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今天就跟大家聊聊有关使用SpringBoot怎么实现redis分布式缓存,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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架构图:
一二级缓存服务器
使用Redis缓存,通过网络访问还是不如从内存中获取性能好,所以通常称之为二级缓存,从内存中取得的缓存数据称之为一级缓存。当应用系统需要查询缓存的时候,先从一级缓存里查找,如果有,则返回,如果没有查找到,则再查询二级缓存,架构图如下
Spring Boot 2 自带了前面俩种缓存的实现方式,本文将简单实现第三种,高速一二级缓存实现
Redis分布式缓存
引入redis的starter
配置Redis
在application.yml中配置redis信息
spring: redis: database: 0 host: 192.168.0.146 port: 6379 timeout: 5000
其他相关配置
# Redis数据库索引(默认为0) spring.redis.database=0 # Redis服务器地址 spring.redis.host=127.0.0.1 # Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接密码(默认为空) spring.redis.password= # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) spring.redis.pool.max-active=8 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) spring.redis.pool.max-wait=-1 # 连接池中的最大空闲连接 spring.redis.pool.max-idle=8 # 连接池中的最小空闲连接 spring.redis.pool.min-idle=0 # 连接超时时间(毫秒) spring.redis.timeout=0
配置Redis缓存序列化机制
有的时候需要将对象存进redis(例如一个JavaBean对象),但是如果对象不是可Serializable的,因此需要让JavaBean对象实现Serializable接口
public class UserPO implements Serializable {
如果只是让JavaBean实现Serializable接口也是可以存储的,但是并不好看,那么能不能将JavaBean弄成Json的样式放进redis呢。直接的方式就是自己转换,但是未免有点麻烦,那就只能修改RedisTemplate的序列化机制了,在配置类中配置上序列化的方法即可
@Bean public RedisTemplateredisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate template = new RedisTemplate(); template.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jacksonSeial.setObjectMapper(om); // 值采用json序列化 template.setValueSerializer(jacksonSeial); //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashValueSerializer(jacksonSeial); template.afterPropertiesSet(); return template; }
自定义CacheManager
/** * 选择Redis作为默认缓存工具 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(); return RedisCacheManager .builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory)) .cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build(); }
RedisConfig完整代码
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.CachingConfigurerSupport; import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator; 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.cache.RedisCacheWriter; 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.StringRedisSerializer; import java.lang.reflect.Method; import java.net.UnknownHostException; @Configuration public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { /** * 选择Redis作为默认缓存工具 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(); return RedisCacheManager .builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory)) .cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build(); } /** * retemplate相关配置(序列化机制对象) * @param factory * @return */ @Bean public RedisTemplateredisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate template = new RedisTemplate(); // 配置连接工厂 template.setConnectionFactory(factory); //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值(默认使用JDK的序列化方式) Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); 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); jacksonSeial.setObjectMapper(om); // 值采用json序列化 template.setValueSerializer(jacksonSeial); //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置hash key 和value序列化模式 template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashValueSerializer(jacksonSeial); template.afterPropertiesSet(); return template; } /** * 自定义key的生成策略 * @return */ @Bean public KeyGenerator myKeyGenerator(){ 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(); } }; } }
使用Redi缓存注解
service:
@CachePut(value = "user",key = "'user_'+#result.id") public UserPO save(UserPO po) { userJpaMapper.save(po); return po; } @CachePut(value = "user",key = "'user_'+#result.id") public UserPO update(UserPO po) { System.out.println("数据库更新"); userMapper.update(po); return po; } @Cacheable(value = "user", key = "'user_'+#id") public UserPO getUser(Integer id){ System.out.println("访问数据库:"+id); return userJpaMapper.getOne(id); } @CacheEvict(value = "user", key = "'user_'+#id") public void delete(Integer id) { userJpaMapper.deleteById(id); }
测试类:
@Test void contextLoads() { Integer id = 2; UserPO user1 = userService.getUser(id); System.out.println("第一次查询:"+user1.getUserName()); UserPO user2 = userService.getUser(id); System.out.println("第二次查询:"+user2.getUserName()); }
测试结果:第一次查询的时候访问了数据库,第二次查询的时候并没有访问数据库
通过redis-cli 可以查看到数据已经保存到了redis上面
测试类:
@Test void updataUser() { Integer id = 4; UserPO user1 = userService.getUser(id); System.out.println("第一次查询:"+user1.getUserName()+", 年龄:"+user1.getAge()); user1.setAge(60); userService.update(user1); UserPO user2 = userService.getUser(id); System.out.println("第二次查询:"+user2.getUserName()+", 年龄:"+user2.getAge()); }
测试结果:
Redis工具类(redisUtil.java)
1.在RedisConfig中定义redisTemplate操作对象
/** * 对hash类型的数据操作 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public HashOperationshashOperations(RedisTemplate redisTemplate) { return redisTemplate.opsForHash(); } /** * 对redis字符串类型数据操作 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public ValueOperations valueOperations(RedisTemplate redisTemplate) { return redisTemplate.opsForValue(); } /** * 对链表类型的数据操作 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public ListOperations listOperations(RedisTemplate redisTemplate) { return redisTemplate.opsForList(); } /** * 对无序集合类型的数据操作 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public SetOperations setOperations(RedisTemplate redisTemplate) { return redisTemplate.opsForSet(); } /** * 对有序集合类型的数据操作 * @param redisTemplate * @return */ @Bean public ZSetOperations zSetOperations(RedisTemplate redisTemplate) { return redisTemplate.opsForZSet(); }
