Redis 缓存 + Spring 的集成示例(转载)

1. 依赖包安装

pom.xml 加入：

<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.6.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>

xxxxxxxxxx

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1

<dependency>  

2

    <groupId>org.springframework.data</groupId>  

3

    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>  

4

    <version>1.6.0.RELEASE</version>  

5

</dependency>  

6

<dependency>  

7

    <groupId>redis.clients</groupId>  

8

    <artifactId>jedis</artifactId>  

9

    <version>2.7.3</version>  

10

</dependency>  

2. Spring 项目集成进缓存支持

要启用缓存支持，我们需要创建一个新的 CacheManager bean。CacheManager 接口有很多实现，本文演示的是和 Redis 的集成，自然就是用 RedisCacheManager 了。Redis 不是应用的共享内存，它只是一个内存服务器，就像 MySql 似的，我们需要将应用连接到它并使用某种“语言”进行交互，因此我们还需要一个连接工厂以及一个 Spring 和 Redis 对话要用的 RedisTemplate，这些都是 Redis 缓存所必需的配置，把它们都放在自定义的 CachingConfigurerSupport 中：

package com.defonds.bdp.cache.redis;

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.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {

@Bean
public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();

redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");
redisConnectionFactory.setPort(6379);
return redisConnectionFactory;
}

@Bean
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {
RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
return redisTemplate;
}

@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
cacheManager.setDefaultExpiration(3000);
return cacheManager;
}

}

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package com.defonds.bdp.cache.redis;  

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3

import org.springframework.cache.CacheManager;  

4

import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;  

5

import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;  

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import org.springframework.context.annotation.Bean;  

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import org.springframework.context.annotation.Configuration;  

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import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;  

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import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;  

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import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;  

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import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  

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@Configuration  

15

@EnableCaching  

16

public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {  

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    @Bean  

19

    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {  

20

        JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();  

21

22

        redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");  

23

        redisConnectionFactory.setPort(6379);  

24

        return redisConnectionFactory;  

25

    }  

26

27

    @Bean  

28

    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {  

29

        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();  

30

        redisTemplate.setConnectionFactory(cf);  

31

        return redisTemplate;  

32

    }  

33

34

    @Bean  

35

    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {  

36

        RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);  

37

        cacheManager.setDefaultExpiration(3000); 

38

        return cacheManager;  

39

    }  

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41

}  

当然也别忘了把这些 bean 注入 Spring，不然配置无效。在 applicationContext.xml 中加入以下

<context:component-scan base-package="com.defonds.bdp.cache.redis" />

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1

 

1

<context:component-scan base-package="com.defonds.bdp.cache.redis" />  

3. 缓存某些方法的执行结果并缓存数据一致性保证

设置好缓存配置之后我们就可以使用 @Cacheable 注解来缓存方法执行的结果了，比如根据省份名检索城市的 provinceCities 方法和根据 city_code 检索城市的 searchCity 方法：

CRUD (Create 创建，Retrieve 读取，Update 更新，Delete 删除) 操作中，除了 R 具备幂等性，其他三个发生的时候都可能会造成缓存结果和数据库不一致。为了保证缓存数据的一致性，在进行 CUD 操作的时候我们需要对可能影响到的缓存进行更新或者清除。

// R
@Cacheable("provinceCities")
public List<City> provinceCities(String province) {
logger.debug("province=" + province);
return this.cityMapper.provinceCities(province);
}

// R
@Cacheable("searchCity")
public City searchCity(String city_code){
logger.debug("city_code=" + city_code);
return this.cityMapper.searchCity(city_code);
}

@CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)
public void insertCity(String city_code, String city_jb,
String province_code, String city_name,
String city, String province) {
City cityBean = new City();
cityBean.setCityCode(city_code);
cityBean.setCityJb(city_jb);
cityBean.setProvinceCode(province_code);
cityBean.setCityName(city_name);
cityBean.setCity(city);
cityBean.setProvince(province);
this.cityMapper.insertCity(cityBean);
}
// U
@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
public int renameCity(String city_code, String city_name) {
City city = new City();
city.setCityCode(city_code);
city.setCityName(city_name);
this.cityMapper.renameCity(city);
return 1;
}

// D
@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
public int deleteCity(String city_code) {
this.cityMapper.deleteCity(city_code);
return 1;
}

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// R  

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@Cacheable("provinceCities")  

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public List<City> provinceCities(String province) {  

4

    logger.debug("province=" + province);  

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    return this.cityMapper.provinceCities(province);  

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}  

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// R  

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@Cacheable("searchCity")  

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public City searchCity(String city_code){  

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    logger.debug("city_code=" + city_code);  

12

    return this.cityMapper.searchCity(city_code);     

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}  

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@CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)  

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public void insertCity(String city_code, String city_jb,   

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        String province_code, String city_name,  

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        String city, String province) {  

19

    City cityBean = new City();  

20

    cityBean.setCityCode(city_code);  

21

    cityBean.setCityJb(city_jb);  

22

    cityBean.setProvinceCode(province_code);  

23

    cityBean.setCityName(city_name);  

24

    cityBean.setCity(city);  

25

    cityBean.setProvince(province);  

