getKey(), entry.getValue()));
		}
		return caches;
	}
	// 此处使用的是RedisCache，它其实里面依赖的是RedisCacheWriter（1.x版本传入的是RedisOperations，也就是RedisTemplate）
	protected RedisCache createRedisCache(String name, @Nullable RedisCacheConfiguration cacheConfig) {
		return new RedisCache(name, cacheWriter, cacheConfig != null ? cacheConfig : defaultCacheConfig);
	}

	// 简单的说，默认下RedisCache也是允许动态生成的~~~~
	// 显然，默认生成的（并非自己指定的），只能使用默认配置defaultCacheConfig了
	@Override
	protected RedisCache getMissingCache(String name) {
		return allowInFlightCacheCreation ? createRedisCache(name, defaultCacheConfig) : null;
	}

	public Map<String, RedisCacheConfiguration> getCacheConfigurations() {
	... // 获取到全部的Cache的配置（包括只传了CacheNames的情况）  它的key就是所有的cacheNames
	}

	// builder模式，详细代码省略~  
	public static class RedisCacheManagerBuilder {
		...
		public RedisCacheManager build() {
			RedisCacheManager cm = new RedisCacheManager(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCaches, allowInFlightCacheCreation);
			// 是否允许事务：默认是false
			cm.setTransactionAware(enableTransactions);
			return cm;
		}
	}
}

这个实现看着还是非常简单的，因为它有2.0提供的两个新的类：RedisCacheWriter和RedisCacheConfiguration进行分而治之。

RedisCache

很显然，RedisCache是对Cache抽象的实现：

同样的，1.x和2.x对此类的实现完全不一样，此处就不贴图了~

// @since 2.0   请注意：这里也是以2.0版本的为准的
public class RedisCache extends AbstractValueAdaptingCache {

	private static final byte[] BINARY_NULL_VALUE = RedisSerializer.java().serialize(NullValue.INSTANCE);

	private final String name; // 缓存的名字
	private final RedisCacheWriter cacheWriter; //最终操作是委托给它的
	private final RedisCacheConfiguration cacheConfig; // cache的配置（因为每个Cache的配置可能不一样，即使来自于同一个CacheManager）
	private final ConversionService conversionService; // 数据转换
	
	// 唯一构造函数，并且还是protected 的。可见我们自己并不能操控它
	protected RedisCache(String name, RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration cacheConfig) {

		super(cacheConfig.getAllowCacheNullValues());

		Assert.notNull(name, "Name must not be null!");
		Assert.notNull(cacheWriter, "CacheWriter must not be null!");
		Assert.notNull(cacheConfig, "CacheConfig must not be null!");

		this.name = name;
		this.cacheWriter = cacheWriter;
		this.cacheConfig = cacheConfig;
		this.conversionService = cacheConfig.getConversionService();
	}

	@Override
	public String getName() {
		return name;
	}
	@Override
	public RedisCacheWriter getNativeCache() {
		return this.cacheWriter;
	}

	// cacheWriter会有网络访问请求~~~去访问服务器
	@Override
	protected Object lookup(Object key) {
		byte[] value = cacheWriter.get(name, createAndConvertCacheKey(key));
		if (value == null) {
			return null;
		}
		return deserializeCacheValue(value);
	}

	@Override
	@Nullable
	public ValueWrapper get(Object key) {
		Object value = lookup(key);
		return toValueWrapper(value);
	}

	// 请注意：这个方法因为它要保证同步性，所以使用了synchronized 
	// 还记得我说过的sync=true这个属性吗，靠的就是它来保证的（当然在分布式情况下 不能百分百保证）
	@Override
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public synchronized <T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader) {
		ValueWrapper result = get(key);
		if (result != null) { // 缓存里有，就直接返回吧
			return (T) result.get();
		}
	
		// 缓存里没有，那就从valueLoader里拿值，拿到后马上put进去
		T value = valueFromLoader(key, valueLoader);
		put(key, value); 
		return value;
	}


	@Override
	public void put(Object key, @Nullable Object value) {
		Object cacheValue = preProcessCacheValue(value);

		// 对null值的判断，看看是否允许存储它呢~~~
		if (!isAllowNullValues() && cacheValue == null) {
			throw new IllegalArgumentException(String.format("Cache '%s' does not allow 'null' values. Avoid storing null via '@Cacheable(unless=\"#result == null\")' or configure RedisCache to allow 'null' via RedisCacheConfiguration.", name));
		}
		cacheWriter.put(name, createAndConvertCacheKey(key), serializeCacheValue(cacheValue), cacheConfig.getTtl());
	}

	// @since 4.1
	@Override
	public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, @Nullable Object value) {
	...
	}

	@Override
	public void evict(Object key) {
		cacheWriter.remove(name, createAndConvertCacheKey(key));
	}

