springboot中redis的使用

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.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
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：

@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(PropertyAccessor.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(PropertyAccessor.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(PropertyAccessor.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(com.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(com.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(com.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.net/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.net/xiaolyuh/blog/2245782

5、在springboot中的使用

1、导入启动器

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>

<dependency>
    <groupId>com.github.xiaolyuhgroupId>
    <artifactId>layering-cache-starterartifactId>
    <version>3.1.8version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframeworkgroupId>
    <artifactId>spring-aspectsartifactId>
dependency>

<dependency>
    <groupId>com.esotericsoftware.kryogroupId>
    <artifactId>kryoartifactId>
    <version>2.21version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibabagroupId>
    <artifactId>fastjsonartifactId>
    <version>1.2.47version>
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.net/xiaolyuh/blog/2245782

不需要使用MyRedisConfig配置类。

import com.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(com.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(com.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(com.qf.sbems.utils.MD5Utils).md5('EmployeeService_findById' + #id)")
    public void delete(Integer id) {
//        employeeDAO.delete(id);
    }
}