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:
- 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。- 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
- 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:
- 第一行输出的CacheManager type为
org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager
,而不是上一篇中的EhCacheCacheManager
了 - 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:
- Github:https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/
- Gitee:https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/
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本文首发:Spring Boot 2.x基础教程:使用集中式缓存Redis,转载请注明出处。
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