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Springboot 集成spring cache缓存的解决方案_java

这篇文章主要介绍了Springboot 集成spring cache缓存,使用缓存最关键的一点就是保证缓存与数据库的数据一致性,本文给大家介绍最常用的缓存操作模式,对Springb

一、为什么要做缓存


  • 提升性能

绝大多数情况下,关系型数据库select查询是出现性能问题最大的地方。一方面,select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义,而这些语义是非常耗性能的;另一方面,大多数应用都是读多写少,所以加剧了慢查询的问题。

分布式系统中远程调用也会耗很多性能,因为有网络开销,会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销,在业务允许的情况(不需要太实时的数据)下,使用缓存是非常必要的事情。

  • 缓解数据库压力

当用户请求增多时,数据库的压力将大大增加,通过缓存能够大大降低数据库的压力。

二、常用缓存操作流程

使用缓存最关键的一点就是保证:缓存与数据库的数据一致性,该怎么去做?下图是一种最常用的缓存操作模式,来保证数据一致性。



  • 更新写数据:先把数据存到数据库中,然后再让缓存失效或更新。缓存操作失败,数据库事务回滚。


  • 删除写数据: 先从数据库里面删掉数据,再从缓存里面删掉。缓存操作失败,数据库事务回滚。

  • 查询读数据


  • 缓存命中:先去缓存 cache 中取数据,取到后返回结果。


  • 缓存失效:应用程序先从 cache 取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,在将数据放到缓存中。

如果上面的这些更新、删除、查询操作流程全都由程序员通过编码来完成的话


  • 因为加入缓存层,程序员的编码量大大增多

  • 缓存层代码和业务代码耦合,造成难以维护的问题。

三、整合Spring Cache

我们可以使用Spring cache解决上面遇到的两个问题,Spring cache通过注解的方式来操作缓存,一定程度上减少了程序员缓存操作代码编写量。注解添加和移除都很方便,不与业务代码耦合,容易维护。
第一步:pom.xml 添加 Spring Boot 的 jar 依赖:


org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache

第二步:添加入口启动类 @EnableCaching 注解开启 Caching,实例如下。

@EnableCaching

在Spring Boot中通过@EnableCaching注解自动化配置合适的缓存管理器(CacheManager),Spring Boot根据下面的顺序去侦测缓存提供者,也就是说Spring Cache支持下面的这些缓存框架:


  • Generic

  • JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, and others)

  • EhCache 2.x

  • Hazelcast

  • Infinispan

  • Couchbase

  • Redis(因为我们之前引入了Redis,所以使用redis作为缓存)

  • Caffeine

  • Simple

四、在ArticleController类上实现一个简单的例子

下面的例子第一次访问走数据库(代码上断点断下来),第二次访问就走缓存了(不走函数代码)。可以自己下断点试一下。

@Cacheable(value="article")
@GetMapping( "/article/{id}")
public @ResponseBody AjaxResponse getArticle(@PathVariable Long id) {

使用redis缓存,被缓存的对象(函数返回值)有几个非常需要注意的点:


  • 必须实现无参的构造函数

  • 需要实现Serializable 接口和定义serialVersionUID (因为缓存需要使用JDK的方式序列化和反序列化)。

本专栏后续文章中会给出更加详细的例子说明。

五、更改Redis缓存的序列化方式

让缓存使用JDK默认的序列化和反序列化方式非常不友好,我们完全可以修改为使用JSON序列化与反序列化的方式,可读性更强,体积更小,速度更快。

@Configuration
public class RedisConfig {
//这个函数是上一节的内容
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsOnRedisSerializer= new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
//重点在这四行代码
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
//本节的重点配置,让Redis缓存的序列化方式使用redisTemplate.getValueSerializer()
//不在使用JDK默认的序列化方式
@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisTemplate.getConnectionFactory());
RedisCacheConfiguration redisCacheCOnfiguration= RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()));
return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
}
}


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