	// 清空：在redis中慎用。因为它是传一个*去  进行全部删除的。
	@Override
	public void clear() {
		byte[] pattern = conversionService.convert(createCacheKey("*"), byte[].class);
		cacheWriter.clean(name, pattern);
	}

	public RedisCacheConfiguration getCacheConfiguration() {
		return cacheConfig;
	}
	// 序列化key、value   ByteUtils为redis包的工具类，Data Redis 1.7
	protected byte[] serializeCacheKey(String cacheKey) {
		return ByteUtils.getBytes(cacheConfig.getKeySerializationPair().write(cacheKey));
	}
	protected byte[] serializeCacheValue(Object value) {
		if (isAllowNullValues() && value instanceof NullValue) {
			return BINARY_NULL_VALUE;
		}
		return ByteUtils.getBytes(cacheConfig.getValueSerializationPair().write(value));
	}


	// 创建一个key，请注意这里prefixCacheKey() 前缀生效了~~~
	protected String createCacheKey(Object key) {

		String convertedKey = convertKey(key);

		if (!cacheConfig.usePrefix()) {
			return convertedKey;
		}

		return prefixCacheKey(convertedKey);
	}
	... 
}

RedisCache它持有RedisCacheWriter的引用，所以的对Redis服务的操作都是委托给了它。同时它还持有RedisCacheConfiguration和ConversionService，证明即使是同一个CacheManager管理的缓存实例，配置都可能是不一样的，支持到了很强的个性化。

RedisCacheWriter

RedisCacheWrite它有Spring内建唯一实现类DefaultRedisCacheWriter，并且这个类是内建的非public的：

// @since 2.0
public interface RedisCacheWriter {
	// 两个静态方法用于创建一个 有锁/无锁的RedisCacheWriter
	// 它内部自己实现了一个分布式锁的效果~~~~  Duration可以在去获取锁没获取到的话，睡一会再去获取（避免了频繁对redis的无用访问）
	static RedisCacheWriter nonLockingRedisCacheWriter(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
		return new DefaultRedisCacheWriter(connectionFactory);
	}
	static RedisCacheWriter lockingRedisCacheWriter(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
		return new DefaultRedisCacheWriter(connectionFactory, Duration.ofMillis(50));
	}

	@Nullable
	byte[] get(String name, byte[] key);

	// 注意：这两个put方法，都是带有TTL的，因为Redis是支持过期时间的嘛
	// 多疑依托于此方法，我们其实最终可以定义出支持TTL的缓存注解，下篇博文见
	void put(String name, byte[] key, byte[] value, @Nullable Duration ttl);
	@Nullable
	byte[] putIfAbsent(String name, byte[] key, byte[] value, @Nullable Duration ttl);

	void remove(String name, byte[] key);
	void clean(String name, byte[] pattern);
}

// @since 2.0
class DefaultRedisCacheWriter implements RedisCacheWriter {

	// 一切远程操作的链接，都来自于链接工厂：RedisConnectionFactory 
	private final RedisConnectionFactory connectionFactory;
	private final Duration sleepTime;

	DefaultRedisCacheWriter(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
		this(connectionFactory, Duration.ZERO);
	}
	DefaultRedisCacheWriter(RedisConnectionFactory connectionFactory, Duration sleepTime) {
		this.connectionFactory = connectionFactory;
		this.sleepTime = sleepTime;
	}

	// 拿到redis连接，执行命令。  当然执行之前，去获取锁
	private <T> T execute(String name, Function<RedisConnection, T> callback) {

		RedisConnection connection = connectionFactory.getConnection();
		try {
			checkAndPotentiallyWaitUntilUnlocked(name, connection);
			return callback.apply(connection);
		} finally {
			connection.close();
		}
	}

	private void checkAndPotentiallyWaitUntilUnlocked(String name, RedisConnection connection) {
		if (!isLockingCacheWriter()) {
			return;
		}
		try {
			// 自旋：去查看锁 若为true（表示锁还cun'z）
			while (doCheckLock(name, connection)) {
				Thread.sleep(sleepTime.toMillis());
			}
		} catch (InterruptedException ex) {
			// Re-interrupt current thread, to allow other participants to react.
			Thread.currentThread().interrupt();
			throw new PessimisticLockingFailureException(String.format("Interrupted while waiting to unlock cache %s", name), ex);
		}
	}
	... // 关于它内部的lock、unlock处理，有兴趣的可以看看此类，因为不是本文重点，所以此处不说明了

	// 其余方法，都是调用了execute方法
	@Override
	public void put(String name, byte[] key, byte[] value, @Nullable Duration ttl) {
		execute(name, connection -> {
			// 只有ttl合法才会执行。注意：单位MILLISECONDS  是毫秒值
			if (shouldExpireWithin(ttl)) {
				connection.set(key, value, Expiration.from(ttl.toMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS), SetOption.upsert());
			} else {
				connection.set(key, value);
			}

			return "OK";
		});
	}
	@Override
	public byte[] get(String name, byte[] key) {
		return execute(name, connection -> connection.get(key));
	}
	// putIfAbsent是根据内部的分布式锁来实现的
	@Override
	public byte[] putIfAbsent(String name, byte[] key, byte[] value, @Nullable Duration ttl) { 
		... 
	}
	@Override
	public void remove(String name, byte[] key) {
		execute(name, connection -> connection.del(key));
	}
	// 注意批量删，第二参数是pattern
	@Override
	public void clean(String name, byte[] pattern) {
		...
	}
	...
}

