pom.xml 加入:
<code><!-- redis cache related.....start --> </code>
<code><dependency> </code>
<code> </code><code><groupId>org.springframework.data</groupId> </code>
<code> </code><code><artifactId>spring-data-redis</artifactId> </code>
<code> </code><code><version></code><code>1.6</code><code>.</code><code>0</code><code>.RELEASE</version> </code>
<code></dependency> </code>
<code> </code><code><groupId>redis.clients</groupId> </code>
<code> </code><code><artifactId>jedis</artifactId> </code>
<code> </code><code><version></code><code>2.7</code><code>.</code><code>3</code><code></version> </code>
<code><!-- redis cache related.....end --></code>
<code>/** </code>
<code> </code><code>* File Name:RedisCacheConfig.java </code>
<code> </code><code>* </code>
<code> </code><code>* Copyright Defonds Corporation 2015 </code>
<code> </code><code>* All Rights Reserved </code>
<code> </code><code>*/</code>
<code>package</code> <code>com.defonds.bdp.cache.redis; </code>
<code> </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.cache.CacheManager; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.context.annotation.Bean; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.context.annotation.Configuration; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory; </code>
<code>import</code> <code>org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; </code>
<code> </code><code>* </code>
<code> </code><code>* Project Name:bdp </code>
<code> </code><code>* Type Name:RedisCacheConfig </code>
<code> </code><code>* Type Description: </code>
<code> </code><code>* Author:Defonds </code>
<code> </code><code>* Create Date:2015-09-21 </code>
<code> </code><code>* @version </code>
<code>@Configuration</code>
<code>@EnableCaching</code>
<code>public</code> <code>class</code> <code>RedisCacheConfig </code><code>extends</code> <code>CachingConfigurerSupport { </code>
<code> </code><code>@Bean</code>
<code> </code><code>public</code> <code>JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() { </code>
<code> </code><code>JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = </code><code>new</code> <code>JedisConnectionFactory(); </code>
<code> </code><code>// Defaults </code>
<code> </code><code>redisConnectionFactory.setHostName(</code><code>"192.168.1.166"</code><code>); </code>
<code> </code><code>redisConnectionFactory.setPort(</code><code>6379</code><code>); </code>
<code> </code><code>return</code> <code>redisConnectionFactory; </code>
<code> </code><code>} </code>
<code> </code><code>public</code> <code>RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) { </code>
<code> </code><code>RedisTemplate<String, String> redisTemplate = </code><code>new</code> <code>RedisTemplate<String, String>(); </code>
<code> </code><code>redisTemplate.setConnectionFactory(cf); </code>
<code> </code><code>return</code> <code>redisTemplate; </code>
<code> </code><code>public</code> <code>CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) { </code>
<code> </code><code>RedisCacheManager cacheManager = </code><code>new</code> <code>RedisCacheManager(redisTemplate); </code>
<code> </code><code>// Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0) </code>
<code> </code><code>cacheManager.setDefaultExpiration(</code><code>3000</code><code>); </code><code>// Sets the default expire time (in seconds) </code>
<code> </code><code>return</code> <code>cacheManager; </code>
<code> </code>
<code>}</code>
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" />
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:
<code>// R </code>
<code>@Cacheable</code><code>(</code><code>"provinceCities"</code><code>) </code>
<code>public</code> <code>List<City> provinceCities(String province) { </code>
<code> </code><code>logger.debug(</code><code>"province="</code> <code>+ province); </code>
<code> </code><code>return</code> <code>this</code><code>.cityMapper.provinceCities(province); </code>
<code>} </code>
<code>@Cacheable</code><code>(</code><code>"searchCity"</code><code>) </code>
<code>public</code> <code>City searchCity(String city_code){ </code>
<code> </code><code>logger.debug(</code><code>"city_code="</code> <code>+ city_code); </code>
<code> </code><code>return</code> <code>this</code><code>.cityMapper.searchCity(city_code); </code>
<code>4</code><code>. 缓存数据一致性保证</code>
<code>CRUD</code>
<code> </code><code>(Create 创建,Retrieve 读取,Update 更新,Delete 删除) 操作中,除了 R </code>
