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  • Mybatis整合(Redis、Ehcache)实现二级缓存

    目的:

    1. Mybatis整合Ehcache实现二级缓存

    2. Mybatis整合Redis实现二级缓存


    Mybatis整合ehcache实现二级缓存

    • ssm中整合ehcache

      在POM中导入相关依赖

    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context-support</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    
    <!--mybatis与ehcache整合-->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.caches</groupId>
        <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
        <version>1.1.0</version>
    </dependency>
    
    <!--ehcache依赖-->
    <dependency>
        <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
        <artifactId>ehcache</artifactId>
        <version>2.10.0</version>
    </dependency>
    • 修改日志配置,因为ehcache使用了Slf4j作为日志输出

      日志我们使用slf4j,并用log4j来实现。SLF4J不同于其他日志类库,与其它有很大的不同。

           SLF4J(Simple logging Facade for Java)不是一个真正的日志实现,而是一个抽象层( abstraction layer),

           它允许你在后台使用任意一个日志类库。

      Pom.xml

    <!-- log4j2日志配置相关依赖 -->
        <log4j2.version>2.9.1</log4j2.version>
        <log4j2.disruptor.version>3.2.0</log4j2.disruptor.version>
        <slf4j.version>1.7.13</slf4j.version>
    
    <!-- log4j2日志相关依赖 -->
        <!-- log配置:Log4j2 + Slf4j -->
        <!-- slf4j核心包-->
        <dependency>
          <groupId>org.slf4j</groupId>
          <artifactId>slf4j-api</artifactId>
          <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.slf4j</groupId>
          <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
          <version>${slf4j.version}</version>
          <scope>runtime</scope>
        </dependency>
    
        <!--核心log4j2jar包-->
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-api</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-core</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <!--用于与slf4j保持桥接-->
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <!--web工程需要包含log4j-web,非web工程不需要-->
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-web</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
          <scope>runtime</scope>
        </dependency>
    
        <!--需要使用log4j2的AsyncLogger需要包含disruptor-->
        <dependency>
          <groupId>com.lmax</groupId>
          <artifactId>disruptor</artifactId>
          <version>${log4j2.disruptor.version}</version>
        </dependency>

      在Resource中添加一个ehcache.xml的配置文件

      

      ehcache.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
             updateCheck="false">
        <!--磁盘存储:将缓存中暂时不使用的对象,转移到硬盘,类似于Windows系统的虚拟内存-->
        <!--path:指定在硬盘上存储对象的路径-->
        <!--java.io.tmpdir 是默认的临时文件路径。 可以通过如下方式打印出具体的文件路径 System.out.println(System.getProperty("java.io.tmpdir"));-->
        <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
    
    
        <!--defaultCache:默认的管理策略-->
        <!--eternal:设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true,则缓存的数据始终有效,如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds,timeToLiveSeconds判断-->
        <!--maxElementsInMemory:在内存中缓存的element的最大数目-->
        <!--overflowToDisk:如果内存中数据超过内存限制,是否要缓存到磁盘上-->
        <!--diskPersistent:是否在磁盘上持久化。指重启jvm后,数据是否有效。默认为false-->
        <!--timeToIdleSeconds:对象空闲时间(单位:秒),指对象在多长时间没有被访问就会失效。只对eternal为false的有效。默认值0,表示一直可以访问-->
        <!--timeToLiveSeconds:对象存活时间(单位:秒),指对象从创建到失效所需要的时间。只对eternal为false的有效。默认值0,表示一直可以访问-->
        <!--memoryStoreEvictionPolicy:缓存的3 种清空策略-->
        <!--FIFO:first in first out (先进先出)-->
        <!--LFU:Less Frequently Used (最少使用).意思是一直以来最少被使用的。缓存的元素有一个hit 属性,hit 值最小的将会被清出缓存-->
        <!--LRU:Least Recently Used(最近最少使用). (ehcache 默认值).缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存-->
        <defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="1000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false"
                      timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="600" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
    
    
        <!--name: Cache的名称,必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)-->
        <cache name="stuCache" eternal="false" maxElementsInMemory="100"
               overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="0"
               timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
    </ehcache>

