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SpringBoot 结合 Spring Cache 操作 Redis 实现数据缓存

时间:2020-03-02 10:33:44      阅读:94      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:增加   oms   username   div   mod   gen   工具   灵活   manage   

系统环境:

  • Redis 版本:5.0.7
  • SpringBoot 版本:2.2.2.RELEASE

参考地址:

  • Redus 官方网址:https://redis.io/
  • 博文示例项目 Github 地址:https://github.com/my-dlq/blog-example/tree/master/springboot/springboot-redis-cache-example

一、缓存概念知识

1、是什么缓存

我们日常生活中,经常会接触听到缓存这个词,例如,浏览器清空缓存,处理器缓存大小,磁盘缓存等等。经过分类,可以将缓存分为:

  • 硬件缓存: 一般指的是机器上的 CPU、硬盘等等组件的缓存区间,一般是利用的内存作为一块中转区域,都通过内存交互信息,减少系统负载,提供传输效率。
  • 客户端缓存: 一般指的是某些应用,例如浏览器、手机App、视频缓冲等等,都是在加载一次数据后将数据临时存储到本地,当再次访问时候先检查本地缓存中是否存在,存在就不必去远程重新拉取,而是直接读取缓存数据,这样来减少远端服务器压力和加快载入速度。
  • 服务端缓存: 一般指远端服务器上,考虑到客户端请求量多,某些数据请求量大,这些热点数据经常要到数据库中读取数据,给数据库造成压力,还有就是 IO、网络等原因有一定延迟,响应客户端较慢。所以,在一些不考虑实时性的数据中,经常将这些数据存在内存中(内存速度非常快),当请求时候,能够直接读取内存中的数据及时响应。

2、为什么使用缓存

用缓存,主要有解决 高性能 与 高并发 与 减少数据库压力。缓存本质就是将数据存储在内存中,当数据没有发生本质变化的时候,我们应尽量避免直接连接数据库进行查询,因为并发高时很可能会将数据库压塌,而是应去缓存中读取数据,只有缓存中未查找到时再去数据库中查询,这样就大大降低了数据库的读写次数,增加系统的性能和能提供的并发量。

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3、缓存的优缺点

优点:

  • 加快了响应速度
  • 减少了对数据库的读操作,数据库的压力降低。

缺点:

  • 内存容量相对硬盘小。
  • 缓存中的数据可能与数据库中数据不一致。
  • 因为内存断电就清空数据,存放到内存中的数据可能丢失。

二、Redis 概念知识

1、什么是 Redis

Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库,它是完全开源免费的,而且 Redis 是一个 NoSQL 类型数据库,是为了解决 高并发、高扩展,大数据存储 等一系列的问题而产生的数据库解决方案,是一个非关系型的数据库。但是,它也是不能替代关系型数据库,只能作为特定环境下的扩充。

2、为什么使用 Redis 作为缓存

  • 支持高可用: Redis 支持 master\slave 主\从机制、sentinal 哨兵模式、cluster 集群模式,这样大大保证了 Redis 运行的稳定和高可用行。
  • 支持多种数据结构: Redis 不仅仅支持简单的 Key/Value 类型的数据,同时还提供 list、set、zset、hash 等数据结构的存储。
  • 支持数据持久化: 可以将内存中的数据持久化在磁盘中,当宕机或者故障重启时,可以再次加载进如 Redis,从而不会或减少数据的丢失。
  • 有很多工具与插件对其支持: Redis 已经在业界广泛使用,已经是成为缓存的首选目标,所以很多语言和工具对其支持,我们只需要简单的操作就可以轻松使用。
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3、Redis 支持的数据类型

Redis 支持的数据结构类型包括:

  • 字符串(string)
  • 哈希表(hash)
  • 列表(list)
  • 集合(set)
  • 有序集合(zset)

为了保证读取的效率,Redis 把数据对象都存储在内存当中,它可以支持周期性的把更新的数据写入磁盘文件中。而且它还提供了交集和并集,以及一些不同方式排序的操作。

三、缓存后可能遇见的问题

1、缓存穿透

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缓存穿透: 指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。