<code>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 </code>
<code>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。</code>
<code>[java] view plain copy print?</code>
<code>// C </code>
<code>@CacheEvict</code><code>(value = { </code><code>"provinceCities"</code><code>}, allEntries = </code><code>true</code><code>) </code>
<code>public</code> <code>void</code> <code>insertCity(String city_code, String city_jb, </code>
<code> </code><code>String province_code, String city_name, </code>
<code> </code><code>String city, String province) { </code>
<code> </code><code>City cityBean = </code><code>new</code> <code>City(); </code>
<code> </code><code>cityBean.setCityCode(city_code); </code>
<code> </code><code>cityBean.setCityJb(city_jb); </code>
<code> </code><code>cityBean.setProvinceCode(province_code); </code>
<code> </code><code>cityBean.setCityName(city_name); </code>
<code> </code><code>cityBean.setCity(city); </code>
<code> </code><code>cityBean.setProvince(province); </code>
<code> </code><code>this</code><code>.cityMapper.insertCity(cityBean); </code>
<code>// U </code>
<code>@CacheEvict</code><code>(value = { </code><code>"provinceCities"</code><code>, </code><code>"searchCity"</code> <code>}, allEntries = </code><code>true</code><code>) </code>
<code>public</code> <code>int</code> <code>renameCity(String city_code, String city_name) { </code>
<code> </code><code>City city = </code><code>new</code> <code>City(); </code>
<code> </code><code>city.setCityCode(city_code); </code>
<code> </code><code>city.setCityName(city_name); </code>
<code> </code><code>this</code><code>.cityMapper.renameCity(city); </code>
<code> </code><code>return</code> <code>1</code><code>; </code>
<code>// D </code>
<code>public</code> <code>int</code> <code>deleteCity(String city_code) { </code>
<code> </code><code>this</code><code>.cityMapper.deleteCity(city_code); </code>
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。
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)
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:
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:
<code>@Bean</code>
<code>public</code> <code>KeyGenerator customKeyGenerator() { </code>
<code> </code><code>return</code> <code>new</code> <code>KeyGenerator() { </code>
<code> </code><code>@Override</code>
<code> </code><code>public</code> <code>Object generate(Object o, Method method, Object... objects) { </code>
<code> </code><code>StringBuilder sb = </code><code>new</code> <code>StringBuilder(); </code>
<code> </code><code>sb.append(o.getClass().getName()); </code>
<code> </code><code>sb.append(method.getName()); </code>
<code> </code><code>for</code> <code>(Object obj : objects) { </code>
<code> </code><code>sb.append(obj.toString()); </code>
<code> </code><code>} </code>
<code> </code><code>return</code> <code>sb.toString(); </code>
<code> </code><code>} </code>
<code> </code><code>}; </code>
于是上述两个方法,对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存,虽然都还是存放在 key 为 users~keys 的缓存下,但由于 key 分别为 "类名-findByUsername-username-赵德芳" 和 "类名-getLoginCountByUsername-username-赵德芳",所以也不会有问题。
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。
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:
![](https://img.laitimes.com/img/9ZDMuAjOiMmIsIjOiQnIsISO3QTN1MDN5EDNykDM1EDMy8CX0Vmbu4GZzNmLn9Gbi1yZtl2Lc9CX6MHc0RHaiojIsJye.jpg)
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。
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。
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]]。
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。
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。
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。
<a href="https://spring.io/guides/gs/caching/" target="_blank">Caching Data with Spring</a>
<a href="http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/html/cache.html" target="_blank">35. Cache Abstraction Part VII. Integration</a>
<a href="http://caseyscarborough.com/blog/2014/12/18/caching-data-in-spring-using-redis/" target="_blank">Caching Data in Spring Using Redis</a>
<a href="http://blog.joshuawhite.com/java/caching-with-spring-data-redis/" target="_blank">Caching with Spring Data Redis</a>
<a href="https://github.com/caseyscarborough/spring-redis-caching-example" target="_blank">spring-redis-caching-example</a>
http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161
本文转自yunlielai51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/4925054/1865971,如需转载请自行联系原作者