技术标签: spring Redis 缓存 SpringBoot redis
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。
@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
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。
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。
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)}
)
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。
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。
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
/**
* 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<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> 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<String> 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;
}
}
# 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
Service实现类中添加相应的注解
@Service
public class DictServiceImpl extends ServiceImpl<DictMapper, Dict> implements DictService {
//根据上级id查询子数据列表
@Override
@Cacheable(value = "dict",keyGenerator = "keyGenerator")
public List<Dict> findChildData(Long id) {
QueryWrapper<Dict> wrapper=new QueryWrapper<>();
wrapper.eq("parent_id",id);
List<Dict> 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<Dict> dictList = baseMapper.selectList(null);
//Dict-->DictEeVo
List<DictEeVo> 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<Dict> wrapper=new QueryWrapper<>();
wrapper.eq("parent_id",id);
Integer count = baseMapper.selectCount(wrapper);
return count > 0;
}
}
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。上面的缓存一定要设置下TTL,这样长期不用的数据就会自动失效
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