      在applicationContext-mybatis.xml中给mybatis设置支持

    <!--设置mybaits对缓存的支持-->
          <property name="configurationProperties">
              <props>
                  <!-- 全局映射器启用缓存 *主要将此属性设置完成即可-->
                  <prop key="cacheEnabled">true</prop>
                  <!-- 查询时,关闭关联对象即时加载以提高性能 -->
                  <prop key="lazyLoadingEnabled">false</prop>
                  <!-- 设置关联对象加载的形态,此处为按需加载字段(加载字段由SQL指 定),不会加载关联表的所有字段,以提高性能 -->
                  <prop key="aggressiveLazyLoading">true</prop>
              </props>
          </property>

    现在我们来测试一下它访问是否使用了二级缓存

    @Test
        public void cacheSingle() {
            Book book= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
            System.out.println(book);
            Book book2= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
            System.out.println(book2);
        }

      效果:

      

    很明显查询了两次数据库,没有成功,继续往下看如何解决这个问题

      我们需要在BookMapper.xml中加入chache配置

    <cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>

      我们在运行之前的测试方法测试一下

      

      很明显,第一次从数据库中查询数据第二次就从缓存中拿数据了

      现在我们来测试查询多条数据的效果

    @Test
        public void cacheMany() {
            Map map = new HashMap();
            map.put("bname", StringUtils.toLikeStr("圣墟"));
            List<Map> hhhh = this.bookService.listPager(map,pageBean);
            for (Map m : hhhh) {
                System.out.println(m);
            }
            List<Map> hhhh2 = this.bookService.listPager(map,pageBean);
            for (Map m : hhhh2) {
                System.out.println(m);
            }
        }

      效果:

      

    •   关闭缓存

    既然开启了那就会有关闭缓存的时候,对吧

    我们可以通过select标签的useCache属性打开或关闭二级缓存即可

    <select id="selectByPrimaryKey" resultType="com.ht.model.Book" useCache="false"><select/>  

    注意:

    1、mybatis默认使用的二级缓存框架就是ehcacheorg.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache),无缝结合

    2、Mybatis缓存开关一旦开启,可缓存单条记录,也可缓存多条,hibernate不能缓存多条。

    3、Mapper接口上的所有方法上另外提供关闭缓存的属性


    Mybatis整合redis实现二级缓存

       1. redis常用类

      1.1 Jedis

          jedis就是集成了redis的一些命令操作,封装了redisjava客户端

      1.2 JedisPoolConfig

          Redis连接池

      1.3 ShardedJedis

          基于一致性哈希算法实现的分布式Redis集群客户端

       实现 mybatis 的二级缓存,一般来说有如下两种方式:

       1) 采用 mybatis 内置的 cache 机制。

       2) 采用三方 cache 框架, 比如ehcache, oscache 等等.

      2. 添加jar依赖

        添加redis相关依赖

    <!-- redis与spring的整合依赖 -->
        <redis.version>2.9.0</redis.version>
        <redis.spring.version>1.7.1.RELEASE</redis.spring.version>
        
        <dependency>
          <groupId>redis.clients</groupId>
          <artifactId>jedis</artifactId>
          <version>${redis.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.data</groupId>
          <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
          <version>${redis.spring.version}</version>
        </dependency>

      log4j2配置

            jackson依赖

    <!-- jackson -->
        <jackson.version>2.9.3</jackson.version> 
    
    <!-- jackson -->
        <dependency>
          <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
          <artifactId>jackson-databind</artifactId>
          <version>${jackson.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
          <artifactId>jackson-core</artifactId>
          <version>${jackson.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
          <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
          <version>${jackson.version}</version>
        </dependency>
    • spring + redis 集成实现缓存功能(mybatis无关)

    添加两个redis的配置文件,并将redis.propertiesapplicationContext-redis.xml配置到applicationContext.xml文件中

      redis.properties

    redis.hostName=192.168.80.128
    redis.password=613613
    redis.timeout=10000
    redis.maxIdle=300
    redis.maxTotal=1000
    redis.maxWaitMillis=1000
    redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
    redis.numTestsPerEvictionRun=1024
    redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
    redis.testOnBorrow=true
    redis.testWhileIdle=true

          applicationContext-redis.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
           xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
    
        <!-- 1. 引入properties配置文件 -->
        <!--<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties" />-->
    
        <!-- 2. redis连接池配置-->
        <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
            <!--最大空闲数-->
            <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
            <!--连接池的最大数据库连接数  -->
            <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
            <!--最大建立连接等待时间-->
            <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
            <!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)-->
            <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
            <!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3-->
            <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
            <!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1-->
            <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
            <!--是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个-->
            <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
            <!--在空闲时检查有效性, 默认false  -->
            <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
        </bean>
    
