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SpringBoot集成Redis緩存

本文轉載自   查看原文   2019-09-18 09:13   1900    SpringBoot

關於Redis緩存

  • 為什么使用緩存？

    提升重復訪問數據的訪問效率。

  • Redis的三個用途

    數據庫，緩存，消息中間件

Redis的應用場景（針對被重復訪問的數據）

  • 頁面緩存（圖片，CSS，html等靜態數據）——熱點數據
  • 最新列表
  • 排行榜
  • 計數器
  • session存儲

使用建議

  • Redis 速度快是建立在內存數據庫基礎上的，但是一台服務器的內存要比磁盤金貴許多，所以在項目初期不要想什么都往 Redis 里放，這樣當數據量上來后很快內存就會不夠用，反而得不償失。合理的利用有限的內存，將讀（寫）頻繁的熱數據放在 Redis 中才能更好感受到它帶來的性能提升。
  • Redis 雖然提供了 RDB 和 AOF 兩種持久化方式，但是普遍還是認為 Redis 的持久化並不是很靠譜。非常重要的數據不要依賴 Redis 來開發，或者最起碼不要只在 Redis 中持久化
  • MySQL 經過不斷優化性能已經非常好，所以 MySQL 提供的數據結構和訪問效率能滿足的需求的情況下不要引入 Redis，多引入一個組件就多一個可能的故障節點，尤其在保持數據一致性的場景中數據（比如用戶余額）應該只放在數據庫中，除非你知道怎么解決考系統的分布式事務。

Redis數據類型

文檔參考：http://doc.redisfans.com/

  • string（一個鍵最大能存儲 512MB）

    1568704206239

  • hash（適合存儲對象）每個 hash 可以存儲 2的32次方 -1個 鍵值對

    1568704443581

    1568704548679

  • list

    list是一個從左至右的隊列

    lpush從左往右插入元素，最后插入的3在最左邊

    1568704894516

    rpush從右往左插入元素，最后插入的元素c在最右邊

    1568705030797

    lpop和rpop分別是從左邊和右邊取出元素並移除

    1568705075387

​ lrange返回指定范圍內的元素

1568705168052

  • set（無序集合，不允許重復）

    1568705519023

    返回集合中元素的個數

    1568705566959

  • zset

    Redis zset 和 set 一樣也是string類型元素的集合,且不允許重復的成員。

    不同的是每個元素都會關聯一個double類型的分數。redis正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。

    zset的成員是唯一的,但分數(score)卻可以重復。

    1568706112953

zrange按照score從小到大排列

服務器安裝Redis

測試環境：阿里雲 CentOS 7.6

安裝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

1568691680940

1568691699926

啟動關閉Redis

打開src文件夾

./redis-server
./redis-cli shutdown

配置Redis遠程連接

在redis-5.0.5目錄下的redis.conf

1568703345002

  • 遠程連接（注釋該行）開啟阿里雲安全組6379端口

    1568692478446

1568692631640

  • 設置密碼

    1568692956448

  • 開啟允許公網訪問

    1568693057211

  • 重新啟動redis，並加載配置文件

    ./redis-server ../redis.conf

  • 查看配置是否生效

    打開src目錄

    ./redis-cli

auth "123456"

config get *

    1568703746147

    1568703769811

  • 在win10本地用可視化工具連接

    1568703562655

1568703598507

集成Redis

在上次集成Druid的基礎上集成Redis

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

  • 添加Redis緩存依賴

    		<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:
    #   數據源基本配置
    username: noneplus
    password: MEMMpYHaOUFVuaR37bMbUmGW76WVSLAD7pnFLrbup5H4Q6sZvWMDsYAcnZvAL2hY2Man1rc6SCJMYwrse1xPKw==   # 1.配置生成的password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://47.103.6.247:3306/user?serverTimezone=UTC
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    #   Druid數據源配置
    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
    #   配置監控統計攔截的filters，去掉后監控界面sql無法統計，'wall'用於防火牆
    filters: stat,wall,log4j,config  # 3.添加config
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    useGlobalDataSourceStat: true
    # 2.開啟加密，配置公鑰
    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

    • 測試是否可以正常連接到redis

      @Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@Test
public void testRedis()
{
    stringRedisTemplate.opsForValue().append("ms","hello");

}

      1568707227492

單條數據緩存

  • 主程序類添加@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 替換默認序列化
        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);

        // 設置value的序列化規則和 key的序列化規則
        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);

        //解決查詢緩存轉換異常的問題
        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（解決亂碼的問題）,過期時間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;
    }
}

  • 創建RedisController類

      @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，緩存注解放在Service層)

    @Cacheable產生緩存

    @CachePut更新緩存

    @CacheEvict刪除緩存

    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;



    /**將方法運行結果進行緩存，當方法被再次調用時，直接返回緩存中的結果。
     * 參數：
     * value：指定緩存組件的名字
     * key：緩存的key。可以使用SpEl表達式
     * condition：緩存條件。（為true時緩存），使用EL表達式
     * unless：否定緩存。（為true時不緩存）unless在方法執行之后判斷，所以unless可以用結	果作為判斷條件。
     * @param id
     * @return
     */

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

    //修改了數據庫的數據，同時更新緩存。先調用目標方法，然后緩存方法結果。
    @CachePut(value = "test",key="#result.id")  //只能是result.id
    public UserInfo updateUser(UserInfo userInfo) {
        userInfoMapper.updateUser(userInfo);
        return userInfo;
    }

    //刪除數據之后，清除緩存
    @CacheEvict(value = "test", key = "#id")
    public String deleteUser(Integer id) {
        userInfoMapper.deleteUserById(id);
        return "已刪除";
    }
}

測試

1568768393507

緩存已更新

1568768495694

數據庫已更新

1568768530184

緩存已清空

1568768585868

數據庫已刪除

1568768607050


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