Spring Cache 操作 Redis 实现数据缓存（上）

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Spring Cache 操作 Redis 实现数据缓存（上）

超级小豆丁 SpringForAll社区 2021-05-27

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本文来源：http://www.mydlq.club/article/55/

. 一、缓存概念知识

. 1、是什么缓存

. 2、为什么使用缓存

. 3、缓存的优缺点

. 二、Redis 概念知识

. 1、什么是 Redis

. 2、为什么使用 Redis 作为缓存

. 3、Redis 支持的数据类型

. 三、缓存后可能遇见的问题

. 1、缓存穿透

. 2、缓存击穿

. 3、缓存雪崩

. 4、缓存一致性

. 四、SpringBoot 如何结合 Redis 实现缓存

. 1、Mavne 引入相关依赖

. 2、配置 Redis 参数

. 3、配置 Spring 缓存管理器

. 4、服务中使用 SpringCache 的注解

. 5、启动类添加开启缓存注解

系统环境：

Redis 版本：5.0.7
SpringBoot 版本：2.2.2.RELEASE

参考地址：

Redus 官方网址：https://redis.io/
博文示例项目 Github 地址：https://github.com/my-dlq/blog-example/tree/master/springboot/springboot-redis-cache-example

一、缓存概念知识

1、是什么缓存

我们日常生活中，经常会接触听到缓存这个词，例如，浏览器清空缓存，处理器缓存大小，磁盘缓存等等。经过分类，可以将缓存分为：

硬件缓存： 一般指的是机器上的 CPU、硬盘等等组件的缓存区间，一般是利用的内存作为一块中转区域，都通过内存交互信息，减少系统负载，提供传输效率。
客户端缓存： 一般指的是某些应用，例如浏览器、手机App、视频缓冲等等，都是在加载一次数据后将数据临时存储到本地，当再次访问时候先检查本地缓存中是否存在，存在就不必去远程重新拉取，而是直接读取缓存数据，这样来减少远端服务器压力和加快载入速度。
服务端缓存： 一般指远端服务器上，考虑到客户端请求量多，某些数据请求量大，这些热点数据经常要到数据库中读取数据，给数据库造成压力，还有就是 IO、网络等原因有一定延迟，响应客户端较慢。所以，在一些不考虑实时性的数据中，经常将这些数据存在内存中（内存速度非常快），当请求时候，能够直接读取内存中的数据及时响应。

2、为什么使用缓存

用缓存，主要有解决 高性能 与 高并发 与 减少数据库压力。缓存本质就是将数据存储在内存中，当数据没有发生本质变化的时候，我们应尽量避免直接连接数据库进行查询，因为并发高时很可能会将数据库压塌，而是应去缓存中读取数据，只有缓存中未查找到时再去数据库中查询，这样就大大降低了数据库的读写次数，增加系统的性能和能提供的并发量。

3、缓存的优缺点

优点：

加快了响应速度
减少了对数据库的读操作，数据库的压力降低。

缺点：

内存容量相对硬盘小。
缓存中的数据可能与数据库中数据不一致。
因为内存断电就清空数据，存放到内存中的数据可能丢失。

二、Redis 概念知识

1、什么是 Redis

Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库，它是完全开源免费的，而且 Redis 是一个 NoSQL 类型数据库，是为了解决 高并发、 高扩展， 大数据存储 等一系列的问题而产生的数据库解决方案，是一个非关系型的数据库。但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。

2、为什么使用 Redis 作为缓存

支持高可用： Redis 支持 master\slave 主\从机制、sentinal 哨兵模式、cluster 集群模式，这样大大保证了 Redis 运行的稳定和高可用行。
支持多种数据结构： Redis 不仅仅支持简单的 Key/Value 类型的数据，同时还提供 list、set、zset、hash 等数据结构的存储。
支持数据持久化： 可以将内存中的数据持久化在磁盘中，当宕机或者故障重启时，可以再次加载进如 Redis，从而不会或减少数据的丢失。
有很多工具与插件对其支持： Redis 已经在业界广泛使用，已经是成为缓存的首选目标，所以很多语言和工具对其支持，我们只需要简单的操作就可以轻松使用。

