Redis 简介

GitHub 地址：https://github.com/antirez/redis 。

GitHub 介绍：Redis is an in-memory database that persists on disk. The data model is key-value, but many different kind of values are supported: Strings, Lists, Sets, Sorted Sets, Hashes, HyperLogLogs, Bitmaps.

对于缓存

• 内存的速度远远大于硬盘的速度
• 缓存主要是在获取资源方便性能优化的关键方面
• Redis 是缓存数据库
• 缓存未命中解决与防止缓存击穿

缓存更新策略

1. Cache aside ：

   • 思路：先更新数据库，在更新缓存。

   • 问题：一个读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放到缓存，所以，会造成脏数据。

   • 出现此问题的前提：读缓存时缓存失效，而且并发着有一个写操作。

   • 而实际上数据库的写操作会比读操作慢得多，而且还要锁表，而读操作必需在写操作前进入数据库操作，而又要晚于写操作更新缓存，所有的这些条件都具备的概率基本并不大。

2. Read through

• 思路：在查询操作中更新缓存

3. Write through
   • 思路：有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作）
4. Write behind caching
   • 思路：只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。
   • 实现有点复杂，具体参考《缓存更新的套路》

Redis 实践（复杂缓存）

配置application.yml

spring:
  cache:
    type: REDIS
    redis:
      cache-null-values: false
      time-to-live: 600000ms
      use-key-prefix: true
      #缓存名称列表
    cache-names: userCache,allUsersCache
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    database: 0
    # 单通道
    lettuce:
      shutdown-timeout: 200ms
      pool:
        max-active: 7
        max-idle: 7
        min-idle: 2
        max-wait: -1ms
    timeout: 1000

对应的配置类：org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties

添加配置类

这里自定义RedisTemplate的配置类，主要是想使用Jackson替换默认的序列化机制：

@Configuration
public class RedisConfig {
    /**
     * redisTemplate 默认使用JDK的序列化机制, 存储二进制字节码, 所以自定义序列化类
     * @param redisConnectionFactory redis连接工厂类
     * @return RedisTemplate
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

        // 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.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

使用Cache aside策略的实例

这里只展示使用服务

@Service(value = "appUserService")
public class AppUserServiceImpl implements AppUserService {

    @Resource(name = "appUserRepository")
    private AppUserRepository appUserRepository;
    
    @Resource
    private RedisTemplate<String, User> redisTemplate;
    
    /**
    * 不做任何操作
    * @param appUser 用户
    **/
    @Override
    public AppUser saveOne(AppUser appUser) {
        return appUserRepository.save(appUser);
    }
    /**
     * 获取用户信息
     * 如果缓存存在，从缓存中获取城市信息
     * 如果缓存不存在，从 DB 中获取城市信息，然后插入缓存
     *
     * @param loginName 用户登录名
     * @return 用户
     */
    @Override
    public AppUser findByLoginName(String loginName) {
        ogger.info("获取用户start...");
        // 从缓存中获取用户信息
        String key = "AppUser:" + loginName;
        ValueOperations<String, User> operations = redisTemplate.opsForValue();

        // 缓存存在
        boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
        if (hasKey) {
            AppUser user = operations.get(key);
            logger.info("从缓存中获取了用户 AppUser = " + loginName);
            return user;
        }
        // 缓存不存在，从 DB 中获取
        List<AppUser> appUserList = appUserRepository.findByLoginNameEquals(loginName); 
        // 插入缓存
        if(appUserList.size() > 0){
            operations.set(key, appUserList.get(0), 10, TimeUnit.SECONDS);
        }
        return appUserList.size() > 0 ? appUserList.get(0) : null;
    }
    /**
     * 更新用户
     * 如果缓存存在，删除
     * 如果缓存不存在，不操作
     *
     * @param user 用户
     */
    public void updateUser(AppUser user) {
        logger.info("更新用户start...");
        appUserRepository.save(user);
        // 缓存存在，删除缓存
        String key = "AppUser:" + user.getLoginName();
        boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
        if (hasKey) {
            redisTemplate.delete(key);
            logger.info("更新用户时候，从缓存中删除用户 >> " + user.getLoginName());
        }
    }
    /**
     * 删除用户
     * 如果缓存中存在，删除
     */
    public void deleteById(Long id) {
        logger.info("删除用户start...");
        AppUser user = appUserRepository.get(id);
        appUserRepository.deleteById(id);

