這篇文章主要為大家展示了“如何集成Spring redis緩存”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“如何集成Spring Redis緩存”這篇文章吧。

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一、添加依賴

<!--緩存-->
<dependency>
 <groupId>org.springframework</groupId>
 <artifactId>spring-context-support</artifactId>
 <version>4.3.14.RELEASE</version>
</dependency>
<!--redis-->
<dependency>
 <groupId>org.springframework.data</groupId>
 <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
 <version>1.8.10.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>org.apache.commons</groupId>
 <artifactId>commons-pool2</artifactId>
 <version>2.4.3</version>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>redis.clients</groupId>
 <artifactId>jedis</artifactId>
 <version>2.9.0</version>
</dependency>

二、配置

增加spring-redis.xml 配置文件，內(nèi)容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd
http://www.springframework.org/schema/cache
http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd
http://www.springframework.org/schema/util
http://www.springframework.org/schema/util/spring-util.xsd">
  <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
    <property name="maxIdle" value="${redis.pool.maxIdle}"/>
    <property name="maxTotal" value="${redis.pool.maxTotal}"/>
    <property name="maxWaitMillis" value="${redis.pool.maxWaitMillis}"/>
    <property name="testOnBorrow" value="${redis.pool.testOnBorrow}"/>
    <property name="testOnReturn" value="${redis.pool.testOnReturn}"/>
  </bean>
  <bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
    <property name="hostName" value="${redis.master.ip}"/>
    <property name="port" value="${redis.master.port}"/>
    <property name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig"/>
  </bean>
  <bean id="redisKeySerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
  <bean id="redisValueSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer"/>
  <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
    <property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory"/>
    <property name="keySerializer" ref="redisKeySerializer"/>
    <property name="hashKeySerializer" ref="redisKeySerializer"/>
    <property name="valueSerializer" ref="redisValueSerializer"/>
    <property name="hashValueSerializer" ref="redisValueSerializer"/>
  </bean>
  <!--在 redis.properties 配置緩存詳細(xì)信息-->
  <util:properties id="redisExpires" location="classpath*:META-INF/spring/redis.properties"/>
  <bean id="cacheManager" class="org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager">
    <constructor-arg index="0" ref="redisTemplate"/>
    <!--默認(rèn)緩存 10 分鐘-->
    <property name="defaultExpiration" value="600"/>
    <property name="usePrefix" value="true"/>
    <property name="expires" ref="redisExpires"/>
  </bean>
  <!--啟用 cache 注解-->
  <cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager" proxy-target-class="true"/>
</beans>

在 src/main/resources/ 下面如果沒有META-INF/spring/ 目錄就創(chuàng)建一個，然后增加 redis.properties 配置，示例如下：

# 緩存名=有效時間
halfHour=1800
oneHour=3600
oneDay=86400
webSession=1800
user=1800

除了上面配置外，在系統(tǒng)的 application.properties 中還需要提供下面幾個配置：

# redis 連接配置
redis.master.ip=10.10.10.100
redis.master.port=6379
# redis 連接池配置
redis.pool.maxIdle=200
redis.pool.maxTotal=1024
redis.pool.maxWaitMillis=1000
redis.pool.testOnBorrow=true
redis.pool.testOnReturn=true

三、通過注解方式使用緩存

示例中，redis.propreties 配置如下：

# 數(shù)據(jù)庫定義，緩存 30 天
databaseDef=2592000
# 數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)，緩存 1 小時
databaseMeta=3600

這個示例在數(shù)據(jù)庫服務(wù)上配置的，數(shù)據(jù)庫服務(wù)中，查詢次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于新增、修改、刪除的次數(shù)，非常適合使用緩存。

1. 緩存數(shù)據(jù) @Cacheable

@Override
@Cacheable(value = "databaseDef", key = "'all'")
public List<DatabaseDefinitionVo> selectAll() {
 return databaseDefinitionDao.selectAllVo();
}

特別注意：所有這些注解中，key 的值是 Spel 表達(dá)式，必須按照 Spel 要求來寫。上面這個例子中，直接定義返回值的 key 是 all 字符串，需要加上單引號' 括起來，下面還有其他用法。

