springboot与缓存(整合redis)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 缓存就是数据交换的缓冲区(称作:Cache),他把一些外存上的数据保存在内存上,为什么保存在内存上,我们运行的所有程序里面的变量都是存放在内存中的,所以如果想将值放入内存上,可以通过变量的方式存储。在JAVA中一些缓存一般都是通过Map集合来实现的。

一、什么是缓存

缓存就是数据交换的缓冲区(称作:Cache),他把一些外存上的数据保存在内存上,为什么保存在内存上,我们运行的所有程序里面的变量都是存放在内存中的,所以如果想将值放入内存上,可以通过变量的方式存储。在JAVA中一些缓存一般都是通过Map集合来实现的。

缓存在不同的场景下,作用是不一样的具体举例说明:
✔  操作系统磁盘缓存 ——> 减少磁盘机械操作。
✔  数据库缓存——>减少文件系统IO。
✔  应用程序缓存——>减少对数据库的查询。
✔  Web服务器缓存——>减少应用服务器请求。
✔  客户端浏览器缓存——>减少对网站的访问。

具体关于缓存的详细介绍以及缓存的面试问题可以参考这篇博客

三、几个重要概念&缓存注解

1、Cache:

缓存接口,定义缓存操作。实现有:RedisCache、EhCacheCache、ConcurrentMapCache等

2、CacheManager

缓存管理器,管理各种缓存(Cache)组件

3、@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

(后面会细说该注解)

4、@CacheEvict

清空缓存

5、@CachePut

保证方法被调用,又希望结果被缓存。

6、@EnableCaching

开启基于注解的缓存

7、keyGenerator

缓存数据时key生成策略

8、serialize

缓存数据时value序列化策略

9、@Cacheable/@CachePut/@CacheEvict 主要的参数

网络异常,图片无法展示
|

网络异常,图片无法展示
|

四、springboot整合redis实现缓存

1、引入依赖

在pom.xml中引入spring-boot-starter-data-redis依赖

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

2、配置redis连接地址

在application.yml或者application.properties中配置redis连接地址

这里还需要配置一下数据库的地址,方便测试使用

application.properties配置

spring.datasource.url=jdbc:mysql://MySQL的主机地址:3306/数据库名
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=密码
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
# 启用mybatis的命名策略(即驼峰命名法)
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
logging.level.com.atguigu.cache.mapper=debug
debug=true
spring.redis.host=redis主机地址

application.yml配置:

spring:
  datasource:
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:mysql://MySQL的主机地址:3306/数据库名
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource #配置Druid数据源
    #   数据源其他配置
    initialSize: 5
    minIdle: 5
    maxActive: 20
    maxWait: 60000
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    poolPreparedStatements: true
    #   配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
    filters: stat,wall,log4j
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    useGlobalDataSourceStat: true
    connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
  redis:
    host: redis主机地址
#mybatis:
#  config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xml
# 开启驼峰命名
mybatis:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
logging:
  level:
    com.canghe.springboot.mapper: debug
debug: true
#  mapper-locations: classpath:mybatis/mapper/*.xml

3、在虚拟机或者云服务器上安装redis

可以直接通过docker安装redis,并配置端口

4、使用RestTemplate操作redis

@Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;//操作k-v都是字符串
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;//操作k-v对象的

Redis常见的五大数据类型

String(字符串) 、list(列表)、set(集合)、hash(散列)、Zset(有序集合)

  1. redisTemplate.opsForValue();//操作字符串
  2. redisTemplate.opsForHash();//操作hash
  3. redisTemplate.opsForList();//操作list
  4. redisTemplate.opsForSet();//操作set
  5. redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set

测试代码:

@Test
    public void test01() {
//        stringRedisTemplate.opsForValue().append("key","helloword");
//        String msg = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
//        System.out.println("msg:"+msg);
        stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("firstList","1");
        stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("firstList","2");
    }

五、@Cacheable注解

1、运行流程

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;**

2、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

3、几个属性

  • 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 = "#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

@Cacheable例子:

@Cacheable(value = {"emp"}/*,keyGenerator = "myKeyGenerator",condition = "#a0>1",unless = "#a0==2"*/)
    public Employee getEmp(Integer id){
        System.out.println("查询"+id+"号员工");
        Employee emp = employeeMapper.getEmpById(id);
        return emp;
    }

六、@CachePut

1、启用场景

既调用方法,又更新缓存数据;同步更新缓存,修改了数据库的某个数据,同时更新缓存;

2、运行时机

  • 先调用目标方法
  • 将目标方法的结果缓存起来

3、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;
    }

七、@CacheEvict

缓存清除

/**
     * @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
     *
     *
     */
    @CacheEvict(value="emp",beforeInvocation = true/*key = "#id",*/)
    public void deleteEmp(Integer id){
        System.out.println("deleteEmp:"+id);
        //employeeMapper.deleteEmpById(id);
        int i = 10/0;
    }

