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这篇文章主要讲解了“SpringBoot用redis实现数据缓存”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“SpringBoot用Redis实现数据缓存”吧!
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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,借鉴Redis实战学习笔记。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
spring-boot-starter-data-redis:
commons-pool2:
application 文件中添加连接 Redis 的配置参数
@Configuration public 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.SerializationPairkeyPair() { 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
@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) { ...... } }
@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。
@EnableCaching:作用于类上,用于开启注解功能。
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);
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);
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:
Maven 中引入 SpringBoot 和 Redis 依赖,因为使用了
4.0.0 org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 2.2.2.RELEASE mydlq.club springboot-redis-example 0.0.1 springboot-redis-example Demo project for Spring Boot Redis 1.8 org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis org.apache.commons commons-pool2 org.projectlombok lombok org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin
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 */ @Configuration public 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.SerializationPairkeyPair() { 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
用户实体类
User
用户信息实体类
UserInfo
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); }
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 HashMapuserMap = 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 HashMapuserInfoMap = 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); } }
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 */ @RestController public 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 */ @RestController public 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"; } }
启动类中添加 @EnableCaching 注解开启缓存。
感谢各位的阅读,以上就是“SpringBoot用Redis实现数据缓存”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对SpringBoot用Redis实现数据缓存这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!