准备工作

1.Linux系统

2.安装redis(也可以安装docker,然后再docker中装redis,本文章就直接用Linux安装redis做演示)

  redis下载地址:http://download.redis.io/releases/redis-4.0.14.tar.gz

修改redis,开启远程访问

找到redis中的redis.conf文件并编辑(在安装路径中找到)

vim ./redis.conf

1、找到bind 127.0.0.1并注释掉

  默认127.0.0.1只能本地访问,注释掉即可ip访问

2、修改 protected-mode 属性值为no

  注释掉并把保护模式禁用以后可以IP访问

3、修改daemonize属性将no 改为yes

  将daemonize设置为yes即启动后台运行

4、开放6379端口

/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT

  默认不对外开放6379

5、启动redis

redis-server /myconf/redis.conf

  redis-server默认在/usr/local/bin路径下,redis.conf在redis的安装路径下

6、测试连接

redis-cli -h 192.168.126.129 -p 6379

  redis-cli -h redis服务器IP -p 6379 -a 密码(没有设置redis密码不要写空,否则报错)

Java代码编写

目录结构

项目源码结构

一个user表

代码

pom.xml文件(可以根据自己的需要来添加或修改)

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency> <!-- mybatis 与 spring boot 2.x的整合包 -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.2</version>
</dependency> <!--mysql JDBC驱动 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.39</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

 下面是springboot的配置文件application.yml,配置redis(里面都有注释解释)

server:
port: 8081 #数据库连接
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mytest_springboot_cache?useUnicode=true
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password: lzh ## Redis 配置
redis:
## Redis数据库索引(默认为0)
database: 0
## Redis服务器地址
host: 192.168.126.129
## Redis服务器连接端口
port: 6379
## Redis服务器连接密码(默认为空)
password:
jedis:
pool:
## 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
#spring.redis.pool.max-active=8
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
max-wait: -1
## 连接池中的最大空闲连接
#spring.redis.pool.max-idle=8
max-idle: 8
## 连接池中的最小空闲连接
#spring.redis.pool.min-idle=0
min-idle: 0
## 连接超时时间(毫秒)
timeout: 1200 #将themilef的默认缓存禁用,热加载生效
thymeleaf:
cache: false #mybatis的下划线转驼峰配置
configuration:
map-underscore-to-camel-case: true #另外一种打印语句的方式
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #打印sql时的语句
logging:
level:
com:
acong:
dao: debug
file: d:/logs/bsbdj.log

 接着是实体类,这个比较简单就不多说了

package com.lzh.springbootstudytest.bean;

import java.io.Serializable;

/**
* @author lzh
* create 2019-09-18-22:32
*/
public class User implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L;
private int uid;
private String userName;
private String passWord;
private int salary;
public int getUid() {
return uid;
}
public void setUid(int uid) {
this.uid = uid;
}
public String getUserName() {
return userName;
}
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userName;
}
public String getPassWord() {
return passWord;
}
public void setPassWord(String passWord) {
this.passWord = passWord;
}
public int getSalary() {
return salary;
}
public void setSalary(int salary) {
this.salary = salary;
}
public User(int uid, String userName, String passWord, int salary) {
super();
this.uid = uid;
this.userName = userName;
this.passWord = passWord;
this.salary = salary;
}
public User() {
super();
}
} 

这是controller类,用于暴露接口访问

package com.lzh.springbootstudytest.controller;

import com.lzh.springbootstudytest.bean.User;
import com.lzh.springbootstudytest.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map; /**
* @author lzh
* create 2019-09-18-22:36
*/
@RestController
public class TestController { @Autowired
private UserService userService; @RequestMapping("/queryAll")
public List<User> queryAll(){
List<User> lists = userService.queryAll();
return lists;
} @RequestMapping("/findUserById")
public Map<String, Object> findUserById(@RequestParam int id){
User user = userService.findUserById(id);
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
result.put("uid", user.getUid());
result.put("uname", user.getUserName());
result.put("pass", user.getPassWord());
result.put("salary", user.getSalary());
return result;
} @RequestMapping("/updateUser")
public String updateUser(){
User user = new User();
user.setUid(1);
user.setUserName("cat");
user.setPassWord("miaomiao");
user.setSalary(4000); int result = userService.updateUser(user); if(result != 0){
return "update user success";
} return "fail";
} @RequestMapping("/deleteUserById")
public String deleteUserById(@RequestParam int id){
int result = userService.deleteUserById(id);
if(result != 0){
return "delete success";
}
return "delete fail";
}
}

