Spring Boot使用redis做数据缓存

1 添加redis支持

在pom.xml中添加

Xml代码  

  1. <dependency>  
  2.           <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
  3.           <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>  
  4.       </dependency>  

 

2 redis配置

Java代码  

  1. package com.wisely.ij.config;  
  2.   
  3. import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;  
  4. import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;  
  5. import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;  
  6. import org.springframework.cache.CacheManager;  
  7. import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;  
  8. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;  
  9. import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;  
  10. import org.springframework.context.annotation.Bean;  
  11. import org.springframework.context.annotation.Configuration;  
  12. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;  
  13. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;  
  14. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
  15. import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;  
  16. import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;  
  17.   
  18. import java.lang.reflect.Method;  
  19.   
  20.   
  21. @Configuration  
  22. @EnableCaching  
  23. public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{  
  24.   
  25.     @Bean  
  26.     public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){  
  27.         return new KeyGenerator() {  
  28.             @Override  
  29.             public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {  
  30.                 StringBuilder sb = new StringBuilder();  
  31.                 sb.append(target.getClass().getName());  
  32.                 sb.append(method.getName());  
  33.                 for (Object obj : params) {  
  34.                     sb.append(obj.toString());  
  35.                 }  
  36.                 return sb.toString();  
  37.             }  
  38.         };  
  39.   
  40.     }  
  41.   
  42.     @Bean  
  43.     public CacheManager cacheManager(  
  44.             @SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {  
  45.         return new RedisCacheManager(redisTemplate);  
  46.     }  
  47.   
  48.     @Bean  
  49.     public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(  
  50.             RedisConnectionFactory factory) {  
  51.         StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);  
  52.         Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);  
  53.         ObjectMapper om = new ObjectMapper();  
  54.         om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);  
  55.         om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);  
  56.         jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);  
  57.         template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);  
  58.         template.afterPropertiesSet();  
  59.         return template;  
  60.     }  
  61. }  

 

 

3 redis服务器配置

Properties代码  

  1. # REDIS (RedisProperties)  
  2. spring.redis.database= # database name  
  3. spring.redis.host=localhost # server host  
  4. spring.redis.password= # server password  
  5. spring.redis.port=6379 # connection port  
  6. spring.redis.pool.max-idle=8 # pool settings ...  
  7. spring.redis.pool.min-idle=0  
  8. spring.redis.pool.max-active=8  
  9. spring.redis.pool.max-wait=-1  
  10. spring.redis.sentinel.master= # name of Redis server  
  11. spring.redis.sentinel.nodes= # comma-separated list of host:port pairs  

 

4 应用

测试两个实体类

Java代码  

  1. package com.wisely.ij.domain;  
  2.   
  3.   
  4. public class Address {  
  5.     private Long id;  
  6.     private String province;  
  7.     private String city;  
  8.   
  9.     public Address(Long id,String province, String city) {  
  10.         this.id = id;  
  11.         this.province = province;  
  12.         this.city = city;  
  13.     }  
  14.   
  15.     public Address() {  
  16.     }  
  17.   
  18.     public Long getId() {  
  19.         return id;  
  20.     }  
  21.   
  22.     public void setId(Long id) {  
  23.         this.id = id;  
  24.     }  
  25.   
  26.     public String getProvince() {  
  27.         return province;  
  28.     }  
  29.   
  30.     public void setProvince(String province) {  
  31.         this.province = province;  
  32.     }  
  33.   
  34.     public String getCity() {  
  35.         return city;  
  36.     }  
  37.   
  38.     public void setCity(String city) {  
  39.         this.city = city;  
  40.     }  
  41. }  

 

Java代码  

  1. package com.wisely.ij.domain;  
  2.   
  3.   
  4. public class User {  
  5.     private Long id;  
  6.     private String firstName;  
  7.     private String lastName;  
  8.   
  9.     public User(Long id,String firstName, String lastName) {  
  10.         this.id = id ;  
  11.         this.firstName = firstName;  
  12.         this.lastName = lastName;  
  13.     }  
  14.   
  15.     public User() {  
  16.     }  
  17.   
  18.     public Long getId() {  
  19.         return id;  
  20.     }  
  21.   
  22.     public void setId(Long id) {  
  23.         this.id = id;  
  24.     }  
  25.   
  26.     public String getFirstName() {  
  27.         return firstName;  
  28.     }  
  29.   
  30.     public void setFirstName(String firstName) {  
  31.         this.firstName = firstName;  
  32.     }  
  33.   
  34.     public String getLastName() {  
  35.         return lastName;  
  36.     }  
  37.   
  38.     public void setLastName(String lastName) {  
  39.         this.lastName = lastName;  
  40.     }  
  41. }  