在例子中，下面的方法也使用了這個注解：

@Override
@Cacheable(value = "databaseDef", key = "#id.toString()")
public DatabaseDefinition selectByPrimaryKey(Long id) {
  Assert.notNull(id, "數(shù)據(jù)庫 ID 不能為空!");
  DatabaseDefinition definition = databaseDefinitionDao.selectByPrimaryKey(id);
  Assert.notNull(definition, "數(shù)據(jù)庫定義不存在!");
  return definition;
}

在上面注解中，key 中的 #id 指的是參數(shù)中的 id，在 IDEA 中會有自動提示。.toString() 是調(diào)用 id 的方法，在系統(tǒng)中規(guī)定了 key 必須是字符串類型，所以當(dāng)類型是 Long 的時候，需要轉(zhuǎn)換。

使用緩存的目的就是為了減少上面兩個方法調(diào)用時減少和數(shù)據(jù)庫的交互，減小數(shù)據(jù)庫的壓力，這是兩個主要的緩存數(shù)據(jù)的方法，下面的幾個操作都和上面這兩個方法有一定的關(guān)系。

重點(diǎn)：這里以及下面幾個注解中，都指定了 value = "databaseDef"，這里的意思是說，要使用前面配置中的 databaseDef 對應(yīng)的配置，也就是會緩存 30天。

2. 更新緩存 @CachePut

@Override
@CachePut(value = "databaseDef", key = "#result.id.toString()")
public DatabaseDefinition save(DatabaseDefinition definition, CurrentUser userModel) 
   throws ServiceException {
 //代碼
 return definition;
}

更新緩存的方法需要注意的是返回值，在上面 save 方法中，有可能是新增，有可能是更新，不管是那個操作，當(dāng)操作完成后，上面注解會根據(jù) key 的值生成 key，然后將方法的返回值作為 value 保存到緩存中。

這里 key 的寫法中 #result 指代返回值，.id 是返回值的屬性，.toString() 是調(diào)用 id 屬性的方法，在系統(tǒng)中規(guī)定了 key 必須是字符串類型，所以當(dāng)類型是 Long 的時候，需要轉(zhuǎn)換。

這個方法上加的緩存還有問題，當(dāng)新增或者更新后，通過 selectAll() 返回的值已經(jīng)發(fā)生了變化，但是這里沒有清除 all 的緩存值，會導(dǎo)致 selectAll() 出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，下面會通過 @Caching 注解改造這里。

3. 清除緩存 @CacheEvict

@Override
@CacheEvict(value = "databaseDef", key = "#id.toString()")
public void deleteByPrimaryKey(Long id) throws ServiceException {
 DatabaseDefinition definition = selectByPrimaryKey(id);
 if (definition.getLoadState().equals(DatabaseDefinition.LoadState.UP)) {
  throw new ServiceException("請先卸載數(shù)據(jù)庫!");
 }
 databaseDefinitionDao.deleteByPrimaryKey(id);
}

在上面新增或者修改的時候根據(jù) id 緩存或者更新了緩存數(shù)據(jù)，這里當(dāng)刪除數(shù)據(jù)的時候，還需要清空對應(yīng)的緩存數(shù)據(jù)。

在上面注解中，key 中的 #id 指的是參數(shù)中的 id，在 IDEA 中會有自動提示。

這個方法上加的緩存還有問題，當(dāng)刪除后，通過 selectAll() 返回的值已經(jīng)發(fā)生了變化，但是這里沒有清除 all 的緩存值，會導(dǎo)致 selectAll() 出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，下面會通過 @Caching 注解改造這里。

4. 組合使用 @Caching

上面兩個注解中，都提到了臟數(shù)據(jù)，通過 @Caching 注解可以解決這個問題。

先修改第二個注解，來解決 save 時的臟數(shù)據(jù)：

@Override
@Caching(put = @CachePut(value = "databaseDef", key = "#result.id.toString()"),
     evict = @CacheEvict(value = "databaseDef", key = "'all'"))
public DatabaseDefinition save(DatabaseDefinition definition, CurrentUser userModel) 
   throws ServiceException {
 //其他代碼
 return definition;
}

