Spring Boot 2.x基礎：使用集中式緩存Redis
我們介紹了兩種進程內緩存的用法，包括Spring Boot默認使用的ConcurrentMap緩存以及緩存框架EhCache。雖然EhCache已經能夠適用很多應用場景，但是由于EhCache是進程內的緩存框架，在集群模式下時，各應用服務器之間的緩存都是獨立的，因此在不同服務器的進程間會存在緩存不一致的情況。即使EhCache提供了集群環境下的緩存同步策略，但是同步依然是需要一定的時間，短暫的緩存不一致依然存在。
在一些要求高一致性(任何數據變化都能及時的被查詢到)的系統和應用中，就不能再使用EhCache來解決了，這個時候使用集中式緩存就可以很好的解決緩存數據的一致性問題。接下來我們就來學習一下，如何在Spring Boot的緩存支持中使用Redis實現數據緩存。
動手試試
本篇的實現將基于上一篇的基礎工程來進行。先來回顧下上一篇中的程序要素：
User實體的定義
- @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實體的數據訪問實現(涵蓋了緩存注解)
- @CacheConfig(cacheNames = "users")
- public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
- @Cacheable
- User findByName(String name);
- }
下面開始改造這個項目：
第一步：pom.xml中增加相關依賴：
- <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，該依賴的名稱為spring-boot-starter-redis，所以在Spring Boot 1.x基礎教程中與這里不同。
第二步：配置文件中增加配置信息，以本地運行為例，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
關于連接池的配置，注意幾點：
Redis的連接池配置在1.x版本中前綴為spring.redis.pool與Spring Boot 2.x有所不同。
在1.x版本中采用jedis作為連接池，而在2.x版本中采用了lettuce作為連接池
以上配置均為默認值，實際上生產需進一步根據部署情況與業務要求做適當修改.
再來試試單元測試：
- @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());
- // 創建1條記錄
- userRepository.save(new User("AAA", 10));
- User u1 = userRepository.findByName("AAA");
- System.out.println("第一次查詢：" + u1.getAge());
- User u2 = userRepository.findByName("AAA");
- System.out.println("第二次查詢：" + u2.getAge());
- }
- }
執行測試輸出可以得到：
- 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=?
- 第一次查詢：10
- 第二次查詢：10
可以看到：
第一行輸出的CacheManager type為org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager，而不是上一篇中的EhCacheCacheManager了
第二次查詢的時候，沒有輸出SQL語句，所以是走的緩存獲取
整合成功!
思考題
既然EhCache等進程內緩存有一致性問題存在，而Redis性能好而且還能解決一致性問題，那么我們只要學會用Redis就好了咯，為什么還要學進程內緩存呢?先留下你的思考，下一篇我們一起討論這個問題!歡迎關注本系列教程：《Spring Boot 2.x基礎教程》
代碼示例
本文的相關例子可以查看下面倉庫中的chapter5-4目錄：
Github：https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/
Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/
【本文為51CTO專欄作者“翟永超”的原創稿件，轉載請通過51CTO聯系作者獲取授權】