缓存穿透几种解决办法:

  • 缓存空值,在从 DB 查询对象为空时,也要将空值存入缓存,具体的值需要使用特殊的标识, 能和真正缓存的数据区分开,另外将其过期时间设为较短时间。
  • 使用布隆过滤器,布隆过滤器能判断一个 key 一定不存在(不保证一定存在,因为布隆过滤器结构原因,不能删除,但是旧值可能被新值替换,而将旧值删除后它可能依旧判断其可能存在),在缓存的基础上,构建布隆过滤器数据结构,在布隆过滤器中存储对应的 key,如果存在,则说明 key 对应的值为空。

2、缓存击穿

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缓存击穿: 某个 key 非常热点,访问非常频繁,处于集中式高并发访问的情况,当这个 key 在失效的瞬间,大量的请求就击穿了缓存,直接请求数据库,就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

缓存击穿几种解决办法:

  • 设置二级缓存,或者设置热点缓存永不过期,需要根据实际情况进行配置。
  • 使用互斥锁,在执行过程中,如果缓存过期,那么先获取分布式锁,在执行从数据库中加载数据,如果找到数据就存入缓存,没有就继续该有的动作,在这个过程中能保证只有一个线程操作数据库,避免了对数据库的大量请求。

3、缓存雪崩

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缓存雪崩: 当缓存服务器重启、或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,也会给后端系统(比如DB)带来很大压力,造成数据库后端故障,从而引起应用服务器雪崩。

缓存雪崩几种解决办法:

  • 缓存组件设计高可用,缓存高可用是指,存储缓存的组件的高可用,能够防止单点故障、机器故障、机房宕机等一系列问题。例如 Redis sentinel 和 Redis Cluster,都实现了高可用。
  • 请求限流与服务熔断降级机制,限制服务请求次数,当服务不可用时快速熔断降级。
  • 设置缓存过期时间一定的随机分布,避免集中在同一时间缓存失效。
  • 定时更新缓存策略,对于实时性要求不高的数据,定时进行更新。

4、缓存一致性

使用缓存很大可能导致数据不一致问题,如下:

  • 更熟数据库成功 -> 更新缓存失败 -> 数据不一致
  • 更新缓存成功 -> 更新数据库失败 -> 数据不一致
  • 更新数据库成功 -> 淘汰缓存失败 -> 数据不一致
  • 淘汰缓存成功 -> 更新数据库失败 -> 查询缓存mis

所以使用缓存时候,应该结合实际情况,考虑缓存的数据是否有一致性需求。

四、SpringBoot 如何结合 Redis 实现缓存

1、Mavne 引入相关依赖

  • spring-boot-starter-data-redis:
  • commons-pool2:
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2、配置 Redis 参数

application 文件中添加连接 Redis 的配置参数

  • Redis 单机配置:
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  • Redis 哨兵配置:
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  • Redis 集群配置:
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3、配置 Spring 缓存管理器

@Configurationpublic class RedisConfig {    /**     * 配置缓存管理器     * @param factory Redis 线程安全连接工厂     * @return 缓存管理器     */    @Bean    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {        // 生成两套默认配置,通过 Config 对象即可对缓存进行自定义配置        RedisCacheConfiguration cacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()                // 设置过期时间 10 分钟                .entryTtl(Duration.ofMinutes(10))                // 设置缓存前缀                .prefixKeysWith("cache:user:")                // 禁止缓存 null 值                .disableCachingNullValues()                // 设置 key 序列化                .serializeKeysWith(keyPair())                // 设置 value 序列化                .serializeValuesWith(valuePair());        // 返回 Redis 缓存管理器        return RedisCacheManager.builder(factory)                            .withCacheConfiguration("user", cacheConfig).build();    }    /**     * 配置键序列化     * @return StringRedisSerializer     */    private RedisSerializationContext.SerializationPair<String> keyPair() {        return RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer());    }    /**     * 配置值序列化,使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 替换默认序列化     * @return GenericJackson2JsonRedisSerializer     */    private RedisSerializationContext.SerializationPair<Object> valuePair() {        return RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());    }}

