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SpringBoot集成Redis缓存

关于Redis缓存

  • 为什么使用缓存? 提升重复访问数据的访问效率。
  • Redis的三个用途 数据库,缓存,消息中间件

Redis的应用场景(针对被重复访问的数据)

  • 页面缓存(图片,CSS,html等静态数据)——热点数据
  • 最新列表
  • 排行榜
  • 计数器
  • session存储

使用建议

  • Redis 速度快是建立在内存数据库基础上的,但是一台服务器的内存要比磁盘金贵许多,所以在项目初期不要想什么都往 Redis 里放,这样当数据量上来后很快内存就会不够用,反而得不偿失。合理的利用有限的内存,将读(写)频繁的热数据放在 Redis 中才能更好感受到它带来的性能提升。
  • Redis 虽然提供了 RDBAOF 两种持久化方式,但是普遍还是认为 Redis 的持久化并不是很靠谱。非常重要的数据不要依赖 Redis 来开发,或者最起码不要只在 Redis 中持久化
  • MySQL 经过不断优化性能已经非常好,所以 MySQL 提供的数据结构和访问效率能满足的需求的情况下不要引入 Redis,多引入一个组件就多一个可能的故障节点,尤其在保持数据一致性的场景中数据(比如用户余额)应该只放在数据库中,除非你知道怎么解决考系统的分布式事务。

Redis数据类型

文档参考:http://doc.redisfans.com/

  • string(一个键最大能存储 512MB)
  • hash(适合存储对象)每个 hash 可以存储 2的32次方 -1个 键值对
  • list list是一个从左至右的队列 lpush从左往右插入元素,最后插入的3在最左边

rpush从右往左插入元素,最后插入的元素c在最右边

lpop和rpop分别是从左边和右边取出元素并移除

​ lrange返回指定范围内的元素

  • set(无序集合,不允许重复)

返回集合中元素的个数

  • zset Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

zrange按照score从小到大排列

服务器安装Redis

测试环境:阿里云 CentOS 7.6

  • 官网: https://redis.io/

安装Redis

wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz
tar xzf redis-5.0.5.tar.gz
cd redis-5.0.5
make

启动关闭Redis

打开src文件夹

./redis-server
./redis-cli shutdown

配置Redis远程连接

在redis-5.0.5目录下的redis.conf

  • 远程连接(注释该行)开启阿里云安全组6379端口
  • 设置密码
  • 开启允许公网访问
  • 重新启动redis,并加载配置文件 ./redis-server ../redis.conf
  • 查看配置是否生效 打开src目录 ./redis-cli auth "123456" config get *
  • 在win10本地用可视化工具连接

集成Redis

在上次集成Druid的基础上集成Redis

https://www.cnblogs.com/noneplus/p/11532065.html

  • 添加Redis缓存依赖
     <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-start-cache</artifactId></dependency>
        </dependency>
配置yaml

spring:
  datasource:
    #   数据源基本配置
    username: noneplus
    password: MEMMpYHaOUFVuaR37bMbUmGW76WVSLAD7pnFLrbup5H4Q6sZvWMDsYAcnZvAL2hY2Man1rc6SCJMYwrse1xPKw==   # 1.配置生成的password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drive
    url: jdbc:mysql://47.103.6.247:3306/user?serverTimezone=UTC
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    #   Druid数据源配置
    initialSize: 5
    minIdle: 5
    maxActive: 20
    maxWait: 60000
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    poolPreparedStatements: true
    #   配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
    filters: stat,wall,log4j,config  # 3.添加config
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    useGlobalDataSourceStat: true
    # 2.开启加密,配置公钥
    connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500;config.decrypt=true;config.decrypt.key=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBAIIl9Pp9nYiIsVgEgOuNqqyPIU6NsYNSyLX3gxcBhIPRtcL5WqxevYKvsAwaT4WOtww268vHdyP7zWTGhtGxscMCAwEAAQ==
  thymeleaf:
    cache: false
  redis:
    host: 47.103.6.247
    port: 6379
    password: 123456
pagehelper:
  helperDialect: mysql
  reasonable: true
  supportMethodsArguments: true
  pageSizeZero: false #pageSize=0
 
  • 测试是否可以正常连接到redis @Autowired StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test public void testRedis() { stringRedisTemplate.opsForValue().append("ms","hello"); }

单条数据缓存

  • 主程序类添加@EnableCaching注解
  • 配置Redis序列化
package zkrun.top.web.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);

        // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);

        // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();

        return redisTemplate;
    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> 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30秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(1800000))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}
  • 创建RedisController类
 @Autowired
   RedisService redisService;
    @RequestMapping("/get")
    @ResponseBody

    public String get(Integer id) {
        return redisService.getUserById(id);
    }

    @RequestMapping("/update")
    @ResponseBody
    public UserInfo update(UserInfo userInfo)
    {
        return redisService.updateUser(userInfo);
    }

    @RequestMapping("/deleteCache")
    @ResponseBody
    public String delete(Integer id)
    {
        return redisService.deleteUser(id);
    }

  • RedisService(其中,缓存注解放在Service层) @Cacheable产生缓存 @CachePut更新缓存 @CacheEvict删除缓存
package zkrun.top.web.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import zkrun.top.web.bean.UserInfo;
import zkrun.top.web.mapper.UserInfoMapper;

@Service
public class RedisService {
    @Autowired
    UserInfoMapper userInfoMapper;



    /**将方法运行结果进行缓存,当方法被再次调用时,直接返回缓存中的结果。
     * 参数:
     * value:指定缓存组件的名字
     * key:缓存的key。可以使用SpEl表达式
     * condition:缓存条件。(为true时缓存),使用EL表达式
     * unless:否定缓存。(为true时不缓存)unless在方法执行之后判断,所以unless可以用结    果作为判断条件。
     * @param id
     * @return
     */

    @Cacheable(value = "test", key = "#id")
    public String getUserById(Integer id) {
        UserInfo userInfo=userInfoMapper.getUserById(id);
        return userInfo.toString();
    }

    //修改了数据库的数据,同时更新缓存。先调用目标方法,然后缓存方法结果。
    @CachePut(value = "test",key="#result.id")  //只能是result.id
    public UserInfo updateUser(UserInfo userInfo) {
        userInfoMapper.updateUser(userInfo);
        return userInfo;
    }

    //删除数据之后,清除缓存
    @CacheEvict(value = "test", key = "#id")
    public String deleteUser(Integer id) {
        userInfoMapper.deleteUserById(id);
        return "已删除";
    }
}

测试

  • 查询id=60的数据 http://localhost:8080/get?id=60

缓存已生成

  • 更新id=60的数据 http://localhost:8080/update?id=60&username=60

缓存已更新

数据库已更新

  • 删除id=60的数据 http://localhost:8080/deleteCache?id=60

緩存已清空

数据库已删除

代码参考

https://github.com/HCJ-shadow/SpringBootPlus

我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=1n7jk201ae6a9

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