缓存可以说是加速服务响应速度的一种非常有效并且简单的方式。在缓存领域,有很多知名的框架,如EhCache 、Guava、HazelCast等。Redis作为key-value型数据库,由于他的这一特性,Redis也成为一种流行的数据缓存工具。

在传统方式下对于缓存的处理代码是非常臃肿的。

例如:我们要把一个查询函数加入缓存功能,大致需要三步。

一、在函数执行前,我们需要先检查缓存中是否存在数据,如果存在则返回缓存数据

二、如果不存在,就需要在数据库的数据查询出来。

三、最后把数据存放在缓存中,当下次调用此函数时,就可以直接使用缓存数据,减轻了数据库压力。

那么实现上面的三步需要多少代码呢?下面是一个示例:

   

上图中的红色部分都是模板代码,真正与这个函数有关的代码却只占了1/5,对于所有需要实现缓存功能的函数,都需要加上臃肿的模板代码。可谓是一种极不优雅的解决方案。

那么如何让臃肿的代码重回清新的当初呢?

AOP不就是专门解决这种模板式代码的最佳方案吗,幸运的是我们不需要再自己实现切面了,SpringCache已经为我们提供好了切面,我们只需要进行简单的配置,就可以重回当初了,像下面这样:

  

只需要加一个注解就可以了,对于原来的代码连改都不需要改,是不是已经跃跃欲试了?

对于配置SpringCache只需要三步:

第一步:加入相关依赖:

<dependency>
  <groupId>redis.clients</groupId>
  <artifactId>jedis</artifactId>
  <version>2.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.data</groupId>
  <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
  <version>1.6.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.commons</groupId>
  <artifactId>commons-lang3</artifactId>
  <version>3.3.2</version>
</dependency>

第二步:配置SpringCache,Redis连接等信息

applicationContext-redis.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
  xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
  xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
  xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
  xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
            http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.2.xsd
            http://www.springframework.org/schema/context
            http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.2.xsd
            http://www.springframework.org/schema/mvc
            http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.2.xsd
            http://www.springframework.org/schema/cache
            http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache-4.2.xsd">

  <!-- 配置文件加载 -->
  <context:property-placeholder location="classpath:*.properties"/>
<cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager"/>
  <!-- redis连接池 -->
  <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
    <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
     <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />
     <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />
  </bean>
  <!-- 连接工厂 -->
  <bean id="JedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
    p:host-name="${redis.host}" p:port="${redis.port}" p:password="${redis.pass}" p:pool-config-ref="poolConfig"/>
  <!-- redis模板 -->
  <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
     <property name="connectionFactory" ref="JedisConnectionFactory" />
  </bean>

  <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager">
     <property name="caches">
      <set>
        <!-- 这里可以配置多个redis -->
        <bean class="com.cky.rest.utils.RedisCache">
           <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" />
           <property name="name" value="content"/>
           <!-- name对应的名称要在类或方法的注解中使用 -->
        </bean>
      </set>
     </property>
   </bean>
</beans>

redis.properties文件:

# Redis settings
# server IP
redis.host=192.168.100.55
# server port
redis.port=6379
# server pass
redis.pass=
# use dbIndex
redis.database=0
#max idel instance of jedis
redis.maxIdle=300
#if wait too long ,throw JedisConnectionException
redis.maxWait=3000
#if true,it will validate before borrow jedis instance,what you get instance is all usefull
redis.testOnBorrow=true

第三步,编写Cache接口实现类

Spring对于缓存只是提供了抽象的接口,并且通过接口来调用功能,没有具体的实现类,所以需要我们自己实现具体的操作。

在上面配置中可知,每个实现类都会注入一个redisTemplate实例,我们就可以通过redisTemplate来操作redis

package com.cky.rest.utils;
import java.io.Serializable;
import org.apache.commons.lang3.SerializationUtils;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
public class RedisCache implements Cache {

  private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
  private String name;

  @Override
  public void clear() {
    System.out.println("-------緩存清理------");
    redisTemplate.execute(new RedisCallback<String>() {
      @Override
      public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        connection.flushDb();
        return "ok";
      }
    });
  }

  @Override
  public void evict(Object key) {
    System.out.println("-------緩存刪除------");
    final String keyf=key.toString();
    redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
      @Override
      public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        return connection.del(keyf.getBytes());
      }

    });

  }

  @Override
  public ValueWrapper get(Object key) {
    System.out.println("------缓存获取-------"+key.toString());
    final String keyf = key.toString();
    Object object = null;
    object = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
      @Override
      public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        byte[] key = keyf.getBytes();
        byte[] value = connection.get(key);
        if (value == null) {
          System.out.println("------缓存不存在-------");
          return null;
        }
        return SerializationUtils.deserialize(value);
      }
    });
    ValueWrapper obj=(object != null ? new SimpleValueWrapper(object) : null);
    System.out.println("------获取到内容-------"+obj);
    return obj;
  }

  @Override
  public void put(Object key, Object value) {
    System.out.println("-------加入缓存------");
    System.out.println("key----:"+key);
    System.out.println("key----:"+value);
    final String keyString = key.toString();
    final Object valuef = value;
    final long liveTime = 86400;
    redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
      @Override
      public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        byte[] keyb = keyString.getBytes();
        byte[] valueb = SerializationUtils.serialize((Serializable) valuef);
        connection.set(keyb, valueb);
        if (liveTime > 0) {
          connection.expire(keyb, liveTime);
        }
        return 1L;
      }
    });

  }

  @Override
  public <T> T get(Object arg0, Class<T> arg1) {
    // TODO Auto-generated method stub
    return null;
  }

  @Override
  public String getName() {
    return this.name;
  }

  @Override
  public Object getNativeCache() {
    return this.redisTemplate;
  }

  @Override
  public ValueWrapper putIfAbsent(Object arg0, Object arg1) {
    // TODO Auto-generated method stub
    return null;
  }

  public RedisTemplate<String, Object> getRedisTemplate() {
    return redisTemplate;
  }

  public void setRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
    this.redisTemplate = redisTemplate;
  }

  public void setName(String name) {
    this.name = name;
  }
}

在配置过程中曾经出现过两次错误:

1.Xxxx.ClassNotFoundException 最后发现是jar下载不完整,把maven本地仓库的对应jar包文件夹删除完从新下载就好了

2.Xxxx.MethodNotFoundException 这种情况是版本不对,换成第一步中的版本就可以了

SpringCache中常见注解的使用:

@Cacheable注解

最常用的注解,会把被注解方法的返回值缓存。工作原理是:首先在缓存中查找,如果没有执行方法并缓存结果,然后返回数据。此注解的缓存名必须指定,和cacheManager中的caches中的某一个Cache的name值相对应。可以使用value或cacheNames指定。

如果没有指定key属性,spring会使用默认的主键生成器产生主键。也可以自定义主键,在key中可以使用SpEL表达式。如下:

  @Cacheable(cacheNames=”content”,key=”#user.userId”)
  Public User getUser(User user){
    xxxxx
  } 

可以使用condition属性,来给缓存添加条件,如下:

@Cacheable(cacheNames=”content”,key=”#user.userId”,condition=”#user.age<40”)
Public User getUser(User user){xxxxx}

@CachePut注解

先执行方法,然后将返回值放回缓存。可以用作缓存的更新

@CacheEvict注解

该注解负责从缓存中显式移除数据,通常缓存数据都有有效期,当过期时数据也会被移除。

此注解多了两个属性:

allEntries是否移除所有缓存条目。

beforeInvocation:在方法调用前还是调用后完成移除操作。true/false

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

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