3、Redis 支持的数据类型

Redis 支持的数据结构类型包括：

字符串（string）
哈希表（hash）
列表（list）
集合（set）
有序集合（zset）

为了保证读取的效率，Redis 把数据对象都存储在内存当中，它可以支持周期性的把更新的数据写入磁盘文件中。而且它还提供了交集和并集，以及一些不同方式排序的操作。

三、缓存后可能遇见的问题

1、缓存穿透

缓存穿透： 指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

缓存穿透几种解决办法：

缓存空值，在从 DB 查询对象为空时，也要将空值存入缓存，具体的值需要使用特殊的标识，能和真正缓存的数据区分开，另外将其过期时间设为较短时间。
使用布隆过滤器，布隆过滤器能判断一个 key 一定不存在（不保证一定存在，因为布隆过滤器结构原因，不能删除，但是旧值可能被新值替换，而将旧值删除后它可能依旧判断其可能存在），在缓存的基础上，构建布隆过滤器数据结构，在布隆过滤器中存储对应的 key，如果存在，则说明 key 对应的值为空。

2、缓存击穿

缓存击穿： 某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库，就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

缓存击穿几种解决办法：

设置二级缓存，或者设置热点缓存永不过期，需要根据实际情况进行配置。
使用互斥锁，在执行过程中，如果缓存过期，那么先获取分布式锁，在执行从数据库中加载数据，如果找到数据就存入缓存，没有就继续该有的动作，在这个过程中能保证只有一个线程操作数据库，避免了对数据库的大量请求。

3、缓存雪崩

缓存雪崩： 当缓存服务器重启、或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力，造成数据库后端故障，从而引起应用服务器雪崩。

缓存雪崩几种解决办法：

缓存组件设计高可用，缓存高可用是指，存储缓存的组件的高可用，能够防止单点故障、机器故障、机房宕机等一系列问题。例如 Redis sentinel 和 Redis Cluster，都实现了高可用。
请求限流与服务熔断降级机制，限制服务请求次数，当服务不可用时快速熔断降级。
设置缓存过期时间一定的随机分布，避免集中在同一时间缓存失效。
定时更新缓存策略，对于实时性要求不高的数据，定时进行更新。

4、缓存一致性

使用缓存很大可能导致数据不一致问题，如下：

更熟数据库成功 -> 更新缓存失败 -> 数据不一致
更新缓存成功 -> 更新数据库失败 -> 数据不一致
更新数据库成功 -> 淘汰缓存失败 -> 数据不一致
淘汰缓存成功 -> 更新数据库失败 -> 查询缓存mis

所以使用缓存时候，应该结合实际情况，考虑缓存的数据是否有一致性需求。

四、SpringBoot 如何结合 Redis 实现缓存

1、Mavne 引入相关依赖

spring-boot-starter-data-redis：
commons-pool2：

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

2、配置 Redis 参数

application 文件中添加连接 Redis 的配置参数

Redis 单机配置：

spring:
redis:
host: 127.0.0.1 #Redis 地址
port: 6379 #Redis 端口号
database: 0 #Redis 索引（0~15，默认为0）
timeout: 1000 #Redis 连接的超时时间
password: 123456 #Redis 密码，如果没有就默认不配置此参数
lettuce: #使用 lettuce 连接池
pool:
max-active: 20 #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
max-wait: -1 #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
min-idle: 0 #连接池中的最大空闲连接
max-idle: 10 #连接池中的最小空闲连接

