Spring缓存抽象
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager接口来统一不同的缓存技术;并支持使用JCache(JSR-107)注解简化我们开发;
Cache接口为缓存的组件规范定义,包含缓存的各种操作集合;
Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现;如RedisCache,EhCacheCache , ConcurrentMapCache等;
每次调用需要缓存功能的方法时,Spring会检查检查指定参数的指定的目标方法是否已经被调用过;如果有就直接从缓存中获取方法调用后的结果,如果没有就调用方法并缓存结果后返回给用户。下次调用直接从缓存中获取。
使用Spring缓存抽象时我们需要关注以下两点;
确定方法需要被缓存以及他们的缓存策略
从缓存中读取之前缓存存储的数据
重要概念和缓存注解
Cache |
缓存接口,定义缓存操作。实现有:RedisCache、EhCacheCache、ConcurrentMapCache等 |
CacheManager |
缓存管理器,管理各种缓存(Cache)组件 |
@Cacheable |
主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 |
@CacheEvict |
清空缓存 |
@CachePut |
保证方法被调用,又希望结果被缓存。 |
@EnableCaching |
开启基于注解的缓存 |
keyGenerator |
缓存数据时key生成策略 |
serialize |
缓存数据时value序列化策略 |
简要说明:
@Cacheable注解加载方法中,那么该方法第一次会查询数据库,然后就会吧数据放在缓存中,使用Cache 进行数据的读取等操作。
@CacheEvict删除缓存,例如根据id删除用户,那么也要删除缓存中的用户信息
@CachePut更新缓存,例如更新用户信息后,同时也要更新缓存中的用户信息
使用方法
添加依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency>
在启动类上面添加注解@EnableCaching
使用的几个注解说明
然后在方法上使用@Cacheable注解
注解的几个属性说明
* cacheNames/value:指定缓存组件的名字;将方法的返回结果放在哪个缓存中,是数组的方式,可以指定多个缓存; * * key:缓存数据使用的key;可以用它来指定。默认是使用方法参数的值 1-方法的返回值 * 编写SpEL; #i d;参数id的值 #a0 #p0 #root.args[0] * getEmp[2] * * keyGenerator:key的生成器;可以自己指定key的生成器的组件id * key/keyGenerator:二选一使用; * * * cacheManager:指定缓存管理器;或者cacheResolver指定获取解析器 * * condition:指定符合条件的情况下才缓存; * ,condition = "#id>0" * condition = "#a0>1":第一个参数的值>1的时候才进行缓存 * * unless:否定缓存;当unless指定的条件为true,方法的返回值就不会被缓存;可以获取到结果进行判断 * unless = "#result == null" * unless = "#a0==2":如果第一个参数的值是2,结果不缓存; * sync:是否使用异步模式
缓存的原理
* 1、自动配置类;CacheAutoConfiguration * 2、缓存的配置类 * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.GenericCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.JCacheCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.EhCacheCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.HazelcastCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.InfinispanCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CouchbaseCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.RedisCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.CaffeineCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.GuavaCacheConfiguration * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.SimpleCacheConfiguration【默认】 * org.springframework.boot.autoconfigure.cache.NoOpCacheConfiguration * 3、哪个配置类默认生效:SimpleCacheConfiguration; * * 4、给容器中注册了一个CacheManager:ConcurrentMapCacheManager * 5、可以获取和创建ConcurrentMapCache类型的缓存组件;他的作用将数据保存在ConcurrentMap中; * * 运行流程: * @Cacheable: * 1、方法运行之前,先去查询Cache(缓存组件),按照cacheNames指定的名字获取; * (CacheManager先获取相应的缓存),第一次获取缓存如果没有Cache组件会自动创建。 * 2、去Cache中查找缓存的内容,使用一个key,默认就是方法的参数; * key是按照某种策略生成的;默认是使用keyGenerator生成的,默认使用SimpleKeyGenerator生成key; * SimpleKeyGenerator生成key的默认策略; * 如果没有参数;key=new SimpleKey(); * 如果有一个参数:key=参数的值 * 如果有多个参数:key=new SimpleKey(params); * 3、没有查到缓存就调用目标方法; * 4、将目标方法返回的结果,放进缓存中 * * @Cacheable标注的方法执行之前先来检查缓存中有没有这个数据,默认按照参数的值作为key去查询缓存, * 如果没有就运行方法并将结果放入缓存;以后再来调用就可以直接使用缓存中的数据; * * 核心: * 1)、使用CacheManager【ConcurrentMapCacheManager】按照名字得到Cache【ConcurrentMapCache】组件 * 2)、key使用keyGenerator生成的,默认是SimpleKeyGenerator
@CachePut:既调用方法,又更新缓存数据;同步更新缓存,要想调用@CachePut的方法后,使得@Cacheable也跟新的话,两个方法的key要一样才行。
/** * * 修改了数据库的某个数据,同时更新缓存; * 运行时机: * 1、先调用目标方法 * 2、将目标方法的结果缓存起来 * * 测试步骤: * 1、查询1号员工;查到的结果会放在缓存中; * key:1 value:lastName:张三 * 2、以后查询还是之前的结果 * 3、更新1号员工;【lastName:zhangsan;gender:0】 * 将方法的返回值也放进缓存了; * key:传入的employee对象 值:返回的employee对象; * 4、查询1号员工? * 应该是更新后的员工; * key = "#employee.id":使用传入的参数的员工id; * key = "#result.id":使用返回后的id * @Cacheable的key是不能用#result * 为什么是没更新前的?【1号员工没有在缓存中更新】 * */ @CachePut(/*value = "emp",*/key = "#result.id") public Employee updateEmp(Employee employee){ System.out.println("updateEmp:"+employee); employeeMapper.updateEmp(employee); return employee; }
@CacheEvict:缓存清除
* key:指定要清除的数据 * allEntries = true:指定清除这个缓存中所有的数据 * beforeInvocation = false:缓存的清除是否在方法之前执行 * 默认代表缓存清除操作是在方法执行之后执行;如果出现异常缓存就不会清除 * * beforeInvocation = true: * 代表清除缓存操作是在方法运行之前执行,无论方法是否出现异常,缓存都清除 *
@Caching 定义复杂的缓存规则
可以使用以上三种
public @interface Caching { Cacheable[] cacheable() default {}; CachePut[] put() default {}; CacheEvict[] evict() default {}; }
@CacheConfig
有时候一个类中可能会有多个缓存操作,而这些缓存操作可能是重复的。这个时候可以使用@CacheConfig,在类的最上面使用
整合redis
引入依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
application.properties中加入redis相关配置
# Redis数据库索引(默认为0) spring.redis.database=0 # Redis服务器地址 spring.redis.host=192.168.0.24 # Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接密码(默认为空) spring.redis.password= # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) spring.redis.pool.max-active=200 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) spring.redis.pool.max-wait=-1 # 连接池中的最大空闲连接 spring.redis.pool.max-idle=10 # 连接池中的最小空闲连接 spring.redis.pool.min-idle=0 # 连接超时时间(毫秒) spring.redis.timeout=1000
redis配置类
在自动配置类RedisAutoConfiguration中SpringBoot自动帮我们在容器中生成了一个RedisTemplate和一个StringRedisTemplate。但是,这个RedisTemplate的泛型是<Object,Object>,写代码不方便,需要写好多类型转换的代码;我们需要一个泛型为<String,Object>形式的RedisTemplate。并且,这个RedisTemplate没有设置数据存在Redis时,key及value的序列化方式。
所以我们需要自己配置一个redis的配置类
import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; @Configuration public class RedisConfig { @Bean @SuppressWarnings("all") public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>(); template.setConnectionFactory(factory); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); // key采用String的序列化方式 template.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // hash的key也采用String的序列化方式 template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); // value序列化方式采用jackson template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // hash的value序列化方式采用jackson template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); template.afterPropertiesSet(); return template; } }