        // 缓存存在，删除缓存
        String key = "AppUser:" + user.getLoginName();
        boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
        if (hasKey) {
            redisTemplate.delete(key);
            logger.info("删除用户时候，从缓存中删除用户 >> " + user.getLoginName());
        }
    }
}

Redis + Cache 实践（简单缓存）

Spring缓存支持

Spring定义了org.springframework.cache.CacheManager 和 org.springframework.cache.Cache 接口来统一不同缓存技术。 其中CacheManager是Spring提供的各种缓存技术抽象接口，内部使用Cache接口进行缓存的增删改查操作，我们一般不会直接和Cache打交道。

针对不同的缓存技术，Spring有不同的CacheManager实现类，定义如下表：

在我们使用任意一个实现的CacheManager的时候，需要注册实现Bean：

/**
 * EhCache的配置
 */
@Bean
public EhCacheCacheManager cacheManager(CacheManager cacheManager) {
    return new EhCacheCacheManager(cacheManager);
}

声明式缓存注解

Spring提供4个注解来声明缓存规则，如下表所示：

@Cacheable 、@CachePut 、@CacheEvict都有value属性，指定要使用的缓存名称，而key属性指定缓存中存储的键。

@EnableCaching 开启缓存。

@Cacheable

这个注解含义是方法结果会被放入缓存，并且一旦缓存后，下一次调用此方法，会通过key去查找缓存是否存在，如果存在就直接取缓存值，不再执行方法。

这个注解有几个参数值，定义如下

在计算key、condition或者unless的值得时候，可以使用到以下的特有的SpEL表达式

@CachePut

该注解在执行完方法后会触发一次缓存put操作，参数跟@Cacheable一致

@CacheEvict

该注解在执行完方法后会触发一次缓存evict操作，参数除了@Cacheable里的外，还有个特殊的allEntries， 表示将清空缓存中所有的值。

缓存注解使用

在service中定义增删改的几个常见方法，通过注解实现缓存：

@Service
@Transactional
public class UserService {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
    @Resource
    private AppuserRepository appuserRepository;

    /**
     * cacheNames 设置缓存的值
     * key：指定缓存的key，这是指参数id值。key可以使用spEl表达式
     *
     * @param id
     * @return
     */
    @Cacheable(value = "userCache", key = "#id", unless="#result == null")
    public AppUser getById(int id) {
        logger.info("获取用户start...");
        return appuserRepository.selectById(id);
    }

    @Cacheable(value = "allUsersCache", unless = "#result.size() == 0")
    public List<User> getAllUsers() {
        logger.info("获取所有用户列表");
        return appuserRepository.findByLoginNameEquals(null);
    }

    /**
     * 创建用户，同时使用新的返回值的替换缓存中的值
     * 创建用户后会将allUsersCache缓存全部清空
     */
    @Caching(
            put = {@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")},
            evict = {@CacheEvict(value = "allUsersCache", allEntries = true)}
    )
    public AppUser createUser(AppUser user) {
        logger.info("创建用户start..., user.id=" + user.getId());
        appuserRepository.save(user);
        return user;
    }

    /**
     * 更新用户，同时使用新的返回值的替换缓存中的值
     * 更新用户后会将allUsersCache缓存全部清空
     */
    @Caching(
            put = {@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")},
            evict = {@CacheEvict(value = "allUsersCache", allEntries = true)}
    )
    public AppUser updateUser(Appuser user) {
        logger.info("更新用户start...");
        appuserRepository.save(user);
        return user;
    }