Redis 哨兵配置：

spring:
redis:
sentinel: #哨兵配置
master: "my-master"
nodes: "192.168.2.11:6379,192.168.2.12:6379,192.168.2.13:6379"
database: 0 #Redis 索引（0~15，默认为0）
timeout: 1000 #Redis 连接的超时时间
password: 123456 #Redis 密码，如果没有就默认不配置此参数
lettuce: #使用 lettuce 连接池
pool:
max-active: 20 #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
max-wait: -1 #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
min-idle: 0 #连接池中的最大空闲连接
max-idle: 10 #连接池中的最小空闲连接

Redis 集群配置：

spring:
redis:
cluster: #redis 集群配置
max-redirects: 5 #redis命令执行时最多转发次数
nodes: "192.168.2.11:6379,192.168.2.12:6379,192.168.2.13:6379"
database: 0 #Redis 索引（0~15，默认为0）
timeout: 1000 #Redis 连接的超时时间
password: 123456 #Redis 密码，如果没有就默认不配置此参数
lettuce: #使用 lettuce 连接池
pool:
max-active: 20 #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
max-wait: -1 #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
min-idle: 0 #连接池中的最大空闲连接
max-idle: 10 #连接池中的最小空闲连接

3、配置 Spring 缓存管理器

@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* 配置缓存管理器
* @param factory Redis 线程安全连接工厂
* @return 缓存管理器
*/
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
// 生成两套默认配置，通过 Config 对象即可对缓存进行自定义配置
RedisCacheConfiguration cacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
// 设置过期时间 10 分钟
.entryTtl(Duration.ofMinutes(10))
// 设置缓存前缀
.prefixKeysWith("cache:user:")
// 禁止缓存 null 值
.disableCachingNullValues()
// 设置 key 序列化
.serializeKeysWith(keyPair())
// 设置 value 序列化
.serializeValuesWith(valuePair());
// 返回 Redis 缓存管理器
return RedisCacheManager.builder(factory)
.withCacheConfiguration("user", cacheConfig).build();
}
/**
* 配置键序列化
* @return StringRedisSerializer
*/
private RedisSerializationContext.SerializationPair<String> keyPair() {
return RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer());
}
/**
* 配置值序列化，使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 替换默认序列化
* @return GenericJackson2JsonRedisSerializer
*/
private RedisSerializationContext.SerializationPair<Object> valuePair() {
return RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
}
}

4、服务中使用 SpringCache 的注解

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "user")
public class UserServiceImpl implements UserService {
/**
* 新增用户
*/
public User addUser(User user) {
......
}
/**
* 查询用户
*/
@Cacheable(key = "#username")
public User getUserByUsername(String username) {
......
}
/**
* 更新用户
*/
@CachePut(key = "#user.username")
public User updateUser(User user) {
......
}
/**
* 删除用户
*/
@CacheEvict(key = "#username")
public void deleteByUsername(String username) {
......
}
}

注解说明：

@CacheConfig： 一般配置在类上，指定缓存名称，这个名称是和上面“置缓存管理器”中缓存名称的一致。
@Cacheable： 作用于方法上，用于对于方法返回结果进行缓存，如果已经存在该缓存，则直接从缓存中获取，缓存的key可以从入参中指定，缓存的 value 为方法返回值。
@CachePut： 作用于方法上，无论是否存在该缓存，每次都会重新添加缓存，缓存的key可以从入参中指定，缓存的value为方法返回值，常用作于更新。
@CacheEvict： 作用于方法上，用于清除缓存
@Caching： 作用于方法上，用于一次性设置多个缓存。

上面注解中的常用配置参数：

value： 缓存管理器中配置的缓存的名称，这里可以理解为一个组的概念，缓存管理器中可以有多套缓存配置，每套都有一个名称，类似于组名，这个可以配置这个值，选择使用哪个缓存的名称，配置后就会应用那个缓存名称对应的配置。
key： 缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合。
condition： 缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回 true 或者 false，只有为 true 才进行缓存。
unless： 不缓存的条件，和 condition 一样，也是 SpEL 编写，返回 true 或者 false，为 true 时则不进行缓存。