 

 使用演示

Java代码  

  1. package com.wisely.ij.service;  
  2.   
  3. import com.wisely.ij.domain.Address;  
  4. import com.wisely.ij.domain.User;  
  5. import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;  
  6. import org.springframework.stereotype.Service;  
  7.   
  8. /** 
  9.  * Created by wisely on 2015/5/25. 
  10.  */  
  11. @Service  
  12. public class DemoService {  
  13.     @Cacheable(value = "usercache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")  
  14.     public User findUser(Long id,String firstName,String lastName){  
  15.         System.out.println("无缓存的时候调用这里");  
  16.         return new User(id,firstName,lastName);  
  17.     }  
  18.     @Cacheable(value = "addresscache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")  
  19.     public Address findAddress(Long id,String province,String city){  
  20.         System.out.println("无缓存的时候调用这里");  
  21.         return new Address(id,province,city);  
  22.     }  
  23. }  

 

Java代码  

  1. package com.wisely.ij.web;  
  2.   
  3. import com.wisely.ij.domain.Address;  
  4. import com.wisely.ij.domain.User;  
  5. import com.wisely.ij.service.DemoService;  
  6. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
  7. import org.springframework.stereotype.Controller;  
  8. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;  
  9. import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;  
  10.   
  11. /** 
  12.  * Created by wisely on 2015/5/25. 
  13.  */  
  14.   
  15. @Controller  
  16. public class DemoController {  
  17.   
  18.     @Autowired  
  19.     DemoService demoService;  
  20.   
  21.     @RequestMapping("/test")  
  22.     @ResponseBody  
  23.     public String putCache(){  
  24.         demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");  
  25.         demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");  
  26.         System.out.println("若下面没出现“无缓存的时候调用”字样且能打印出数据表示测试成功");  
  27.         return "ok";  
  28.     }  
  29.     @RequestMapping("/test2")  
  30.     @ResponseBody  
  31.     public String testCache(){  
  32.         User user = demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");  
  33.         Address address =demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");  
  34.         System.out.println("我这里没执行查询");  
  35.         System.out.println("user:"+"/"+user.getFirstName()+"/"+user.getLastName());  
  36.         System.out.println("address:"+"/"+address.getProvince()+"/"+address.getCity());  
  37.         return "ok";  
  38.     }  
  39. }  

 

5 检验

 

先访问http://localhost:8080/test 保存缓存


 

再访问http://localhost:8080/test2 调用缓存里的数据

 


 

 http://wiselyman.iteye.com/blog/2184884

《整合 spring 4(包括mvc、context、orm) + mybatis 3 示例》一文简要介绍了最新版本的 Spring MVC、IOC、MyBatis ORM 三者的整合以及声明式事务处理。现在我们需要把缓存也整合进来，缓存我们选用的是 Redis，本文将在该文示例基础上介绍 Redis 缓存 + Spring 的集成。关于 Redis 服务器的搭建请参考博客《Redhat5.8 环境下编译安装 Redis 并将其注册为系统服务》。

1. 依赖包安装

pom.xml 加入：

[html] view plain copy

 

 print?

  1. <!-- redis cache related.....start -->  
  2. <dependency>  
  3.     <groupId>org.springframework.data</groupId>  
  4.     <artifactId>spring-data-redis</artifactId>  
  5.     <version>1.6.0.RELEASE</version>  
  6. </dependency>  
  7. <dependency>  
  8.     <groupId>redis.clients</groupId>  
  9.     <artifactId>jedis</artifactId>  
  10.     <version>2.7.3</version>  
  11. </dependency>  
  12. <!-- redis cache related.....end -->  

 

2. Spring 项目集成进缓存支持

要启用缓存支持，我们需要创建一个新的 CacheManager bean。CacheManager 接口有很多实现，本文演示的是和 Redis 的集成，自然就是用 RedisCacheManager 了。Redis 不是应用的共享内存，它只是一个内存服务器，就像 MySql 似的，我们需要将应用连接到它并使用某种“语言”进行交互，因此我们还需要一个连接工厂以及一个 Spring 和 Redis 对话要用的 RedisTemplate，这些都是 Redis 缓存所必需的配置，把它们都放在自定义的 CachingConfigurerSupport 中：

[java] view plain copy

 

 print?