4、服务中使用 SpringCache 的注解

@Service@CacheConfig(cacheNames = "user")public class UserServiceImpl implements UserService {    /**     * 新增用户     */    public User addUser(User user) {        ......    }    /**     * 查询用户      */    @Cacheable(key = "#username")    public User getUserByUsername(String username) {        ......    }    /**     * 更新用户      */    @CachePut(key = "#user.username")    public User updateUser(User user) {        ......    }        /**     * 删除用户      */    @CacheEvict(key = "#username")    public void deleteByUsername(String username) {        ......    }}

注解说明:

  • @CacheConfig: 一般配置在类上,指定缓存名称,这个名称是和上面“置缓存管理器”中缓存名称的一致。
  • @Cacheable: 作用于方法上,用于对于方法返回结果进行缓存,如果已经存在该缓存,则直接从缓存中获取,缓存的key可以从入参中指定,缓存的 value 为方法返回值。
  • @CachePut: 作用于方法上,无论是否存在该缓存,每次都会重新添加缓存,缓存的key可以从入参中指定,缓存的value为方法返回值,常用作于更新。
  • @CacheEvict: 作用于方法上,用于清除缓存
  • @Caching: 作用于方法上,用于一次性设置多个缓存。

上面注解中的常用配置参数:

  • value: 缓存管理器中配置的缓存的名称,这里可以理解为一个组的概念,缓存管理器中可以有多套缓存配置,每套都有一个名称,类似于组名,这个可以配置这个值,选择使用哪个缓存的名称,配置后就会应用那个缓存名称对应的配置。
  • key: 缓存的 key,可以为空,如果指定要按照 SpEL 表达式编写,如果不指定,则缺省按照方法的所有参数进行组合。
  • condition: 缓存的条件,可以为空,使用 SpEL 编写,返回 true 或者 false,只有为 true 才进行缓存。
  • unless: 不缓存的条件,和 condition 一样,也是 SpEL 编写,返回 true 或者 false,为 true 时则不进行缓存。

5、启动类添加开启缓存注解

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  • @EnableCaching: 作用于类上,用于开启注解功能。

五、SpringCache 操作缓存的不足

使用 Spring Cache 虽然方便,但是也有很多局限性,因为它多是根据请求参数命名 key,根据返回指设置 value,这样很多情况下,我们想方法内部进行命名和操作有一定的限制。如果我们需要灵活设置缓存,可以不用 SpringCache 提供的注解,直接在代码中使用 Spring-data-redis 包提供的方法,手动操作 key 与 value。

  • opsForValue().set(String key, String value);
  • opsForValue().get(String key);
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还有经常要批量设置、读取缓存,可以使用:

  • opsForValue().multiSet(Map map);
  • opsForValue().multiGet(List list);
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六、SpringBoot + SpringCache + Redis 示例项目

下面是一个简单的 SpringBoot 项目,用于对用户的增删改查,这里使用 SpringCache 来模拟对数据进行缓存,示例如下:

1、Mavne 引入相关依赖

Maven 中引入 SpringBoot 和 Redis 依赖,因为使用了

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>    <parent>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>        <version>2.2.2.RELEASE</version>    </parent>    <groupId>mydlq.club</groupId>    <artifactId>springboot-redis-example</artifactId>    <version>0.0.1</version>    <name>springboot-redis-example</name>    <description>Demo project for Spring Boot Redis</description>    <properties>        <java.version>1.8</java.version>    </properties>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.apache.commons</groupId>            <artifactId>commons-pool2</artifactId>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.projectlombok</groupId>            <artifactId>lombok</artifactId>        </dependency>    </dependencies>    <build>        <plugins>            <plugin>                <groupId>org.springframework.boot</groupId>                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>            </plugin>        </plugins>    </build></project>