26

    this.cityMapper.insertCity(cityBean);  

27

}  

28

// U  

29

@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)  

30

public int renameCity(String city_code, String city_name) {  

31

    City city = new City();  

32

    city.setCityCode(city_code);  

33

    city.setCityName(city_name);  

34

    this.cityMapper.renameCity(city);  

35

    return 1;  

36

}  

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// D  

39

@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)  

40

public int deleteCity(String city_code) {  

41

    this.cityMapper.deleteCity(city_code);  

42

    return 1;  

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}  

业务考虑，本示例用的都是 @CacheEvict 清除缓存。如果你的 CUD 能够返回 City 实例，也可以使用 @CachePut 更新缓存策略。

笔者推荐能用 @CachePut 的地方就不要用 @CacheEvict，因为后者将所有相关方法的缓存都清理掉，比如上面三个方法中的任意一个被调用了的话，provinceCities 方法的所有缓存将被清除。

5. 自定义缓存数据 key 生成策略

对于使用 @Cacheable 注解的方法，每个缓存的 key 生成策略默认使用的是参数名+参数值，比如以下方法：

@Cacheable("users")
public User findByUsername(String username)

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@Cacheable("users")  

2

public User findByUsername(String username)  

这个方法的缓存将保存于 key 为 users~keys 的缓存下，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 为 "username-赵德芳"。一般情况下没啥问题，二般情况如方法 key 取值相等然后参数名也一样的时候就出问题了，如：

@Cacheable("users")
public Integer getLoginCountByUsername(String username)

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2

 

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@Cacheable("users")  

2

public Integer getLoginCountByUsername(String username)  

这个方法的缓存也将保存于 key 为 users~keys 的缓存下。对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 也为 "username-赵德芳"，将另外一个方法的缓存覆盖掉。
解决办法是使用自定义缓存策略，对于同一业务(同一业务逻辑处理的方法，哪怕是集群/分布式系统)，生成的 key 始终一致，对于不同业务则不一致：

@Bean
public KeyGenerator customKeyGenerator() {
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(o.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : objects) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}

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@Bean  

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public KeyGenerator customKeyGenerator() {  

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    return new KeyGenerator() {  

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        @Override  

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        public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {  

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            StringBuilder sb = new StringBuilder();  

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            sb.append(o.getClass().getName());  

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            sb.append(method.getName());  

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            for (Object obj : objects) {  

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                sb.append(obj.toString());  

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            }  

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            return sb.toString();  

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        }  

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    };  

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}  

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这对于集群系统、分布式系统之间共享缓存很重要，真正实现了分布式缓存。
笔者建议：缓存方法的 @Cacheable 最好使用方法名，避免不同的方法的 @Cacheable 值一致，然后再配以以上缓存策略。

6. 缓存的验证

6.1 缓存的验证

为了确定每个缓存方法到底有没有走缓存，我们打开了 MyBatis 的 SQL 日志输出，并且为了演示清楚，我们还清空了测试用 Redis 数据库。
先来验证 provinceCities 方法缓存，Eclipse 启动 tomcat 加载项目完毕，使用 JMeter 调用 /bdp/city/province/cities.json 接口：

Eclipse 控制台输出如下：

说明这一次请求没有命中缓存，走的是 db 查询。JMeter 再次请求，Eclipse 控制台输出：

标红部分以下是这一次请求的 log，没有访问 db 的 log，缓存命中。查看本次请求的 Redis 存储情况：

同样可以验证 city_code 为 1492 的 searchCity 方法的缓存是否有效：

图中标红部分是 searchCity 的缓存存储情况。

6.2 缓存一致性的验证

先来验证 insertCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/create.json 接口：

之后看 Redis 存储：

可以看出 provinceCities 方法的缓存已被清理掉，insertCity 方法的缓存奏效。
然后验证 renameCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/rename.json 接口：

之后再看 Redis 存储：

searchCity 方法的缓存也已被清理，renameCity 方法的缓存也奏效。

7. 注意事项

1. 要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口，因为 Spring 会将对象先序列化再存入 Redis，比如本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 类，如果不实现 Serializable 的话将会遇到类似这种错误：nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.defonds.bdp.city.bean.City]]。
2. 缓存的生命周期我们可以配置，然后托管 Spring CacheManager，不要试图通过 redis-cli 命令行去管理缓存。比如 provinceCities 方法的缓存，某个省份的查询结果会被以 key-value 的形式存放在 Redis，key 就是我们刚才自定义生成的 key，value 是序列化后的对象，这个 key 会被放在 key 名为 provinceCities~keys key-value 存储中，参考下图"provinceCities 方法在 Redis 中的缓存情况"。可以通过 redis-cli 使用 del 命令将 provinceCities~keys 删除，但每个省份的缓存却不会被清除。
3. CacheManager 必须设置缓存过期时间，否则缓存对象将永不过期，这样做的原因如上，避免一些野数据“永久保存”。此外，设置缓存过期时间也有助于资源利用最大化，因为缓存里保留的永远是热点数据。
4. 缓存适用于读多写少的场合，查询时缓存命中率很低、写操作很频繁等场景不适宜用缓存。