    /**
     * 对符合key条件的记录从缓存中移除
     * 删除用户后会将allUsersCache缓存全部清空
     */
    @Caching(
            evict = {
                    @CacheEvict(value = "userCache", key = "#id"),
                    @CacheEvict(value = "allUsersCache", allEntries = true)
            }
    )
    public void deleteById(int id) {
        logger.info("删除用户start...");
        appuserRepository.deleteById(id);
    }

}

缓存配置类

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

    @Autowired
    private Environment env;

    @Bean
    public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        RedisStandaloneConfiguration redisConf = new RedisStandaloneConfiguration();
        redisConf.setHostName(env.getProperty("spring.redis.host"));
        redisConf.setPort(Integer.parseInt(env.getProperty("spring.redis.port")));
        redisConf.setPassword(RedisPassword.of(env.getProperty("spring.redis.password")));
        return new LettuceConnectionFactory(redisConf);
    }

    @Bean
    public RedisCacheConfiguration cacheConfiguration() {
        RedisCacheConfiguration cacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .disableCachingNullValues();
        return cacheConfig;
    }

    @Bean
    public RedisCacheManager cacheManager() {
        RedisCacheManager rcm = RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory())
                .cacheDefaults(cacheConfiguration())
                .transactionAware()
                .build();
        return rcm;
    }
}

keyGenerator 自定义key

一般来讲我们使用key属性就可以满足大部分要求，但是如果你还想更好的自定义key，可以实现keyGenerator。

这个属性为定义key生成的类，和key属性不能同时存在。

在RedisCacheConfig配置类中添加我自定义的KeyGenerator：

/**
 * 自定义缓存key的生成类实现
 */
@Bean(name = "myKeyGenerator")
public KeyGenerator myKeyGenerator() {
    return new KeyGenerator() {
        @Override
        public Object generate(Object o, Method method, Object... params) {
            logger.info("自定义缓存，使用第一参数作为缓存key，params = " + Arrays.toString(params));
            // 仅仅用于测试，实际不可能这么写
            return params[0];
        }
    };
}

切换缓存技术

得益于SpringBoot的自动配置机制，切换缓存技术除了替换相关maven依赖包和配置Bean外，使用方式和实例中一样， 不需要修改业务代码。如果你要切换到其他缓存技术非常简单。

EhCache

当我们需要使用EhCache作为缓存技术的时候，只需要在pom.xml中添加EhCache的依赖：

<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcahe</artifactId>
</dependency>

EhCache的配置文件ehcache.xml只需要放到类路径下面，SpringBoot会自动扫描，例如：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
         updateCheck="false" monitoring="autodetect"
         dynamicConfig="true">

    <diskStore path="java.io.tmpdir/ehcache"/>

    <defaultCache
            maxElementsInMemory="50000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="3600"
            timeToLiveSeconds="3600"
            overflowToDisk="true"
            diskPersistent="false"
            diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
    />

    <cache name="authorizationCache"
           maxEntriesLocalHeap="2000"
           eternal="false"
           timeToIdleSeconds="3600"
           timeToLiveSeconds="3600"
           overflowToDisk="false"
           statistics="true">
    </cache>
</ehcache>

SpringBoot会为我们自动配置EhCacheCacheManager这个Bean，不过你也可以自己定义。

Guava

当我们需要Guava作为缓存技术的时候，只需要在pom.xml中增加Guava的依赖即可：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>18.0</version>
</dependency>

SpringBoot会为我们自动配置GuavaCacheManager这个Bean。

Redis

最后还提一点，本篇采用Redis作为缓存技术，添加了依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

SpringBoot会为我们自动配置RedisCacheManager这个Bean，同时还会配置RedisTemplate这个Bean。 后面这个Bean就是下一篇要讲解的操作Redis数据库用，这个就比单纯注解缓存强大和灵活的多了。

参考文章

Spring Boot Redis Cache

SpringBoot系列 - 缓存

本文地址：

SpringBoot整合Redis与Cache与实现

推荐

SpringBoot整合Redis及Redis简介和操作