Spring Cache+Redis缓存数据的实现示例
作者：别团等shy哥发育
1、为什么使用缓存
我们知道内存的读取速度远大于硬盘的读取速度。当需要重复地获取相同数据时，一次一次地请求数据库或者远程服务，导致在数据库查询或远程方法调用上消耗大量的时间，最终导致程序性能降低，这就是数据缓存要解决的问题。
Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis）
使用Spring Cache的好处
1，提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；
2，通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；
3，提供事务回滚时也自动回滚缓存；
4，支持比较复杂的缓存逻辑；
一旦配置好Spring缓存支持，就可以在Spring容器里管理的Bean中使用缓存注解(基于AOP原理)，一般情况下，都是在业务层(Service类)使用这些注解。
2、常用的缓存注解
2.1 @Cacheable
@Cacheable可以标记在一个方法上，也可以标记在一个类上。当标记在一个方法上时表示该方法是支持缓存的；当标记在一个类上时则表示该类所有的方法都是支持缓存的。对于一个支持缓存的方法，在方法执行前，Spring先检查缓存中是否存在该方法返回的数据，如果存在，则直接返回缓存数据；如果不存在，则调用方法并将方法返回值写入缓存。
@Cacheable注解经常使用value、key、condition等属性
value:缓存的名称，指定一个或多个缓存名称。如
@Cacheable(value="mycache")或者@Cacheable(value={<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->"cache1","cache2"})该属性与cacheNames属性意义相同
key:缓存的key，可以为空。如果指定。需要按照SpEL编写；如果不指定，则默认按照方法的所有参数进行组合。如
@Cacheable(value="testcache",key="#student.id")
condition:缓存的条件，可以为空，如果指定，需要按照SpEL编写，返回true或者false,只有为true才进行缓存。如
@Cacheable(value="testcache",condition="#student.id>2")
该属性与unless相反，条件成立时，不进行缓存
2.2 @CacheEvict
一般用在更新或者删除方法上
@CacheEvict是用来标注在需要清除 缓存元素的方法或类上的。当标记在一个类上时，表示其中所有方法的执行都会触发缓存的清除操作。@CacheEvict可以指定的属性有value、key、conditon、allEntries和beforeInvocation。其中，value、key和condition的语义与@Cacheable对应的属性类似。
allEntries:是否清空所有缓存内容，默认为false,如果指定为true,则方法调用后将立即清空所有缓存。如
@CacheEvict(value="testcache",allEntries=true)
beforeInvocation:是否在方法执行前就清空，默认为false,如果指定为true,则在方法还没有执行时就清空缓存。默认情况下，如果方法执行抛出异常，则不会清空缓存。
2.3、@Cacheput
使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存中读取缓存数据，而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。
2.4、@Caching
该注解可以在一个方法或类上同时指定多个Spring Cache相关的注解。其拥有三个属性：cacheable、put和evict,分别用于指定@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict。示例代码如下：
@Caching(
cacheable=@Cacheable("cache1"),
evict={@CacheEvict("cache2"),@CacheEvict(value="cache3",allEntries=true)}
)2.5、@CacheConfig
所有的Cache注解都需要提供Cache名称，如果每个Service方法上都包含相同的Cache名称，可能写起来重复。此时可以使用@CacheConfig注解作用在类上，设置当前缓存的一些公共配置。
3、SpringBoot缓存支持
在SpringBoot应用中，使用缓存技术只需在应用中引入相关缓存技术的依赖，并在配置类中使用@EnableCaching注解开启缓存支持即可。
4、项目继承Spring Cache+Redis
4.1 添加依赖
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>4.2 配置类
/**
* Redis+Cache配置类
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
/**
* 自定义key规则
* @return
*/
@Bean
public KeyGenerator keyGenerator() {
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(target.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : params) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}
/**
* 设置RedisTemplate规则
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
//解决查询缓存转换异常的问题
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
// 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
// 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
//序列号key value
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
/**
* 设置CacheManager缓存规则
* @param factory
* @return
*/
@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600秒
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
.disableCachingNullValues();
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(config)
.build();
return cacheManager;
}
}
4.3 添加redis配置
# redis配置 spring.redis.host=192.168.159.33 spring.redis.port=6379 spring.redis.database= 0 spring.redis.timeout=1800000 spring.redis.lettuce.pool.max-active=20 spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 #最大阻塞等待时间(负数表示没限制) spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5 spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
4.4 接口中使用缓存注解
Service实现类中添加相应的注解
@Service
public class DictServiceImpl extends ServiceImpl<DictMapper, Dict> implements DictService {
//根据上级id查询子数据列表
@Override
@Cacheable(value = "dict",keyGenerator = "keyGenerator")
public List<Dict> findChildData(Long id) {
QueryWrapper<Dict> wrapper=new QueryWrapper<>();
wrapper.eq("parent_id",id);
List<Dict> list = baseMapper.selectList(wrapper);
//向list集合中的每个dict对象中设置hasChildren
list.forEach(x->{
Long dictId = x.getId();
boolean isChild = this.isChildren(dictId);
x.setHasChildren(isChild);
});
return list;
}
//导出数据字典接口
@Override
public void exportDictData(HttpServletResponse response) {
//设置下载信息
response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
response.setCharacterEncoding("utf-8");
// 这里URLEncoder.encode可以防止中文乱码 当然和easyexcel没有关系
String fileName = "dict";
response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename="+ fileName + ".xlsx");
//查询数据库
List<Dict> dictList = baseMapper.selectList(null);
//Dict-->DictEeVo
List<DictEeVo> dictEeVoList=new ArrayList<>();
dictList.forEach(x->{
DictEeVo dictEeVo=new DictEeVo();
BeanUtils.copyProperties(x,dictEeVo);
dictEeVoList.add(dictEeVo);
});
try {
//调用方法实现写操作
EasyExcel.write(response.getOutputStream(), DictEeVo.class)
.sheet("dict")
.doWrite(dictEeVoList);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//导入数据字典
@Override
@CacheEvict(value = "dict", allEntries=true)
public void importDictData(MultipartFile file) {
try {
//excel数据取出来并添加到数据库中
EasyExcel.read(file.getInputStream(),DictEeVo.class,new DictListener(baseMapper))
.sheet()
.doRead();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//判断id下面是否有子数据
private boolean isChildren(Long id){
QueryWrapper<Dict> wrapper=new QueryWrapper<>();
wrapper.eq("parent_id",id);
Integer count = baseMapper.selectCount(wrapper);
return count > 0;
}
}
4.5 缓存效果测试
我们现在调用根据上级id查询子数据列表这个方法的controller
第一次访问接口
查看控制台：
查看redis中是否有缓存的数据
用连接工具查看下redis中的数据，方便数据的可视化
从上面的数据不难发现，数据已经被缓存到了redis中
清空SpringBoot的控制台，再次发起相同的请求，看是否会再次请求数据库
第二次请求的控制台输出如下：
页面中的数据也正常获取到了，如下：
从上面的效果可以很明显的看到，我们第一次请求后端接口的时候，由于缓存中并没有需要的数据，所以会被缓存到redis中，第二次请求相同接口的时候，Spring先检查缓存中是否存在该方法返回的数据，如果存在，则直接返回缓存数据，减小对数据库查询的压力。上面的缓存一定要设置下TTL，这样长期不用的数据就会自动失效
到此这篇关于Spring Cache+Redis缓存数据的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Spring Cache Redis缓存 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！