前言

Spring Session provides an API and implementations for managing a user’s session information.

Spring Session makes it trivial to support clustered sessions without being tied to an application container specific solution. It also provides transparent integration with:

Spring Session 提供了管理用户会话信息的API和实现

Spring Session 使支持集群会话变得非常简单，而无需绑定到特定于应用程序容器的解决方案

同时，Spring Session 由 Spring 体系下提供的一种分布式 Session 解决方案，基于它我们可以解决 Session 在分布式场景下 Session 同步的，引入第三方的组件：MongoDB、Redis 等，本文主要会介绍如何运用 Spring Session 来集成 Redis 第三方缓存组件，管理我们本地的 Session 会话，同时，在这之上，作一些我们自定义的扩展实现，方便我们的 Session 管理

@EnableCaching

Spring Boot 一切的开始要从 @EnableXxx 注解介绍，使用 Spring Session 会需要开启此注解，自动装配一些配置类进来，帮我们完成相关的工作

在这里导入了 Selector 类，实现于 ImportSelector 接口，那么我们只需要关注 > selectImports 方法装配了那些类型即可。

由于 @EnableXxx 注解默认的 proxy-mode 为 JDK 代理实现，所以可以直接看它的 getProxyImports 方法的操作即可。

AutoProxyRegistrar：该类型为我们注入一些 AOP 处理所需要的 BeanDefinition，为后续的 AOP 操作 Cache 作准备工作，@EnableXxx 注解都会为我们作这部分工作，若存在了此 BD，那么就不会再重复注入了。

ProxyCachingConfiguration：此类才是开启 Cache 的核心配置类

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
public class ProxyCachingConfiguration extends AbstractCachingConfiguration {
  @Bean(name = CacheManagementConfigUtils.CACHE_ADVISOR_BEAN_NAME)
  @Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
  public BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor cacheAdvisor(
      CacheOperationSource cacheOperationSource, CacheInterceptor cacheInterceptor) {
    BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor advisor = new BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor();
    advisor.setCacheOperationSource(cacheOperationSource);
    advisor.setAdvice(cacheInterceptor);
    if (this.enableCaching != null) {
      advisor.setOrder(this.enableCaching.<Integer>getNumber("order"));
    }
    return advisor;
  }
  // 操作的源注解对象，AnnotationCacheOperationSource#SpringCacheAnnotationParser
  @Bean
  @Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
  public CacheOperationSource cacheOperationSource() {
    return new AnnotationCacheOperationSource();
  }
  // 基于拦截器我需要去拦截那些注解的操作 
  // AbstractCachingConfiguration > 此抽象类定义了一套规范：CacheManager-缓存管理器、CacheResolver-缓存解析器、KeyGenerator-Key 生成策略、CacheErrorHandler-缓存错误回调处理器
  @Bean
  @Role(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE)
  public CacheInterceptor cacheInterceptor(CacheOperationSource cacheOperationSource) {
    CacheInterceptor interceptor = new CacheInterceptor();
    interceptor.configure(this.errorHandler, this.keyGenerator, this.cacheResolver, this.cacheManager);
    interceptor.setCacheOperationSource(cacheOperationSource);
    return interceptor;
  }
}

操作的源注解 > AnnotationCacheOperationSource，在它内部的构造方法会注入一个 SpringCacheAnnotationParser 解析器会处理这四个注解的操作：@Cacheable、@CacheEvict、@CachePut、@Caching

四种注解的用法以及含义在后续会详细介绍

CacheInterceptor 缓存拦截器基于 AOP 实现，当类或方法上增加了上面四个注解其中之一，那么它会进入到此拦截器的 invoke 方法中为我们处理不同的注解缓存对应的操作，具体的操作逻辑会在其父类 > CacheAspectSupport#execute 方法中体现，在这里不作再多源码解析

它会先调用 KeyGenerator 生成 Redis Key，RedisCache -> 会存在一个写操作对象：RedisCacheWriter，由它调用 RedisConnectionFactory#getConnection 方法获取与 Redis 之间的连接后，进行 Redis set、get、del 操作

前置准备

<dependency>
   <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

引入 spring-session-data-redis 依赖主要为了配置：spring.session.redis，核心配置文件：RedisSessionProperties

它提供以下配置参数

spring.session.redis.namespace：命名空间 > redis key 前缀，默认值 > spring:session

spring.session.redis.flush-mode：缓存刷新模式，ON_SAVE->保存时才刷新，IMMEDIATE->不刷新

spring.session.redis.save-mode：缓存保存模式，ON_SET_ATTRIBUTE->设置缓存时才保存，ON_GET_ATTRIBUTE->获取缓存时才保存，ALWAYS->读写操作都进行缓存

引入 spring-boot-starter-data-redis 依赖主要为了配置 redis 服务信息，核心配置文件：RedisProperties

它提供以下配置参数

spring.redis.database：操作的是那个数据片，0~15

spring.redis.host：Redis 服务的主机名，默认 localhost

spring.redis.password：Redis 服务的验证密码

spring.redis.port：Redis 服务端口，默认 6379

spring.redis.client-type：支持 Jedis、lettuce

其他更多配置。。

RedisTemplate

RedisTemplate 由 Spring 提供的，便于操作 Redis 模版工具类，但往往我们要基于自身系统诉求来自定义一些配置，如下：

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Resource
    private RedisConnectionFactory factory;
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(
                Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        // 非 Null 值才进行注入
        om.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.EVERYTHING);
        om.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
        om.registerModule(new JavaTimeModule());
        serializer.setObjectMapper(om);
        // 操作 Redis 模版
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
        // 属性注入，其他未设置的属性采用默认的实现
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
    @Bean
    public HashOperations<String, String, Object> hashOperations(
            RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForHash();
    }
    @Bean
    public ValueOperations<String, String> valueOperations(
            RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForValue();
    }
    @Bean
    public ListOperations<String, Object> listOperations(
            RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForList();
    }
    @Bean
    public SetOperations<String, Object> setOperations(
            RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForSet();
    }
    @Bean
    public ZSetOperations<String, Object> zSetOperations(
            RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return redisTemplate.opsForZSet();
    }
}

主要为了设置 Redis Jackson 序列化策略，空值是否要进行序列化 > JsonInclude.Include.NON_NULL，一般这么设置可以减少无用字段占用 Redis 内存空间

KeyGenerator

前面我们提到了 KeyGenerator Key 生成器，此类本身就是一种规范，需要由我们自身去实现，Spring 内部默认的实现：SimpleKeyGenerator，但你没有指定 key 属性时，Key 后面会莫名其妙的发现多了一段 > SimpleKey []，可以追踪其源码，探知如下：

public class SimpleKeyGenerator implements KeyGenerator {
  @Override
  public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
    return generateKey(params);
  }
  /**
   * Generate a key based on the specified parameters.
   */
  public static Object generateKey(Object... params) {
    if (params.length == 0) {
      return SimpleKey.EMPTY;
    }
    if (params.length == 1) {
      Object param = params[0];
      if (param != null && !param.getClass().isArray()) {
        return param;
      }
    }
    // SimpleKey 此类来具体
    return new SimpleKey(params);
  }
}

SimpleKey 类的 toString 方法

public String toString() {
  return getClass().getSimpleName() + " [" + StringUtils.arrayToCommaDelimitedString(this.params) + "]";
}

那么基于此，我们需要自定义 KeyGenerator 来解决此问题，前面我们提及到了 AbstractCachingConfiguration > 此抽象类定义了一套规范：CacheManager-缓存管理器、CacheResolver-缓存解析器、KeyGenerator-Key 生成策略、CacheErrorHandler-缓存错误回调处理器，以下是此类的注入的 Configurers 方法

@Autowired
void setConfigurers(ObjectProvider<CachingConfigurer> configurers) {
  Supplier<CachingConfigurer> configurer = () -> {
    List<CachingConfigurer> candidates = configurers.stream().collect(Collectors.toList());
    if (CollectionUtils.isEmpty(candidates)) {
      return null;
    }
    if (candidates.size() > 1) {
      throw new IllegalStateException(candidates.size() + " implementations of " +
          "CachingConfigurer were found when only 1 was expected. " +
          "Refactor the configuration such that CachingConfigurer is " +
          "implemented only once or not at all.");
    }
    return candidates.get(0);
  };
  useCachingConfigurer(new CachingConfigurerSupplier(configurer));
}
protected void useCachingConfigurer(CachingConfigurerSupplier cachingConfigurerSupplier) {
  this.cacheManager = cachingConfigurerSupplier.adapt(CachingConfigurer::cacheManager);
  this.cacheResolver = cachingConfigurerSupplier.adapt(CachingConfigurer::cacheResolver);
  this.keyGenerator = cachingConfigurerSupplier.adapt(CachingConfigurer::keyGenerator);
  this.errorHandler = cachingConfigurerSupplier.adapt(CachingConfigurer::errorHandler);
}

观察此源码可以得知，它会注入 CachingConfigurer 类型后把缓存管理器、缓存解析器、Key 生成器、错误回调处理器设值；若想让它使用我们的 Key 生成器策略，需要自定义 Bean 实现此类，自定义如下：

// 当注解指定了 key，那么就会追加，若没有，去除尾部的 SimpleKey[ ]
@Bean
public CachingConfigurer customCachingConfigurer() {
    return new CachingConfigurer() {
        @Override
        public KeyGenerator keyGenerator() {
            return (target, method, params) -> {
                // 返回后缀名 > 注意，这里不能返回 null,否则会报错
                // java.lang.IllegalArgumentException: Null key returned for cache operation (maybe you are using named params on classes without debug info?)
                return StringUtils.EMPTY;
            };
        }
    };

自定义缓存管理器

为何不使用默认的 Redis 缓存管理器 > RedisCacheManager

因为 Redis 缓存支持时效性这一说，在配置中，我们只能指定一个时间，若所有缓存都配置相同的时效，那么就会发生缓存雪崩问题，同一时刻大量的 Key 都失效。。所以我们需要自定义缓存管理器来自己管理每个 Key 它的时效性

Spring Session Redis > 通过此方法 RedisCacheConfiguration#entryTtl 指定缓存的过期时长

基于此，我们可以这么设计，在 Value 后通过 ‘#’ 分割，后面的值就是需要存储的时长，由于时间有秒、分、时、天，可以通过 s、m、h、d 字符来指定使用那种时间格式

// key：vn，指定过期时长 1 秒
@Cacheable(value = "vn#1s")
// key：vn，指定过期时长 1 分
@Cacheable(value = "vn#1m")
// key：vn，指定过期时长 1 小时
@Cacheable(value = "vn#1h")
// key：vn，指定过期时长 1 天
@Cacheable(value = "vn#1d")

设计思路有了，那么就通过编码来实现吧，继承 RedisCacheManager 类，如下：

/**
 * @author vnjohn
 * @since 2023/6/3
 */
@Slf4j
public class CustomRedisCacheManager extends RedisCacheManager {
    public CustomRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) {
        super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration);
    }
    @NotNull
    @Override
    protected RedisCache createRedisCache(String name, RedisCacheConfiguration cacheConfig) {
      // Constants.POUND_KEY = #
        String poundKey = Constants.POUND_KEY;
        if (!name.contains(poundKey)) {
            return super.createRedisCache(name, cacheConfig);
        }
        String[] cacheNameArray = name.split(poundKey);
        cacheConfig = cacheTTL(cacheNameArray[1], cacheConfig);
        return super.createRedisCache(cacheNameArray[0], cacheConfig);
    }
    private RedisCacheConfiguration cacheTTL(String ttlStr, @NotNull RedisCacheConfiguration cacheConfig) {
        // 根据传参设置缓存失效时间
        Duration duration = parseDuration(ttlStr);
        return cacheConfig.entryTtl(duration);
    }
    private Duration parseDuration(String ttl) {
        String timeUnit = ttl.substring(ttl.length() - 1);
        int timeUnitIndex = ttl.indexOf(timeUnit);
        String ttlTime = ttl.substring(0, timeUnitIndex);
        switch (timeUnit) {
            case "d":
                return Duration.ofDays(parseLong(ttlTime));
            case "h":
                return Duration.ofHours(parseLong(ttlTime));
            case "m":
                return Duration.ofMinutes(parseLong(ttlTime));
            default:
                return Duration.ofSeconds(parseLong(ttlTime));
        }
    }
}

由于 RedisCacheManager 只提供了两个参数的构造方法，参数1：RedisCacheWriter、参数2：RedisCacheConfiguration，所以需要先构造出这个实例对象对应参数，如下：

RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(Objects.requireNonNull(redisTemplate.getConnectionFactory()));
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                                                                          .serializeValuesWith(RedisSerializationContext
                                                                                  .SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()))
                                                                          .computePrefixWith(cacheName -> Constants.REDIS_CACHE_PREFIX + cacheName)