Redis工具类
直接用RedisTemplate操作Redis,需要很多行代码,因此直接封装好一个RedisUtils,这样写代码更方便点。这个RedisUtils交给Spring容器实例化,使用时直接注解注入。
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.util.CollectionUtils; @Component public final class RedisUtil { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // =============================common============================ /** * 指定缓存失效时间 * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean expire(String key, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据key 获取过期时间 * @param key 键 不能为null * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效 */ public long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 判断key是否存在 * @param key 键 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key) { try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除缓存 * @param key 可以传一个值 或多个 */ @SuppressWarnings("unchecked") public void del(String... key) { if (key != null && key.length > 0) { if (key.length == 1) { redisTemplate.delete(key[0]); } else { redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key)); } } } // ============================String============================= /** * 普通缓存获取 * @param key 键 * @return 值 */ public Object get(String key) { return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 普通缓存放入 * @param key 键 * @param value 值 * @return true成功 false失败 */ public boolean set(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通缓存放入并设置时间 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期 * @return true成功 false 失败 */ public boolean set(String key, Object value, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); } else { set(key, value); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 递增 * @param key 键 * @param delta 要增加几(大于0) * @return */ public long incr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta); } /** * 递减 * @param key 键 * @param delta 要减少几(小于0) * @return */ public long decr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta); } // ================================Map================================= /** * HashGet * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return 值 */ public Object hget(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, item); } /** * 获取hashKey对应的所有键值 * @param key 键 * @return 对应的多个键值 */ public Map<Object, Object> hmget(String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * HashSet * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @return true 成功 false 失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * HashSet 并设置时间 * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @param time 时间(秒) * @return true成功 false失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key, String item, Object value) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除hash表中的值 * @param key 键 不能为null * @param item 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Object... item) { redisTemplate.opsForHash().delete(key, item); } /** * 判断hash表中是否有该项的值 * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hHasKey(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item); } /** * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回 * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要增加几(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by); } /** * hash递减 * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要减少记(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by); } // ============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * @param key 键 * @return */ public Set<Object> sGet(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 根据value从一个set中查询,是否存在 * @param key 键 * @param value 值 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean sHasKey(String key, Object value) { try { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将数据放入set缓存 * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSet(String key, Object... values) { try { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 将set数据放入缓存 * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); if (time > 0) expire(key, time); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 获取set缓存的长度 * @param key 键 * @return */ public long sGetSetSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 移除值为value的 * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 移除的个数 */ public long setRemove(String key, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } // ===============================list================================= /** * 获取list缓存的内容 * @param key 键 * @param start 开始 * @param end 结束 0 到 -1代表所有值 * @return */ public List<Object> lGet(String key, long start, long end) { try { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 获取list缓存的长度 * @param key 键 * @return */ public long lGetListSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForList().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 通过索引 获取list中的值 * @param key 键 * @param index 索引 index>=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;index<0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推 * @return */ public Object lGetIndex(String key, long index) { try { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); if (time > 0) expire(key, time); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); if (time > 0) expire(key, time); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据索引修改list中的某条数据 * @param key 键 * @param index 索引 * @param value 值 * @return */ public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 移除N个值为value * @param key 键 * @param count 移除多少个 * @param value 值 * @return 移除的个数 */ public long lRemove(String key, long count, Object value) { try { Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); return remove; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } }