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SpringBoot+Redis实现缓存

SpringBoot+Redis实现缓存

作者: HeloWxl | 来源:发表于2020-03-19 09:40 被阅读0次
    • 1、本次实验是基于上次我写的那篇文章上修改的,所以,有些重复性的代码,我就不再赘述了。下方是我上篇文章的连接,大家可以去参考一下。
      -2、 参考:SpringBoot缓存注解介绍+实战
    • 3、这里我只贴出关键性的代码
    • 4、所使用到的工具 IDEA,MySql、Redis、RedisManager、postman。

    1、引入依赖 pom.xml

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

    2、application.yml

       redis:
           database: 0
           host: localhost
           port: 6379
           password:  #如果没设置密码就没有密码,设置了才会有
           timeout: 6000ms
           jedis:
             pool:
               max-active: 200 #连接池最大连接数(适用负值表示没有限制)
               max-wait: -1  #连接池最大阻塞等待时间(适用负值表示没有限制)
               max-idle: 10 #连接池中的最大空闲连接
               min-idle: 0 #连接池中的最小空闲连接
    

    3、RedisConfig

    @Configuration
    @EnableCaching
    public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    
        @Bean
        public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            // 设置缓存有效期一小时
            RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                    .entryTtl(Duration.ofHours(1));
            return RedisCacheManager
                    .builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
                    .cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build();
        }
      
        @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
            RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
            // 配置连接工厂
            template.setConnectionFactory(factory);
    
            //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值(默认使用JDK的序列化方式)
            Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
    
            ObjectMapper om = new ObjectMapper();
            // 指定要序列化的域,field,get和set,以及修饰符范围,ANY是都有包括private和public
            om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            // 指定序列化输入的类型,类必须是非final修饰的,final修饰的类,比如String,Integer等会跑出异常
            om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
            jacksonSeial.setObjectMapper(om);
    
            // 值采用json序列化
            template.setValueSerializer(jacksonSeial);
            //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
            template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    
            // 设置hash key 和value序列化模式
            template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            template.setHashValueSerializer(jacksonSeial);
            template.afterPropertiesSet();
            return template;
        }
    
        /**
         * 对hash类型的数据操作
         *
         * @param redisTemplate
         * @return
         */
        @Bean
        public HashOperations<String, String, Object> hashOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
            return redisTemplate.opsForHash();
        }
    
        /**
         * 对redis字符串类型数据操作
         *
         * @param redisTemplate
         * @return
         */
        @Bean
        public ValueOperations<String, Object> valueOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
            return redisTemplate.opsForValue();
        }
    
        /**
         * 对链表类型的数据操作
         *
         * @param redisTemplate
         * @return
         */
        @Bean
        public ListOperations<String, Object> listOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
            return redisTemplate.opsForList();
        }
    
        /**
         * 对无序集合类型的数据操作
         *
         * @param redisTemplate
         * @return
         */
        @Bean
        public SetOperations<String, Object> setOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
            return redisTemplate.opsForSet();
        }
    
        /**
         * 对有序集合类型的数据操作
         *
         * @param redisTemplate
         * @return
         */
        @Bean
        public ZSetOperations<String, Object> zSetOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
            return redisTemplate.opsForZSet();
        }
    }
    

    4、ServiceImpl

    @Service("artileService")
    @Slf4j
    public class ArtileServiceImpl implements ArtileService {
        @Resource
        private ArtileDao artileDao;
    
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
    
        /**
        * @Description: 分页查询 :注意这里需要进行一下对分页数据的处理 (offset-1)*limit, limit
        * @params: [offset, limit]
        * @return: java.util.List<com.ustcinfo.cache.entity.Artile>
        * @Author: wangxianlin
        * @Date: 2020/3/17 10:57 AM
        */
        @Override
        public Artile queryById(int id) {
            ValueOperations<String, Artile> operations = redisTemplate.opsForValue();
            //判断redis中是否有键为key的缓存
            boolean hasKey = redisTemplate.hasKey("artile_"+id);
            if (hasKey) {
                Artile artile = operations.get("artile_"+id);
                log.info("从缓存中获得数据:"+artile.getTitle());
                log.info("------------------------------------");
                return artile;
            } else {
                Artile artile = artileDao.queryById(id);
                log.info("查询数据库获得数据:"+id);
                log.info("------------------------------------");
                // 写入缓存
                operations.set(String.valueOf("artile_"+id), artile, 5, TimeUnit.HOURS);
                return artile;
            }
        }
    
        /**
        * @Description: 新增数据
        * @params: [artile]
        * @return: int
        * @Author: wangxianlin
        * @Date: 2020/3/17 10:57 AM
        */
        @Override
        public int insert(Artile artile) {
            return this.artileDao.insert(artile);
        }
    
        /**
        * @Description: 修改数据  :先更新数据表,成功之后,删除原来的缓存,再更新缓存
        * @params: [artile]
        * @return: com.ustcinfo.cache.entity.Artile
        * @Author: wangxianlin
        * @Date: 2020/3/17 10:57 AM
        */
        @Override
        public int update(Artile artile) {
            ValueOperations<String, Artile> operations = redisTemplate.opsForValue();
            int result = artileDao.update(artile);
            if (result != 0) {
                String key = "artile_" + artile.getId();
                boolean haskey = redisTemplate.hasKey(key);
                if (haskey) {
                    redisTemplate.delete(key);
                    log.info("删除缓存中的key-----------> " + key);
                }
                // 再将更新后的数据加入缓存
                Artile artile1 = artileDao.queryById(artile.getId());
                if (artile1 != null) {
                    operations.set(key, artile1, 3, TimeUnit.HOURS);
                }
            }
            return  result;
        }
    
        /**
        * @Description: 根据主键删除
        * @params: [id]
        * @return: boolean
        * @Author: wangxianlin
        * @Date: 2020/3/17 10:58 AM
        */
        @Override
        public boolean deleteById(Integer id) {
            int result = artileDao.deleteById(id);
            String key = "artile_" + id;
            if (result != 0) {
                boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
                if (hasKey) {
                    redisTemplate.delete(key);
                    log.info("删除了缓存中的key:" + key);
                }
            }
            return result>0;
        }
    }
    

    5、启动Redis

    image.png

    6、测试

    6.1 根据ID查询

    • 第一次查询

      image.png
    • 第二次查询

      image.png
    • 进入redis看一下
      看到已经将刚才查询的数据放入到了redis中,所以在第二次查询的时候,花费的时间会少很多。

      image.png

    6.2 新增

    • 新增的时候,没有将插入的数据放进redis中。所以在redis中没有这条数据,


      image.png
      image.png
    • 在进行查询一次。
      我们可以看到,redis已经将该条数据进行缓存。


      img

    6.3 修改

    image.png
    • 查看redis ,我们可以看到redis缓存的数据已经发生了改变。


      image.png
    • 查询一下


      image.png

    6.4 删除

    • 将刚才新增的数据进行删除


      image.png
    • 看一下redis,我们发现刚才新增的数据已经不存在了。


      redis
    • 再次查询一下


      image.png

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