八、@Caching

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
相关文章
|
4天前
|
缓存 NoSQL 安全
Redis经典问题:缓存击穿
本文探讨了高并发系统中Redis缓存击穿的问题及其解决方案。缓存击穿指大量请求同一未缓存数据,导致数据库压力过大。为解决此问题,可以采取以下策略:1) 热点数据永不过期,启动时加载并定期异步刷新;2) 写操作加互斥锁,保证并发安全并设置查询失败返回默认值;3) 预期热点数据直接加缓存,系统启动时加载并设定合理过期时间;4) 手动操作热点数据上下线,通过界面控制缓存刷新。这些方法能有效增强系统稳定性和响应速度。
60 0
|
4天前
|
缓存 NoSQL 应用服务中间件
Redis多级缓存
Redis多级缓存
9 0
|
4天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis 缓存 一致性
Redis 缓存 一致性
7 0
|
5天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis经典问题:缓存穿透
本文介绍了缓存穿透问题在分布式系统和缓存应用中的严重性,当请求的数据在缓存和数据库都不存在时,可能导致数据库崩溃。为解决此问题,提出了五种策略:接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、数据库查询优化和加强监控报警机制。通过这些方法,可以有效缓解缓存穿透对系统稳定性的影响。
86 3
|
5天前
|
JSON NoSQL Java
深入浅出Redis(十三):SpringBoot整合Redis客户端
深入浅出Redis(十三):SpringBoot整合Redis客户端
|
5天前
|
缓存 NoSQL 搜索推荐
Redis缓存雪崩穿透等解决方案
本文讨论了缓存使用中可能出现的问题及其解决方案。首先,缓存穿透是指查询数据库中不存在的数据,导致请求频繁到达数据库。解决方法包括数据校验、缓存空值和使用BloomFilter。其次,缓存击穿是大量请求同一失效缓存项,可采取监控、限流或加锁策略。再者,缓存雪崩是大量缓存同时失效,引发数据库压力。应对措施是避免同一失效时间,分散缓存过期。接着,文章介绍了Spring Boot中Redis缓存的配置,包括缓存null值以防止穿透,并展示了自定义缓存过期时间的实现,以避免雪崩效应。最后,提供了在`application.yml`中配置不同缓存项的个性化过期时间的方法。
|
6天前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis经典问题:缓存雪崩
本文介绍了Redis缓存雪崩问题及其解决方案。缓存雪崩是指大量缓存同一时间失效,导致请求涌入数据库,可能造成系统崩溃。解决方法包括:1) 使用Redis主从复制和哨兵机制提高高可用性;2) 结合本地ehcache缓存和Hystrix限流降级策略;3) 设置随机过期时间避免同一时刻大量缓存失效;4) 使用缓存标记策略,在标记失效时更新数据缓存;5) 实施多级缓存策略,如一级缓存失效时由二级缓存更新;6) 通过第三方插件如RocketMQ自动更新缓存。这些策略有助于保障系统的稳定运行。
138 1
|
9天前
|
存储 消息中间件 缓存
Redis缓存技术详解
【5月更文挑战第6天】Redis是一款高性能内存数据结构存储系统,常用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。其特点包括速度快(全内存存储)、丰富数据类型、持久化、发布/订阅、主从复制和分布式锁。优化策略包括选择合适数据类型、设置过期时间、使用Pipeline、开启持久化、监控调优及使用集群。通过这些手段,Redis能为系统提供高效稳定的服务。
|
14天前
|
存储 缓存 NoSQL
【Go语言专栏】Go语言中的Redis操作与缓存应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了在Go语言中使用Redis进行操作和缓存应用的方法。文章介绍了Redis作为高性能键值存储系统,用于提升应用性能。推荐使用`go-redis/redis`库,示例代码展示了连接、设置、获取和删除键值对的基本操作。文章还详细阐述了缓存应用的步骤及常见缓存策略,包括缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的解决方案。利用Redis和合适策略可有效优化应用性能。
|
17天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis多级缓存指南:从前端到后端全方位优化!
本文探讨了现代互联网应用中,多级缓存的重要性,特别是Redis在缓存中间件的角色。多级缓存能提升数据访问速度、系统稳定性和可扩展性,减少数据库压力,并允许灵活的缓存策略。浏览器本地内存缓存和磁盘缓存分别优化了短期数据和静态资源的存储,而服务端本地内存缓存和网络内存缓存(如Redis)则提供了高速访问和分布式系统的解决方案。服务器本地磁盘缓存因I/O性能瓶颈和复杂管理而不推荐用于缓存,强调了内存和网络缓存的优越性。
133 47