前面說明，新增或者修改的時候，all 緩存中的數(shù)據(jù)已經(jīng)不對了，因此這里在 put 的同時，使用 evict 將 'all' 中的數(shù)據(jù)清除，這就保證了 selelctAll 下次調(diào)用時，會重新從庫中讀取數(shù)據(jù)。

對上面的刪除方法，也進(jìn)行類似的修改：

@Override
@Caching(evict = {
  @CacheEvict(value = "databaseDef", key = "#id.toString()"),
  @CacheEvict(value = "databaseDef", key = "'all'")
})
public void deleteByPrimaryKey(Long id) throws ServiceException {
 DatabaseDefinition definition = selectByPrimaryKey(id);
 if (definition.getLoadState().equals(DatabaseDefinition.LoadState.UP)) {
  throw new ServiceException("請先卸載數(shù)據(jù)庫!");
 }
 databaseDefinitionDao.deleteByPrimaryKey(id);
}

注意這里的 evict 是個數(shù)組，里面配置了兩個清除緩存的配置。

5. 全局配置 @CacheConfig

在上面所有例子中，都指定了 value = "databaseDef"，實(shí)際上可以通過在類上使用 @CacheConfig 注解配置當(dāng)前類中的 cacheNames 值，配置后，如果和類上的 value 一樣就不需要在每個注解單獨(dú)配置。只有不同時再去指定，方法上的 value 值優(yōu)先級更高。

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "databaseDef")
public class DatabaseDefinitionServiceImpl implements 
     DatabaseDefinitionService, DatabaseSqlExecuteService, ApplicationListener {

有了上面配置后，其他緩存名字相同的地方可以簡化，例如刪除方法修改后如下：

@Override
@Caching(evict = {
  @CacheEvict(key = "#id.toString()"),
  @CacheEvict(key = "'all'")
})
public void deleteByPrimaryKey(Long id) throws ServiceException {
 DatabaseDefinition definition = selectByPrimaryKey(id);
 if (definition.getLoadState().equals(DatabaseDefinition.LoadState.UP)) {
  throw new ServiceException("請先卸載數(shù)據(jù)庫!");
 }
 databaseDefinitionDao.deleteByPrimaryKey(id);
}

其他例子

除了上面針對 databaseDef 的緩存外，還有 databaseMeta 的配置：

@Override
@Cacheable(value = "databaseMeta", key = "#databaseId.toString()")
public List<TableVo> selectTablesByDatabaseId(Long databaseId) 
  throws Exception {
 //代碼
}
@Override
@Cacheable(value = "databaseMeta", key = "#databaseId + '_' + #tableName")
public TableVo selectTableByDatabaseIdAndTableName(Long databaseId, String tableName) 
  throws Exception {
 //代碼
}

這兩個方法是獲取數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)的，只有修改數(shù)據(jù)庫表的時候才會變化，因此不存在清除緩存的情況，但是萬一修改表后，想要新的元數(shù)據(jù)，該怎么辦？

因此增加了一個空的方法來清空數(shù)據(jù)，方法如下：

@Override
@CacheEvict(value = "databaseMeta", allEntries = true)
public void cleanTablesCache() {
}

這里指定了 databaseMeta，通過 allEntries = true 清空所有 key 的緩存。通過這個方法可以保證在有需要的時候清空所有元數(shù)據(jù)的緩存。

