springboot jpa操作redis

SpringBoot使用Redis缓存

 

　　（1）pom.xml引入jar包，如下：

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

　　（2）修改项目启动类，增加注解@EnableCaching，开启缓存功能，如下：

package springboot;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;

@SpringBootApplication
@EnableScheduling
@EnableCaching
public class SpringbootApplication{

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootApplication.class, args);
    }
}

　　（3）application.properties中配置Redis连接信息，如下：

# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=172.31.19.222
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=0

　　（4）新建Redis缓存配置类RedisConfig，如下：

package springboot.config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

/**
 * Redis缓存配置类
 * @author szekinwin
 *
 */
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{

    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;
    @Value("${spring.redis.port}")
    private int port;
    @Value("${spring.redis.timeout}")
    private int timeout;

    //自定义缓存key生成策略
//    @Bean
//    public KeyGenerator keyGenerator() {
//        return new KeyGenerator(){
//            @Override
//            public Object generate(Object target, java.lang.reflect.Method method, Object... params) {
//                StringBuffer sb = new StringBuffer();
//                sb.append(target.getClass().getName());
//                sb.append(method.getName());
//                for(Object obj:params){
//                    sb.append(obj.toString());
//                }
//                return sb.toString();
//            }
//        };
//    }
    //缓存管理器
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(@SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
        //设置缓存过期时间
        cacheManager.setDefaultExpiration(10000);
        return cacheManager;
    }
    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
        setSerializer(template);//设置序列化工具
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
     private void setSerializer(StringRedisTemplate template){
            @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
            Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
            ObjectMapper om = new ObjectMapper();
            om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
            jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
            template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
     }
}

　　（5）新建UserMapper，如下：

package springboot.dao;

import org.apache.ibatis.annotations.Delete;
import org.apache.ibatis.annotations.Insert;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import org.apache.ibatis.annotations.Update;
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 springboot.domain.User;

@Mapper
@CacheConfig(cacheNames = "users")
public interface UserMapper {

    @Insert("insert into user(name,age) values(#{name},#{age})")
    int addUser(@Param("name")String name,@Param("age")String age);

    @Select("select * from user where id =#{id}")
    @Cacheable(key ="#p0")
    User findById(@Param("id") String id);

    @CachePut(key = "#p0")
    @Update("update user set name=#{name} where id=#{id}")
    void updataById(@Param("id")String id,@Param("name")String name);

    //如果指定为 true，则方法调用后将立即清空所有缓存
    @CacheEvict(key ="#p0",allEntries=true)
    @Delete("delete from user where id=#{id}")
    void deleteById(@Param("id")String id);

}

　　@Cacheable将查询结果缓存到redis中，（key="#p0"）指定传入的第一个参数作为redis的key。

　　@CachePut，指定key，将更新的结果同步到redis中

　　@CacheEvict，指定key，删除缓存数据，allEntries=true,方法调用后将立即清除缓存

　　（6）service层与controller层跟上一篇整合一样，启动redis服务器，redis服务器的安装与启动可以参考之前的博客，地址如下：

　　　　http://www.cnblogs.com/gdpuzxs/p/6623171.html

　　（7）配置log4j日志信息，如下：

## LOG4J配置
log4j.rootCategory=DEBUG,stdout
## 控制台输出
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %5p %c{1}:%L - %m%n

　　（8）验证redis缓存

　　首先我们向user表总插入一条数据，数据库显示如下：

　　

　　现在，我们查询一下user表中id=24的数据，观擦控制台输出的信息，如下：

　　

　　通过控制台输出信息我们可以知道，这次执行了数据库查询，并开启了Redis缓存查询结果。接下来我们再次查询user表中id=24的数据，观察控制台，如下：

　　

　　通过控制台输出信息我们可以知道，这次并没有执行数据库查询，而是从Redis缓存中查询，并返回查询结果。我们查看redis中的信息，如下：

　　

　　方法finduser方法使用了注解@Cacheable(key="#p0")，即将id作为redis中的key值。当我们更新数据的时候，应该使用@CachePut(key="#p0")进行缓存数据的更新，否则将查询到脏数据。