  1. /** 
  2.  * File Name：RedisCacheConfig.java 
  3.  * 
  4.  * Copyright Defonds Corporation 2015  
  5.  * All Rights Reserved 
  6.  * 
  7.  */  
  8. package com.defonds.bdp.cache.redis;  
  9.   
  10. import org.springframework.cache.CacheManager;  
  11. import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;  
  12. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;  
  13. import org.springframework.context.annotation.Bean;  
  14. import org.springframework.context.annotation.Configuration;  
  15. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;  
  16. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;  
  17. import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;  
  18. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
  19.   
  20. /** 
  21.  *  
  22.  * Project Name：bdp  
  23.  * Type Name：RedisCacheConfig  
  24.  * Type Description： 
  25.  *  Author：Defonds 
  26.  * Create Date：2015-09-21 
  27.  *  
  28.  * @version 
  29.  *  
  30.  */  
  31. @Configuration  
  32. @EnableCaching  
  33. public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {  
  34.   
  35.     @Bean  
  36.     public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {  
  37.         JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();  
  38.   
  39.         // Defaults  
  40.         redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");  
  41.         redisConnectionFactory.setPort(6379);  
  42.         return redisConnectionFactory;  
  43.     }  
  44.   
  45.     @Bean  
  46.     public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {  
  47.         RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();  
  48.         redisTemplate.setConnectionFactory(cf);  
  49.         return redisTemplate;  
  50.     }  
  51.   
  52.     @Bean  
  53.     public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {  
  54.         RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);  
  55.   
  56.         // Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)  
  57.         cacheManager.setDefaultExpiration(3000); // Sets the default expire time (in seconds)  
  58.         return cacheManager;  
  59.     }  
  60.       
  61. }  

当然也别忘了把这些 bean 注入 Spring，不然配置无效。在 applicationContext.xml 中加入以下：

[html] view plain copy

 

 print?

  1. <context:component-scan base-package="com.defonds.bdp.cache.redis" />  

 

3. 缓存某些方法的执行结果

设置好缓存配置之后我们就可以使用 @Cacheable 注解来缓存方法执行的结果了，比如根据省份名检索城市的 provinceCities 方法和根据 city_code 检索城市的 searchCity 方法：

[java] view plain copy

 

 print?

  1. // R  
  2. @Cacheable("provinceCities")  
  3. public List<City> provinceCities(String province) {  
  4.     logger.debug("province=" + province);  
  5.     return this.cityMapper.provinceCities(province);  
  6. }  
  7.   
  8. // R  
  9. @Cacheable("searchCity")  
  10. public City searchCity(String city_code){  
  11.     logger.debug("city_code=" + city_code);  
  12.     return this.cityMapper.searchCity(city_code);     
  13. }  

 

4. 缓存数据一致性保证

CRUD (Create 创建，Retrieve 读取，Update 更新，Delete 删除) 操作中，除了 R 具备幂等性，其他三个发生的时候都可能会造成缓存结果和数据库不一致。为了保证缓存数据的一致性，在进行 CUD 操作的时候我们需要对可能影响到的缓存进行更新或者清除。

[java] view plain copy

 

 print?

  1. // C  
  2. @CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)  
  3. public void insertCity(String city_code, String city_jb,   
  4.         String province_code, String city_name,  
  5.         String city, String province) {  
  6.     City cityBean = new City();  
  7.     cityBean.setCityCode(city_code);  
  8.     cityBean.setCityJb(city_jb);  
  9.     cityBean.setProvinceCode(province_code);  
  10.     cityBean.setCityName(city_name);  
  11.     cityBean.setCity(city);  
  12.     cityBean.setProvince(province);  
  13.     this.cityMapper.insertCity(cityBean);  
  14. }  
  15. // U  
  16. @CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)  
  17. public int renameCity(String city_code, String city_name) {  
  18.     City city = new City();  
  19.     city.setCityCode(city_code);  
  20.     city.setCityName(city_name);  
  21.     this.cityMapper.renameCity(city);  
  22.     return 1;  
  23. }  
  24.   
  25. // D  
  26. @CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)  
  27. public int deleteCity(String city_code) {  
  28.     this.cityMapper.deleteCity(city_code);  
  29.     return 1;  
  30. }  

业务考虑，本示例用的都是 @CacheEvict 清除缓存。如果你的 CUD 能够返回 City 实例，也可以使用 @CachePut 更新缓存策略。笔者推荐能用 @CachePut 的地方就不要用 @CacheEvict，因为后者将所有相关方法的缓存都清理掉，比如上面三个方法中的任意一个被调用了的话，provinceCities 方法的所有缓存将被清除。

5. 自定义缓存数据 key 生成策略

对于使用 @Cacheable 注解的方法，每个缓存的 key 生成策略默认使用的是参数名+参数值，比如以下方法：

[java] view plain copy

 

 print?