實(shí)際上如果想要更精確的清除，可以傳入要清除的 databaseId 和 tableName 來更精確的清除。

增加緩存后的效果

調(diào)用 selectTablesByDatabaseId 多次時，輸出的日志如下：

INFO  c.n.d.u.DynamicDataSource - 當(dāng)前數(shù)據(jù)源：默認(rèn)數(shù)據(jù)源
DEBUG c.n.d.DataScopeContextProviderFilter - 服務(wù)調(diào)用返回前清除數(shù)據(jù)權(quán)限信息
INFO  c.n.d.u.DynamicDataSource - 當(dāng)前數(shù)據(jù)源：默認(rèn)數(shù)據(jù)源
DEBUG c.n.d.d.D.selectByPrimaryKey - ==>  Preparing: SELECT xxx (隱藏完整 SQL)
DEBUG c.n.d.d.D.selectByPrimaryKey - ==> Parameters: 1(Long)
DEBUG c.n.d.d.D.selectByPrimaryKey - <==      Total: 1
INFO  c.n.d.u.DynamicDataSource - 當(dāng)前數(shù)據(jù)源：10.10.10.130/datareporting
DEBUG c.n.d.DataScopeContextProviderFilter - 服務(wù)調(diào)用返回前清除數(shù)據(jù)權(quán)限信息
INFO  c.n.d.u.DynamicDataSource - 當(dāng)前數(shù)據(jù)源：默認(rèn)數(shù)據(jù)源
DEBUG c.n.d.DataScopeContextProviderFilter - 服務(wù)調(diào)用返回前清除數(shù)據(jù)權(quán)限信息
INFO  c.n.d.u.DynamicDataSource - 當(dāng)前數(shù)據(jù)源：默認(rèn)數(shù)據(jù)源
DEBUG c.n.d.DataScopeContextProviderFilter - 服務(wù)調(diào)用返回前清除數(shù)據(jù)權(quán)限信息

從日志可以看出來，只有第一次進(jìn)行了數(shù)據(jù)庫查詢，后續(xù)通過日志看不到數(shù)據(jù)庫操作。

調(diào)用清空緩存后，會再次查詢數(shù)據(jù)庫。

初次調(diào)用時，WEB請求花了 700多ms，后面再次調(diào)用時，平均不到 30 ms，這就是緩存最明顯的作用。

連接到 redis 服務(wù)后，查看所有 key，結(jié)果如下：

redis@redissvr:~$ redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
1) "databaseMeta:1"
2) "databaseDef:all"
127.0.0.1:6379>

緩存中的數(shù)據(jù)都有 value 前綴，上面緩存了 all 和 id 為 1 的數(shù)據(jù)。

緩存注解是一種最簡單的緩存方式，但是需要配合 value 屬性的配置來使用，許多時候我們可能需要更精確的控制緩存，此時可以使用 RedisTemplate 來控制。

四、通過 RedisTemplate 使用緩存

有關(guān)這部分的詳細(xì)用法可以從網(wǎng)上搜索相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，這里列舉一個簡單的例子。

針對前面的 selectAll 我們換一種方式進(jìn)行緩存。

首先注入下面的接口：

@Resource(name = "redisTemplate")
private ValueOperations<String, List> valueOper;

修改 selectAll 方法如下：

@Override
//@Cacheable(key = "'all'")
public List<DatabaseDefinitionVo> selectAll() {
 List<DatabaseDefinitionVo> vos = valueOper.get("databaseDef:all");
 if(vos != null){
  return vos;
 }
 vos = databaseDefinitionDao.selectAllVo();
 //緩存 1 小時
 valueOper.set("databaseDef:all", vos, 1, TimeUnit.HOURS);
 return vos;
}

首先通過valueOper.get("databaseDef:all") 嘗試獲取緩存信息，如果存在就直接返回。

如果不存在，就查詢數(shù)據(jù)庫，然后將查詢結(jié)果通過 set 進(jìn)行緩存。

特別注意： 上面的 key，寫的是 "databaseDef:all"，也就是前綴需要自己加上，如果直接寫成 all，在 Redis 中的 key 就是 all，不會自動增加前綴。

如果沒有前綴，那么當(dāng)不同系統(tǒng)都使用 all 時，數(shù)據(jù)就會混亂！

五、Redis 服務(wù)器配置注意事項(xiàng)

內(nèi)網(wǎng)使用的服務(wù)器，特殊配置如下：

# By default protected mode is enabled. You should disable it only if
# you are sure you want clients from other hosts to connect to Redis
# even if no authentication is configured, nor a specific set of interfaces
# are explicitly listed using the "bind" directive.
# protected-mode yes
protected-mode no

關(guān)閉了保護(hù)模式。

# IF YOU ARE SURE YOU WANT YOUR INSTANCE TO LISTEN TO ALL THE INTERFACES
# JUST COMMENT THE FOLLOWING LINE.
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# bind 127.0.0.1

注釋了綁定的 IP，這樣可以讓所有電腦訪問 Redis。

以上是“如何集成Spring Redis緩存”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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