整体上看，DefaultRedisCacheWriter的实现还是比较复杂的，它是2.x重写的实现。
1.x版本的RedisCache类的实现没有这么复杂，因为它依托于RedisOperations去实现，复杂度都在RedisOperations本身了。

2.x版本把注解操作缓存和RedisTempate操作缓存完全分离开了，也就是说注解缓存再也不用依赖于RedisTempate了~

为何能使用RedisCacheWriter代替RedisOperations

使用过1.x版本的都知道，创建一个RedisCacheManager实例的时候，都必须想准备一个RedisTempate实例，因为它强依赖于它。
但是如上2.0的配置可知，它现在只依赖于RedisConnectionFactory而不用再管RedisOperations了。

为何Spring要大费周章的重写一把呢？此处我可以大胆猜测一下：

1. Cache抽象（缓存注解）只会操作k-v，不会涉足复杂的数据结构
2. RedisOperations功能强大，能够操作任意类型。所以放在操作Cache上显得非常的笨重
3. 重写的RedisCacheWriter完全独立不依赖，运用在Cache上，能够使得缓存注解保持非常高的独立性。并且此接口也非常的轻

Demo示例

说了这么多，是时候来些实战的代码了。这里我自己给出一个Demo供以参考：

@Service
public class CacheDemoServiceImpl implements CacheDemoService {

    @Cacheable(cacheNames = "demoCache", key = "#id")
    @Override
    public Object getFromDB(Integer id) {
        System.out.println("模拟去db查询~~~" + id);
        return "hello cache...";
    }
}


@EnableCaching // 使用了CacheManager，别忘了开启它  否则无效
@Configuration
public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

    // 配置一个CacheManager 来支持缓存注解
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        // 1.x是这么配置的：仅供参考
        //RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
        //cacheManager.setDefaultExpiration(ONE_HOUR * HOURS_IN_ONE_DAY);
        //cacheManager.setUsePrefix(true);

        // --------------2.x的配置方式--------------
        // 方式一：直接create
        //RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.create(redisConnectionFactory());
        // 方式二：builder方式（推荐）

        RedisCacheConfiguration configuration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofDays(1)) //Duration.ZERO表示永不过期（此值一般建议必须设置）
                //.disableKeyPrefix() // 禁用key的前缀
                //.disableCachingNullValues() //禁止缓存null值

                //=== 前缀我个人觉得是非常重要的，建议约定：注解缓存一个统一前缀、RedisTemplate直接操作的缓存一个统一前缀===
                //.prefixKeysWith("baidu:") // 底层其实调用的还是computePrefixWith() 方法，只是它的前缀是固定的（默认前缀是cacheName，此方法是把它固定住，一般不建议使用固定的）
                //.computePrefixWith(CacheKeyPrefix.simple()); // 使用内置的实现
                .computePrefixWith(cacheName -> "caching:" + cacheName) // 自己实现，建议这么使用(cacheName也保留下来了)
                ;

        RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory())
                // .disableCreateOnMissingCache() // 关闭动态创建Cache
                //.initialCacheNames() // 初始化时候就放进去的cacheNames（若关闭了动态创建，这个就是必须的）
                .cacheDefaults(configuration) // 默认配置（强烈建议配置上）。  比如动态创建出来的都会走此默认配置
                //.withInitialCacheConfigurations() // 个性化配置  可以提供一个Map，针对每个Cache都进行个性化的配置（否则是默认配置）
                //.transactionAware() // 支持事务
                .build();
        return redisCacheManager;
    }

配置好后，运行单测：

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = {RootConfig.class, CacheConfig.class})
public class TestSpringBean {
    @Autowired
    private CacheDemoService cacheDemoService;
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;


    @Test
    public void test1() {
        cacheDemoService.getFromDB(1);
        cacheDemoService.getFromDB(1);

        System.out.println("----------验证缓存是否生效----------");
        Cache cache = cacheManager.getCache("demoCache");
        System.out.println(cache);
        System.out.println(cache.get(1, String.class));
    }
}

打印结果如下：

模拟去db查询~~~1
----------验证缓存是否生效----------
org.springframework.data.redis.cache.RedisCache@788ddc1f
hello cache...

并且缓存中有值如下（注意key有统一前缀）：

就这样非常简单的，Redis分布式缓存就和Spring Cache完成了集成，可以优雅的使用三大缓存注解去操作了。对你有所帮助

备注：DefaultRedisCacheWriter使用的写入都是操作的Bytes，所以不会存在乱码问题~

总结

Redis作为当下互联网应用中使用最为广泛、最为流行的分布式缓存产品，相信本文叙述的应该是绝大多数小伙伴的场景吧。既然它使用得这么普遍，你是否想过怎么和你的同事拉开差距呢？

其实我这里有个不太成熟的小建议：盘它。只有你踩的坑多了，碰到的事多了，你才有足够的资本说你比你的同事懂得多，熟练得多，能够解决他们解决不了的问题。
至于有的小伙伴提到的想让每一个缓存注解也支持自定义过期时间，我觉得能有这个想法是很不错的，至于如何实现，请待下文分解~

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