  1. @Cacheable("users")  
  2. public User findByUsername(String username)  

这个方法的缓存将保存于 key 为 users~keys 的缓存下，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 为 "username-赵德芳"。一般情况下没啥问题，二般情况如方法 key 取值相等然后参数名也一样的时候就出问题了，如：

[java] view plain copy

 

 print?

  1. @Cacheable("users")  
  2. public Integer getLoginCountByUsername(String username)  

这个方法的缓存也将保存于 key 为 users~keys 的缓存下。对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 也为 "username-赵德芳"，将另外一个方法的缓存覆盖掉。
解决办法是使用自定义缓存策略，对于同一业务(同一业务逻辑处理的方法，哪怕是集群/分布式系统)，生成的 key 始终一致，对于不同业务则不一致：

[java] view plain copy

 

 print?

  1. @Bean  
  2. public KeyGenerator customKeyGenerator() {  
  3.     return new KeyGenerator() {  
  4.         @Override  
  5.         public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {  
  6.             StringBuilder sb = new StringBuilder();  
  7.             sb.append(o.getClass().getName());  
  8.             sb.append(method.getName());  
  9.             for (Object obj : objects) {  
  10.                 sb.append(obj.toString());  
  11.             }  
  12.             return sb.toString();  
  13.         }  
  14.     };  
  15. }  

于是上述两个方法，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，虽然都还是存放在 key 为 users~keys 的缓存下，但由于 key 分别为 "类名-findByUsername-username-赵德芳" 和 "类名-getLoginCountByUsername-username-赵德芳"，所以也不会有问题。
这对于集群系统、分布式系统之间共享缓存很重要，真正实现了分布式缓存。
笔者建议：缓存方法的 @Cacheable 最好使用方法名，避免不同的方法的 @Cacheable 值一致，然后再配以以上缓存策略。

6. 缓存的验证

6.1 缓存的验证

为了确定每个缓存方法到底有没有走缓存，我们打开了 MyBatis 的 SQL 日志输出，并且为了演示清楚，我们还清空了测试用 Redis 数据库。
先来验证 provinceCities 方法缓存，Eclipse 启动 tomcat 加载项目完毕，使用 JMeter 调用 /bdp/city/province/cities.json 接口：

Eclipse 控制台输出如下：

说明这一次请求没有命中缓存，走的是 db 查询。JMeter 再次请求，Eclipse 控制台输出：

标红部分以下是这一次请求的 log，没有访问 db 的 log，缓存命中。查看本次请求的 Redis 存储情况：

同样可以验证 city_code 为 1492 的 searchCity 方法的缓存是否有效：

图中标红部分是 searchCity 的缓存存储情况。

6.2 缓存一致性的验证

先来验证 insertCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/create.json 接口：

之后看 Redis 存储：

可以看出 provinceCities 方法的缓存已被清理掉，insertCity 方法的缓存奏效。
然后验证 renameCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/rename.json 接口：

之后再看 Redis 存储：

searchCity 方法的缓存也已被清理，renameCity 方法的缓存也奏效。

7. 注意事项

  1. 要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口，因为 Spring 会将对象先序列化再存入 Redis，比如本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 类，如果不实现 Serializable 的话将会遇到类似这种错误：nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.defonds.bdp.city.bean.City]]。
  2. 缓存的生命周期我们可以配置，然后托管 Spring CacheManager，不要试图通过 redis-cli 命令行去管理缓存。比如 provinceCities 方法的缓存，某个省份的查询结果会被以 key-value 的形式存放在 Redis，key 就是我们刚才自定义生成的 key，value 是序列化后的对象，这个 key 会被放在 key 名为 provinceCities~keys key-value 存储中，参考下图"provinceCities 方法在 Redis 中的缓存情况"。可以通过 redis-cli 使用 del 命令将 provinceCities~keys 删除，但每个省份的缓存却不会被清除。
  3. CacheManager 必须设置缓存过期时间，否则缓存对象将永不过期，这样做的原因如上，避免一些野数据“永久保存”。此外，设置缓存过期时间也有助于资源利用最大化，因为缓存里保留的永远是热点数据。
  4. 缓存适用于读多写少的场合，查询时缓存命中率很低、写操作很频繁等场景不适宜用缓存。

