這里的緩存主要是用于 Service 層的，所以下面的配置，都是針對(duì) service 模塊的。
本文來自內(nèi)部分享，對(duì)特殊信息進(jìn)行了簡單處理。
本文都是在以緩存來講 Redis 的使用，實(shí)際上 Redis 不僅僅用于緩存，本身還是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，大家可以自己查找學(xué)習(xí) Redis 的常用場景。
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/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsdhttp://www.springframework.org/schema/cachehttp://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsdhttp://www.springframework.org/schema/utilhttp://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(gè)，然后增加 redis.properties 配置，示例如下：
# 緩存名=有效時(shí)間halfHour=1800oneHour=3600oneDay=86400webSession=1800user=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(gè)配置：
# redis 連接配置redis.master.ip=10.10.10.100redis.master.port=6379# redis 連接池配置redis.pool.maxIdle=200redis.pool.maxTotal=1024redis.pool.maxWaitMillis=1000redis.pool.testOnBorrow=trueredis.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(shí)databaseMeta=3600
這個(gè)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(gè)例子中，直接定義返回值的 key 是 all 字符串，需要加上單引號(hào)' 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(gè)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(huì)有自動(dòng)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(shí)候，需要轉(zhuǎn)換。
使用緩存的目的就是為了減少上面兩個(gè)方法調(diào)用時(shí)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(gè)主要的緩存數(shù)據(jù)的方法，下面的幾個(gè)操作都和上面這兩個(gè)方法有一定的關(guān)系。
重點(diǎn)：這里以及下面幾個(gè)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(duì)應(yīng)的配置，也就是會(huì)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(gè)操作，當(dāng)操作完成后，上面注解會(huì)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(shí)候，需要轉(zhuǎn)換。
這個(gè)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(huì)導(dǎo)致 selectAll() 出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，下面會(huì)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(qǐng)先卸載數(shù)據(jù)庫!"); } databaseDefinitionDao.deleteByPrimaryKey(id);}在上面新增或者修改的時(shí)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(shí)候，還需要清空對(duì)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(huì)有自動(dòng)提示。
這個(gè)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(huì)導(dǎo)致 selectAll() 出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，下面會(huì)通過 @Caching 注解改造這里。
4. 組合使用 @Caching
上面兩個(gè)注解中，都提到了臟數(shù)據(jù)，通過 @Caching 注解可以解決這個(gè)問題。
先修改第二個(gè)注解，來解決 save 時(shí)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(shí)候，all 緩存中的數(shù)據(jù)已經(jīng)不對(duì)了，因此這里在 put 的同時(shí)，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(shí)，會(huì)重新從庫中讀取數(shù)據(jù)。
對(duì)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(qǐng)先卸載數(shù)據(jù)庫!"); } databaseDefinitionDao.deleteByPrimaryKey(id);}注意這里的 evict 是個(gè)數(shù)組，里面配置了兩個(gè)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(gè)注解單獨(dú)配置。只有不同時(shí)再去指定，方法上的 value 值優(yōu)先級(jí)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(qǐng)先卸載數(shù)據(jù)庫!"); } databaseDefinitionDao.deleteByPrimaryKey(id);}其他例子
除了上面針對(duì) 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(gè)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(shí)候才會(huì)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(gè)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(gè)方法可以保證在有需要的時(shí)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(shí)，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(huì)再次查詢數(shù)據(jù)庫。
初次調(diào)用時(shí)，WEB請(qǐng)求花了 700多ms，后面再次調(diào)用時(shí)，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(shí)候我們可能需要更精確的控制緩存，此時(shí)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(gè)簡單的例子。
針對(duì)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(shí) 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(huì)自動(dòng)增加前綴。
如果沒有前綴，那么當(dāng)不同系統(tǒng)都使用 all 時(shí)，數(shù)據(jù)就會(huì)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 yesprotected-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。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對(duì)VeVb武林網(wǎng)的支持。
新聞熱點(diǎn)
疑難解答
圖片精選