2、配置连接 Redis 参数

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3、配置 Spring 缓存管理器

缓存配置类,里面配置缓存管理器,配置缓存的全局过期时间、序列化等参数。

import org.springframework.cache.CacheManager;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.serializer.*;import java.time.Duration;/** * Redis 配置类 */@Configurationpublic class RedisConfig {    /**     * 配置缓存管理器     * @param factory Redis 线程安全连接工厂     * @return 缓存管理器     */    @Bean    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {        // 生成两套默认配置,通过 Config 对象即可对缓存进行自定义配置        RedisCacheConfiguration cacheConfig1 = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()                // 设置过期时间 10 分钟                .entryTtl(Duration.ofMinutes(10))                // 设置缓存前缀                .prefixKeysWith("cache:user:")                // 禁止缓存 null 值                .disableCachingNullValues()                // 设置 key 序列化                .serializeKeysWith(keyPair())                // 设置 value 序列化                .serializeValuesWith(valuePair());        RedisCacheConfiguration cacheConfig2 = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()                // 设置过期时间 30 秒                .entryTtl(Duration.ofSeconds(30))                .prefixKeysWith("cache:user_info:")                .disableCachingNullValues()                .serializeKeysWith(keyPair())                .serializeValuesWith(valuePair());        // 返回 Redis 缓存管理器        return RedisCacheManager.builder(factory)                .withCacheConfiguration("user", cacheConfig1)                .withCacheConfiguration("userInfo", cacheConfig2)                .build();    }    /**     * 配置键序列化     * @return StringRedisSerializer     */    private RedisSerializationContext.SerializationPair<String> keyPair() {        return RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer());    }    /**     * 配置值序列化,使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 替换默认序列化     * @return GenericJackson2JsonRedisSerializer     */    private RedisSerializationContext.SerializationPair<Object> valuePair() {        return RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());    }}

4、定义实体类

用户实体类

User

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用户信息实体类

UserInfo

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5、定义服务接口

UserService

import mydlq.club.example.entity.User;/** * 用户业务接口 */public interface UserService {    /**     * 增加账户     *     * @param user 账户     */    void addUser(User user);    /**     * 获取账户     *     * @param username 用户名     * @return 用户信息     */    User getUserByUsername(String username);    /**     * 修改账户     *     * @param user 用户信息     * @return 用户信息     */    User updateUser(User user);    /**     * 删除账户     * @param username 用户名     */    void deleteByUsername(String username);}

UserInfoService

import mydlq.club.example.entity.UserInfo;/** * 用户信息业务接口 */public interface UserInfoService {    /**     * 增加用户信息     *     * @param userInfo 用户信息     */    void addUserInfo(UserInfo userInfo);    /**     * 获取用户信息     *     * @param name 姓名     * @return 用户信息     */    UserInfo getByName(String name);    /**     * 修改用户信息     *     * @param userInfo 用户信息     * @return 用户信息     */    UserInfo updateUserInfo(UserInfo userInfo);    /**     * 删除用户信息     * @param name 姓名     */    void deleteByName(String name);}

6、实现服务类

实现 UserService 与 UserInfoService 接口中的方法,里面使用 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 三个注解完成对用户与用户信息数据的缓存。

UserServiceImpl(用户业务实现类)

注意,为了演示方便,没有连接数据库,临时创建了个成员变量 userMap 来模拟数据库存储。

import mydlq.club.example.entity.User;import mydlq.club.example.service.UserService;import org.springframework.beans.BeanUtils;import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;import org.springframework.cache.annotation.CachePut;import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.HashMap;@Service@CacheConfig(cacheNames = "user")public class UserServiceImpl implements UserService {    private HashMap<String, User> userMap = new HashMap<>();    @Override    public void addUser(User user) {        userMap.put(user.getUsername(), user);    }    @Override    @Cacheable(key = "#username",unless = "#result==null ")    public User getUserByUsername(String username) {        if (!userMap.containsKey(username)) {            return null;        }        return userMap.get(username);    }    @Override    @CachePut(key = "#user.username")    public User updateUser(User user) {        if (!userMap.containsKey(user.getUsername())){            throw new RuntimeException("不存在该用户");        }        // 获取存储的对象        User newUser = userMap.get(user.getUsername());        // 复制要更新的数据到新对象,因为不能更改用户名信息,所以忽略        BeanUtils.copyProperties(user, newUser, "username");        // 将新的对象存储,更新旧对象信息        userMap.put(newUser.getUsername(), newUser);        // 返回新对象信息        return newUser;    }    @Override    @CacheEvict(key = "#username")    public void deleteByUsername(String username) {        userMap.remove(username);    }}