2.在redisUtil工具类中使用这些对象,并构建其操作方法
package com.meng.demo.utils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.*; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.util.CollectionUtils; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * redis工具类 */ @Component public class RedisUtil { @Autowired private RedisTemplateredisTemplate; @Autowired private ValueOperations valueOperations; @Autowired private HashOperations hashOperations; @Autowired private ListOperations listOperations; @Autowired private SetOperations setOperations; @Autowired private ZSetOperations zSetOperations; /**=============================共同操作============================*/ /** * 指定缓存失效时间 * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean expire(String key,long time){ try { if(time>0){ redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据key 获取过期时间 * @param key 键不能为null * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效 */ public long getExpire(String key){ return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS); } /** * 判断key是否存在 * @param key 键 * @return true-存在、false-不存在 */ public boolean hasKey(String key){ try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除缓存 * @param key 可以传一个值或多个 */ public void del(String ... key){ if(key!=null&&key.length>0){ if(key.length==1){ redisTemplate.delete(key[0]); }else{ redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key)); } } } /**============================ValueOperations操作=============================*/ /** * 普通缓存放入 * @param key 键 * @param value 值 * @return true-成功、 false-失败 */ public boolean set(String key,Object value) { try { valueOperations.set(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通缓存放入并设置时间 * @param key 键 * @param value 值 * @param expireTime 时间(秒) expireTime要大于0 如果expireTime小于等于0 将设置无限期 * @return true成功 false失败 */ public boolean set(String key,Object value,long expireTime){ try { if(expireTime > 0){ valueOperations.set(key, value, expireTime, TimeUnit.SECONDS); }else{ set(key, value); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通缓存获取 * @param key 键 * @return 值 */ public Object get(String key){ return key==null ? null:valueOperations.get(key); } /** * 递增 * @param key 键 * @return */ public long incr(String key, long delta){ if(delta<0){ throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return valueOperations.increment(key, delta); } /** * 递减 * @param key * @param delta 要减少几(小于0) * @return */ public long decr(String key, long delta){ if(delta<0){ throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return valueOperations.increment(key, -delta); } /**================================HashOperations操作=================================*/ /** * HashGet * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return 值 */ public Object hget(String key,String item){ return hashOperations.get(key, item); } /** * 获取hashKey对应的所有键值 * @param key 键 * @return 对应的多个键值 */ public Map hmget(String key){ return hashOperations.entries(key); } /** * HashSet * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @return true 成功 false 失败 */ public boolean hmset(String key, Map map){ try { hashOperations.putAll(key, map); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * HashSet 并设置时间 * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @param time 时间(秒) * @return true成功 false失败 */ public boolean hmset(String key, Map map, long time){ try { hashOperations.putAll(key, map); if(time>0){ expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key,String item,Object value) { try { hashOperations.put(key, item, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key,String item,Object value,long time) { try { hashOperations.put(key, item, value); if(time>0){ expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除hash表中的值 * @param key 键 不能为null * @param item 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Object... item){ hashOperations.delete(key,item); } /** * 判断hash表中是否有该项的值 * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hHasKey(String key, String item){ return hashOperations.hasKey(key, item); } /** * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回 * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要增加几(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item,double by){ return hashOperations.increment(key, item, by); } /** * hash递减 * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要减少记(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item,double by){ return hashOperations.increment(key, item,-by); } /**============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * @param key 键 * @return */ public Set
3.测试
@Test void test01(){ redisUtil.set("meng","yang"); Object key = redisUtil.get("meng"); System.out.println(key); }
看完上述内容,你们对使用SpringBoot怎么实现redis分布式缓存有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。
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