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！
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.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());
}
}@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
<?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>
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.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());
}
}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 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);
}
}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。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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