UserInfoServiceImpl(用户信息业务实现)

注意,为了演示方便,没有连接数据库,临时创建了个成员变量 userInfoMap 来模拟数据库存储。

import mydlq.club.example.entity.UserInfo;import mydlq.club.example.service.UserInfoService;import org.springframework.beans.BeanUtils;import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;import org.springframework.cache.annotation.CachePut;import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.HashMap;@Service@CacheConfig(cacheNames = "userInfo")public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService {    private HashMap<String, UserInfo> userInfoMap = new HashMap<>();    @Override    public void addUserInfo(UserInfo userInfo) {        userInfoMap.put(userInfo.getName(), userInfo);    }    @Override    @Cacheable(key = "#name", unless = "#result==null")    public UserInfo getByName(String name) {        if (!userInfoMap.containsKey(name)) {            return null;        }        return userInfoMap.get(name);    }    @Override    @CachePut(key = "#userInfo.name")    public UserInfo updateUserInfo(UserInfo userInfo) {        if (!userInfoMap.containsKey(userInfo.getName())) {            throw new RuntimeException("该用户信息没有找到");        }        // 获取存储的对象        UserInfo newUserInfo = userInfoMap.get(userInfo.getName());        // 复制要更新的数据到新对象,因为不能更改用户名信息,所以忽略        BeanUtils.copyProperties(userInfo, newUserInfo, "name");        // 将新的对象存储,更新旧对象信息        userInfoMap.put(newUserInfo.getName(), newUserInfo);        // 返回新对象信息        return newUserInfo;    }    @Override    @CacheEvict(key = "#name")    public void deleteByName(String name) {        userInfoMap.remove(name);    }}

7、创建 Controller

UserController

import mydlq.club.example.entity.User;import mydlq.club.example.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.*;/** * 用户 Controller */@RestControllerpublic class UserController {    @Autowired    private UserService userService;    @GetMapping("/user/{username}")    public User getUser(@PathVariable String username) {        return userService.getUserByUsername(username);    }    @PostMapping("/user")    public String createUser(@RequestBody User user) {        userService.addUser(user);        return "SUCCESS";    }    @PutMapping("/user")    public User updateUser(@RequestBody User user) {        return userService.updateUser(user);    }    @DeleteMapping("/user/{username}")    public String deleteUser(@PathVariable String username) {        userService.deleteByUsername(username);        return "SUCCESS";    }}

UserInfoController

import mydlq.club.example.entity.UserInfo;import mydlq.club.example.service.UserInfoService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.*;/** * 用户信息 Controller */@RestControllerpublic class UserInfoController {    @Autowired    private UserInfoService userInfoService;    @GetMapping("/userInfo/{name}")    public UserInfo getUserInfo(@PathVariable String name) {        return userInfoService.getByName(name);    }    @PostMapping("/userInfo")    public String createUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {        userInfoService.addUserInfo(userInfo);        return "SUCCESS";    }    @PutMapping("/userInfo")    public UserInfo updateUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {        return userInfoService.updateUserInfo(userInfo);    }    @DeleteMapping("/userInfo/{name}")    public String deleteUserInfo(@PathVariable String name) {        userInfoService.deleteByName(name);        return "SUCCESS";    }}

8、启动类

启动类中添加 @EnableCaching 注解开启缓存。

技术图片

SpringBoot 结合 Spring Cache 操作 Redis 实现数据缓存

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原文地址:https://www.cnblogs.com/CQqfjy/p/12394098.html

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