后记

本文完整 Eclipse 下的开发项目示例已上传 CSDN 资源，有兴趣的朋友可以去下载下来参考：http://download.csdn.net/detail/defonds/9137505。

参考资料

http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161

本文介绍了如何使用注解的方式,将Redis缓存整合到你的Spring项目。

首先我们将使用jedis驱动，进而开始配置我们的Gradle。

 

group 'com.gkatzioura.spring'
version '1.0-SNAPSHOT'
apply plugin: 'java'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'idea'
apply plugin: 'spring-boot'
buildscript {
    repositories {
        mavenCentral()
    }
    dependencies {
        classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.2.5.RELEASE")
    }
}
jar {
    baseName = 'gs-serving-web-content'
    version =  '0.1.0'
}
sourceCompatibility = 1.8
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    compile "org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf"
    compile 'org.slf4j:slf4j-api:1.6.6'
    compile 'ch.qos.logback:logback-classic:1.0.13'
    compile 'redis.clients:jedis:2.7.0'
    compile 'org.springframework.data:spring-data-redis:1.5.0.RELEASE'
    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'
}
task wrapper(type: Wrapper) {
    gradleVersion = '2.3'
}

紧接着我们将使用Spring注解，继续执行Redis装载配置。

package com.gkatzioura.spring.config;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    @Bean
    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
        jedisConnectionFactory.setUsePool(true);
        return jedisConnectionFactory;
    }
    @Bean
    public RedisSerializer redisStringSerializer() {
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        return stringRedisSerializer;
    }
    @Bean(name="redisTemplate")
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf,RedisSerializer redisSerializer) {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
        redisTemplate.setDefaultSerializer(redisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        return new RedisCacheManager(redisTemplate(redisConnectionFactory(),redisStringSerializer()));
    }
}

 

下一步将创建缓存接口CacheService。

package com.gkatzioura.spring.cache;
import java.util.Date;
import java.util.List;
public interface CacheService {
    public void addMessage(String user,String message);
    public List<String> listMessages(String user);
}

当然用户既可以增加一条消息也能取回一条消息。因此，在实现过程中，用户相关信息的存在时间将默认设为一分钟。

我们用Redis来继承实现CacheService接口。

package com.gkatzioura.spring.cache.impl;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.Date;
import java.util.List;
@Service("cacheService")
public class RedisService implements CacheService {
    @Resource(name = "redisTemplate")
    private ListOperations<String, String> messageList;
    @Resource(name = "redisTemplate")
    private RedisOperations<String,String> latestMessageExpiration;
    @Override
    public void addMessage(String user,String message) {
        messageList.leftPush(user,message);
        ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now();
        Date date = Date.from(zonedDateTime.plus(1, ChronoUnit.MINUTES).toInstant());
        latestMessageExpiration.expireAt(user,date);
    }
    @Override
    public List<String> listMessages(String user) {
        return messageList.range(user,0,-1);
    }
}

我们的缓存机制将保留每个用户发送的消息列表。为了实现这个功能我们将调用ListOperations接口，同时将每个user作为一个key键值。通过RedisOperations接口，我们可以为key设置特定存在时长。在本例中，主要使用的是 user key。

下一步我们将创建一个controller注入缓存服务。

package com.gkatzioura.spring.controller;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@RestController
public class MessageController {
    @Autowired
    private CacheService cacheService;
    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public List<String> greeting(String user) {
        List<String> messages = cacheService.listMessages(user);
        return messages;
    }
    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public String saveGreeting(String user,String message) {
        cacheService.addMessage(user,message);
        return "OK";
    }
}

最后完成类Application的创建。

package com.gkatzioura.spring;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

经过如上步骤，接下来直接运行Application即可。

 

原文链接：Integrate Redis into a Spring Project（ 译者/丘志鹏 审校/朱正贵 责编/仲浩）

 

http://www.csdn.net/article/2015-09-01/2825600

使用Spring Cache + Redis + Jackson Serializer缓存数据库查询结果中序列化问题的解决

应用场景

我们希望通过缓存来减少对关系型数据库的查询次数，减轻数据库压力。在执行DAO类的select***(), query***()方法时，先从Redis中查询有没有缓存数据，如果有则直接从Redis拿到结果，如果没有再向数据库发起查询请求取数据。

序列化问题

要把domain object做为key-value对保存在redis中，就必须要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案：