配置redistemplate序列化 

package com.lzh.springbootstudytest.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import java.time.Duration; /**
* @author lzh
* create 2019-09-24-15:07
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { /**
* 选择redis作为默认缓存工具
* @param redisConnectionFactory
* @return
*/
/*@Bean
//springboot 1.xx
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager rcm = new RedisCacheManager(redisTemplate);
return rcm;
}*/
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofHours(1)); // 设置缓存有效期一小时
return RedisCacheManager
.builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
.cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build();
} /**
* retemplate相关配置
* @param factory
* @return
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
// 配置连接工厂
template.setConnectionFactory(factory); //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值(默认使用JDK的序列化方式)
Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper();
// 指定要序列化的域,field,get和set,以及修饰符范围,ANY是都有包括private和public
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
// 指定序列化输入的类型,类必须是非final修饰的,final修饰的类,比如String,Integer等会跑出异常
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jacksonSeial.setObjectMapper(om); // 值采用json序列化
template.setValueSerializer(jacksonSeial);
//使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置hash key 和value序列化模式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(jacksonSeial);
template.afterPropertiesSet(); return template;
} /**
* 对hash类型的数据操作
*
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public HashOperations<String, String, Object> hashOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForHash();
} /**
* 对redis字符串类型数据操作
*
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public ValueOperations<String, Object> valueOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForValue();
} /**
* 对链表类型的数据操作
*
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public ListOperations<String, Object> listOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForList();
} /**
* 对无序集合类型的数据操作
*
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public SetOperations<String, Object> setOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForSet();
} /**
* 对有序集合类型的数据操作
*
* @param redisTemplate
* @return
*/
@Bean
public ZSetOperations<String, Object> zSetOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForZSet();
}
}

接着是Mapper持久层Dao,这里主要用注解写比较方便,也可以使用mybatis的xml配置文件写sql语句

package com.lzh.springbootstudytest.mapper;

import com.lzh.springbootstudytest.bean.User;
import org.apache.ibatis.annotations.*; import java.util.List; /**
* @author lzh
* create 2019-09-18-22:32
*/
@Mapper
public interface UserDao { @Select("select * from user")
List<User> queryAll(); @Select("select * from user where uid = #{id}")
User findUserById(int id); @Update("UPDATE USER SET username = CASE WHEN (#{userName} != NULL) AND (#{userName} != '') THEN #{userName},PASSWORD = CASE WHEN (#{passWord} != NULL) AND (#{passWord} != '') THEN #{passWord},salary = CASE WHEN (#{salary} != 0) THEN #{salary} WHERE uid = #{uid}")
int updateUser(@Param("user") User user); @Delete("delete from user where uid = #{id}")
int deleteUserById(int id); }

 service层,这里主要是使用redis模板来写

package com.lzh.springbootstudytest.service;

import com.lzh.springbootstudytest.bean.User;
import com.lzh.springbootstudytest.mapper.UserDao;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit; /**
* @author lzh
* create 2019-09-18-22:33
*/
@Service
public class UserService { @Autowired
private UserDao userDao; @Autowired
private RedisTemplate redisTemplate; public List<User> queryAll() {
return userDao.queryAll();
} /**
* 获取用户策略:先从缓存中获取用户,没有则取数据表中 数据,再将数据写入缓存
*/
public User findUserById(int id) {
String key = "user_" + id; ValueOperations<String, User> operations = redisTemplate.opsForValue(); //判断redis中是否有键为key的缓存
boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key); if (hasKey) {
User user = operations.get(key);
System.out.println("从缓存中获得数据:"+user.getUserName());
System.out.println("------------------------------------");
return user;
} else {
User user = userDao.findUserById(id);
System.out.println("查询数据库获得数据:"+user.getUserName());
System.out.println("------------------------------------"); // 写入缓存
operations.set(key, user, 5, TimeUnit.HOURS);
return user;
}
} /**
* 更新用户策略:先更新数据表,成功之后,删除原来的缓存,再更新缓存
*/
public int updateUser(User user) {
ValueOperations<String, User> operations = redisTemplate.opsForValue();
int result = userDao.updateUser(user);
if (result != 0) {
String key = "user_" + user.getUid();
boolean haskey = redisTemplate.hasKey(key);
if (haskey) {
redisTemplate.delete(key);
System.out.println("删除缓存中的key-----------> " + key);
}
// 再将更新后的数据加入缓存
User userNew = userDao.findUserById(user.getUid());
if (userNew != null) {
operations.set(key, userNew, 3, TimeUnit.HOURS);
}
}
return result;
} /**
* 删除用户策略:删除数据表中数据,然后删除缓存
*/
public int deleteUserById(int id) {
int result = userDao.deleteUserById(id);
String key = "user_" + id;
if (result != 0) {
boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
if (hasKey) {
redisTemplate.delete(key);
System.out.println("删除了缓存中的key:" + key);
}
}
return result;
} } 

  

  这里主要是使用RedisTemplate来对远程redis操作,每次访问controller暴露的接口,首先判断redis缓存中是否存在该数据,若不存在就从数据库中读取数据,然后保存到redis缓存中,当下次访问的时候,就直接从缓存中取出来。这样就不用每次都执行sql语句,能够提高访问速度。 但是在保存数据到缓存中,通过设置键和值和超时删除,注意设置超时删除缓存时间不要太长,否则会给服务器带来压力。

执行spring boot的启动类,访问http://localhost:8081/findUserById?id=1

再次访问http://localhost:8081/findUserById?id=1就是从缓存中获取保存的数据

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