        <!-- 3. redis连接工厂 -->
        <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
              destroy-method="destroy">
            <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
            <!--IP地址 -->
            <property name="hostName" value="${redis.hostName}"/>
            <!--端口号  -->
            <property name="port" value="${redis.port}"/>
            <!--如果Redis设置有密码  -->
            <property name="password" value="${redis.password}"/>
            <!--客户端超时时间单位是毫秒  -->
            <property name="timeout" value="${redis.timeout}"/>
        </bean>
    
        <!-- 4. redis操作模板,使用该对象可以操作redis  -->
        <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
            <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
            <!--如果不配置Serializer,那么存储的时候缺省使用String,如果用User类型存储,那么会提示错误User can't cast to String!!  -->
            <property name="keySerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
            </property>
            <property name="valueSerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
            </property>
            <property name="hashKeySerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
            </property>
            <property name="hashValueSerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
            </property>
            <!--开启事务  -->
            <property name="enableTransactionSupport" value="true"/>
        </bean>
    
        <!-- 5.使用中间类解决RedisCache.RedisTemplate的静态注入,从而使MyBatis实现第三方缓存 -->
        <bean id="redisCacheTransfer" class="com.ht.Util.RedisCacheTransfer">
            <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate"/>
        </bean>
    </beans>

      将redis.properties导入到applicationContext.xml文件中

    applicationContext.xml

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"

           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
           xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
           xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
           http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
           http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
           http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">
    
      <!--引入两个或多个属性文件的写法-->
     <!--pring中引入第二个属性文件会出现“找不到某个配置项”错误,这是因为spring只允许有一个<context:property-placeholder/>-->
    <context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties" /> <!--整合mybatis框架--> <import resource="applicationContext-mybatis.xml"></import> <!--整合redis框架--> <import resource="applicationContext-redis.xml"></import> </beans>

      将redis缓存引入到mybatis中

    package com.ht.Util;
    import org.apache.ibatis.cache.Cache;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.dao.DataAccessException;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
    
    
    public class RedisCache implements Cache //实现类
    {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);
    
        private static RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
    
        private final String id;
    
        /**
         * The {@code ReadWriteLock}.
         */
        private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    
        @Override
        public ReadWriteLock getReadWriteLock()
        {
            return this.readWriteLock;
        }
    
        public static void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
            RedisCache.redisTemplate = redisTemplate;
        }
    
        public RedisCache(final String id) {
            if (id == null) {
                throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
            }
            logger.debug("MybatisRedisCache:id=" + id);
            this.id = id;
        }
    
        @Override
        public String getId() {
            return this.id;
        }
    
        @Override
        public void putObject(Object key, Object value) {
            try{
                logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject: key="+key+",value="+value);
                if(null!=value)
                    redisTemplate.opsForValue().set(key.toString(),value,60, TimeUnit.SECONDS);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                logger.error("redis保存数据异常!");
            }
        }
    
        @Override
        public Object getObject(Object key) {
            try{
                logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>getObject: key="+key);
                if(null!=key)
                    return redisTemplate.opsForValue().get(key.toString());
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                logger.error("redis获取数据异常!");
            }
            return null;
        }
    
        @Override
        public Object removeObject(Object key) {
            try{
                if(null!=key)
                    return redisTemplate.expire(key.toString(),1,TimeUnit.DAYS);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                logger.error("redis获取数据异常!");
            }
            return null;
        }
    
        @Override
        public void clear() {
            Long size=redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
                @Override
                public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                    Long size = redisConnection.dbSize();
                    //连接清除数据
                    redisConnection.flushDb();
                    redisConnection.flushAll();
                    return size;
                }
            });
            logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>clear: 清除了" + size + "个对象");
        }
    
        @Override
        public int getSize() {
            Long size = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
                @Override
                public Long doInRedis(RedisConnection connection)
                        throws DataAccessException {
                    return connection.dbSize();
                }
            });
            return size.intValue();
        }
    }

      RedisCacheTransfer

    package com.ht.Util;
    
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    
    public class RedisCacheTransfer {
        @Autowired
        public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
            RedisCache.setRedisTemplate(redisTemplate);
        }
    }

      接下来,我们在BookMapper.xml中配置RedisCache缓存

      

    <cache type="com.ht.Util.RedisCache"></cache>

      测试:

     @Test
        public void cacheSingle() {
            Book book= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
            System.out.println(book);
            Book book2= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
            System.out.println(book2);
        }

    谢谢观看!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huangting/p/11588464.html
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