  • JdkSerializationRedisSerializer. 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。
  • Jackson2JsonRedisSerializer. 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍。
    但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。

如果用方案一，就必须付出缓存多占用4倍内存的代价，实在承受不起。如果用方案二，则必须给每一种domain对象都配置一个Serializer，即如果我的应用里有100种domain对象，那就必须在spring配置文件中配置100个Jackson2JsonRedisSerializer，这显然是不现实的。

通过google, 发现spring data redis项目中有一个#145 pull request, 而这个提交请求的内容正是解决Jackson必须提供类型信息的问题。然而不幸的是这个请求还没有被merge。但我们可以把代码copy一下放到自己的项目中：

/**
 * @author Christoph Strobl
 * @since 1.6
 */
public class GenericJackson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> {

    private final ObjectMapper mapper;

    /**
     * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing.
     */
    public GenericJackson2JsonRedisSerializer() {
        this((String) null);
    }

    /**
     * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing using the
     * given {@literal name}. In case of an {@literal empty} or {@literal null} String the default
     * {@link JsonTypeInfo.Id#CLASS} will be used.
     *
     * @param classPropertyTypeName Name of the JSON property holding type information. Can be {@literal null}.
     */
    public GenericJackson2JsonRedisSerializer(String classPropertyTypeName) {

        this(new ObjectMapper());

        if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) {
            mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName);
        } else {
            mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY);
        }
    }

    /**
     * Setting a custom-configured {@link ObjectMapper} is one way to take further control of the JSON serialization
     * process. For example, an extended {@link SerializerFactory} can be configured that provides custom serializers for
     * specific types.
     *
     * @param mapper must not be {@literal null}.
     */
    public GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper mapper) {

        Assert.notNull(mapper, "ObjectMapper must not be null!");
        this.mapper = mapper;
    }

    /*
     * (non-Javadoc)
     * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#serialize(java.lang.Object)
     */
    @Override
    public byte[] serialize(Object source) throws SerializationException {

        if (source == null) {
            return SerializationUtils.EMPTY_ARRAY;
        }

        try {
            return mapper.writeValueAsBytes(source);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new SerializationException("Could not write JSON: " + e.getMessage(), e);
        }
    }

    /*
     * (non-Javadoc)
     * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#deserialize(byte[])
     */
    @Override
    public Object deserialize(byte[] source) throws SerializationException {
        return deserialize(source, Object.class);
    }

    /**
     * @param source can be {@literal null}.
     * @param type must not be {@literal null}.
     * @return {@literal null} for empty source.
     * @throws SerializationException
     */
    public <T> T deserialize(byte[] source, Class<T> type) throws SerializationException {

        Assert.notNull(type,
                "Deserialization type must not be null! Pleaes provide Object.class to make use of Jackson2 default typing.");

        if (SerializationUtils.isEmpty(source)) {
            return null;
        }

        try {
            return mapper.readValue(source, type);
        } catch (Exception ex) {
            throw new SerializationException("Could not read JSON: " + ex.getMessage(), ex);
        }
    }
}

然后在配置文件中使用这个GenericJackson2JsonRedisSerializer:

<bean id="jacksonSerializer" class="com.fh.taolijie.component.GenericJackson2JsonRedisSerializer">
    </bean>

重新构建部署，我们发现这个serializer可以同时支持多种不同类型的domain对象，问题解决。

http://www.myexception.cn/database/1958643.html

     spring-data-redis提供了多种serializer策略，这对使用jedis的开发者而言，实在是非常便捷。sdr提供了4种内置的serializer：

  • JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，数据以字节流存储
  • StringRedisSerializer：字符串编码，数据以string存储
  • JacksonJsonRedisSerializer：json格式存储
  • OxmSerializer：xml格式存储

    其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储，因此它们是较为“高级”的序列化(最终还是使用string解析以及构建java对象)。

    RedisTemplate中需要声明4种serializer，默认为“JdkSerializationRedisSerializer”：

    1) keySerializer ：对于普通K-V操作时，key采取的序列化策略
    2) valueSerializer：value采取的序列化策略
    3) hashKeySerializer： 在hash数据结构中，hash-key的序列化策略
    4) hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

    无论如何，建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。

    接下来，通过实例描述如何使用它们,可以首先参考“spring-data-redis特性”：

http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1887370

http://www.cnblogs.com/google4y/p/3535106.html

 

 

 

 

 

时间： 2024-02-19 20:39:57

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