之前我们介绍了两种进程内缓存的用法,包括Spring Boot默认使用的ConcurrentMap缓存以及缓存框架EhCache。虽然EhCache已经能够适用很多应用场景,但是由于EhCache是进程内的缓存框架,在集群模式下时,各应用服务器之间的缓存都是独立的,因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况。即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略,但是同步依然是需要一定的时间,短暂的缓存不一致依然存在。

在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中,就不能再使用EhCache来解决了,这个时候使用集中式缓存就可以很好的解决缓存数据的一致性问题。接下来我们就来学习一下,如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis实现数据缓存。

动手试试

本篇的实现将基于上一篇的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素:

User实体的定义

@Entity
@Data
@NoArgsConstructor
public class User implements Serializable { @Id
@GeneratedValue
private Long id; private String name;
private Integer age; public User(String name, Integer age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
}

User实体的数据访问实现(涵盖了缓存注解)

@CacheConfig(cacheNames = "users")
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Cacheable
User findByName(String name); }

下面开始改造这个项目:

第一步pom.xml中增加相关依赖:

<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>

在Spring Boot 1.x的早期版本中,该依赖的名称为spring-boot-starter-redis,所以在Spring Boot 1.x基础教程中与这里不同。

第二步:配置文件中增加配置信息,以本地运行为例,比如:

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
spring.redis.lettuce.shutdown-timeout=100ms

关于连接池的配置,注意几点:

  1. Redis的连接池配置在1.x版本中前缀为spring.redis.pool与Spring Boot 2.x有所不同。
  2. 在1.x版本中采用jedis作为连接池,而在2.x版本中采用了lettuce作为连接池
  3. 以上配置均为默认值,实际上生产需进一步根据部署情况与业务要求做适当修改.

再来试试单元测试:

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class Chapter54ApplicationTests { @Autowired
private UserRepository userRepository; @Autowired
private CacheManager cacheManager; @Test
public void test() throws Exception {
System.out.println("CacheManager type : " + cacheManager.getClass()); // 创建1条记录
userRepository.save(new User("AAA", 10)); User u1 = userRepository.findByName("AAA");
System.out.println("第一次查询:" + u1.getAge()); User u2 = userRepository.findByName("AAA");
System.out.println("第二次查询:" + u2.getAge());
} }

执行测试输出可以得到:

CacheManager type : class org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager
Hibernate: select next_val as id_val from hibernate_sequence for update
Hibernate: update hibernate_sequence set next_val= ? where next_val=?
Hibernate: insert into user (age, name, id) values (?, ?, ?)
2020-08-12 16:25:26.954 INFO 68282 --- [ main] io.lettuce.core.EpollProvider : Starting without optional epoll library
2020-08-12 16:25:26.955 INFO 68282 --- [ main] io.lettuce.core.KqueueProvider : Starting without optional kqueue library
Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=?
第一次查询:10
第二次查询:10

可以看到:

  1. 第一行输出的CacheManager type为org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager,而不是上一篇中的EhCacheCacheManager
  2. 第二次查询的时候,没有输出SQL语句,所以是走的缓存获取

整合成功!

思考题

既然EhCache等进程内缓存有一致性问题存在,而Redis性能好而且还能解决一致性问题,那么我们只要学会用Redis就好了咯,为什么还要学进程内缓存呢?先留下你的思考,下一篇我们一起讨论这个问题!欢迎关注本系列教程:《Spring Boot 2.x基础教程》

代码示例

本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter5-4目录:

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