Spring Cache+Redis缓存数据

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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={"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 org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis org.apache.commons commons-pool2 2.6.0 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 redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate 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 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

@Service public class DictServiceImpl extends ServiceImpl implements DictService { //根据上级id查询子数据列表 @Override @Cacheable(value = "dict",keyGenerator = "keyGenerator") public List findChildData(Long id) { QueryWrapper wrapper=new QueryWrapper(); wrapper.eq("parent_id",id); List 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 dictList = baseMapper.selectList(null); //Dict-->DictEeVo List 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 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。

原文始发于微信公众号（全栈开发那些事）：Spring Cache+Redis缓存数据

文章由半码博客整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/91835.html

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