最终将该实现组装起来 > CachingConfigurer，整体如下：

@Bean
public CachingConfigurer customCachingConfigurer(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
    RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(Objects.requireNonNull(redisTemplate.getConnectionFactory()));
    RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                                                                             .serializeValuesWith(RedisSerializationContext
                                                                                     .SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()))
                                                                                     // Constants.REDIS_CACHE_PREFIX = vnjohn:sms:
                                                                             .computePrefixWith(cacheName -> Constants.REDIS_CACHE_PREFIX + cacheName);
    return new CachingConfigurer() {
        @Override
        public KeyGenerator keyGenerator() {
            return (target, method, params) -> {
                // 返回后缀名 > 注意，这里不能返回 null,否则会报错
                // java.lang.IllegalArgumentException: Null key returned for cache operation (maybe you are using named params on classes without debug info?)
                return StringUtils.EMPTY;
            };
        }
        @Override
        public CacheManager cacheManager() {
            return new CustomRedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
        }
    };
}

实战

由于 @Cacheable、@CacheEvict、@CachePut，使用 AOP 代理实现的，通过创建内部类来代理缓存方法，这样就会导致一个问题，类内部的方法调用类内部的缓存方法不会走代理，就不能正常创建使用缓存

因此，一般使用缓存的方法都会单独出来，放到一个缓存组件类统一处理

@Cacheable

用于向缓存中存入值，若缓存中存在此 Key 了，那么标注该注解的方法就不会再次执行，直到 Key 缓存过期

@Cacheable(value = "vn#10s", condition = "#id > 1", unless = "#result.length() > 10", key = "'last'")
public String cache(Long id) {
    return "vnjohn" + id;
}

如上方法代表的是缓存 Key->vn，10 秒后过期；但缓存此 Key 有对应两个条件，如下介绍：

condition：对入参的值进行判别是否满足缓存条件，若传入的 id 参数值大于 1 才进行缓存；同时它也可以多个参数以及对象属性进行判断

unless：对出参的结果值进行判别，# result 代表的就是结果，#result.length() 对返回结果的字符长度判断，若条件返回为 false 才进行缓存

key：给缓存 Key 追加后缀，比如 > vnlast

@CacheEvict

用于驱逐缓存，若缓存中存在此数据，将其进行移除，主要是为了当数据库发生了数据变更以后，为了避免其他地方读取到了脏数据，可以通过此注解进行缓存清除

@CacheEvict(value = "vn", condition = "#id > 1", allEntries = true)
public String cacheEvict(Long id) {
    return "vnjohn";
}

同样，它也支持 condition 表达式但不支持 unless 表达式，allEntries 代表是否移除 Key 所有元素，满足条件的才会进行缓存的移除操作

@CachePut

用于缓存更新，将原有缓存的数据进行重新赋值，以此来确保缓存中存在的数据是最新状态的，对比 @Cacheable 注解来看，它是每次都会去更新缓存，而 @Cacheable 只有当缓存不存在时，才会去更新，存在时就不会更新缓存信息了

@CachePut(value = "vn#20s", condition = "#id > 1")
public String cachePut(Long id, String content) {
    return content;
}

@Caching

@Caching 注解是 @Cacheable、@CacheEvict、@CachePut 组合一起来用的，一般不会使用此注解来操作缓存

总结

该篇博文介绍了 Spring Session 集成 Redis 缓存，它是如何自动装配进来的 > 核心类：CacheOperationSource、CacheInterceptor，后面我们自我实现了 Redis 序列化策略、Key 生成策略、自定义缓存管理器，用于对我们的业务作扩展工作，简单介绍了 Redis 核心的一些参数配置，最后，基于自定义扩展配置结合实战简单的使用 @Cacheable、@CacheEvict、@CachePut

此部分源码可以在 GitHub 中获取，主要是为了结合短信网关服务作一些本地缓存的引入，希望能帮助到你

基于设计模式改造短信网关服务实战篇（设计思想、方案呈现、源码）

如果觉得博文不错，关注我 vnjohn，后续会有更多实战、源码、架构干货分享！

推荐专栏：Spring、MySQL，订阅一波不再迷路

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简述 Spring Session 集成 Redis 底层实现及自定义扩展配置

前言

@EnableCaching

前置准备

RedisTemplate

KeyGenerator

自定义缓存管理器

实战

@Cacheable

@CacheEvict

@CachePut

@Caching

总结

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前言

@EnableCaching

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实战

@Cacheable

@CacheEvict

@CachePut

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