虽然EhCache已经能够适用很多应用场景,但是由于EhCache是进程内的缓存框架,在集群模式下时,各应用服务器之间的缓存都是独立的,因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况。即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略,但是同步依然是需要一定的时间,短暂的缓存不一致依然存在。
在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中,就不能再使用EhCache来解决了,这个时候使用集中式缓存就可以很好的解决缓存数据的一致性问题。接下来我们就来学习一下,如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis实现数据缓存。
#动手试试
本篇的实现将基于上一篇open in new window的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素:
User实体的定义
@Entity
@Data
@NoArgsConstructor
public class User implements Serializable {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    public User(String name, Integer age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
}User实体的数据访问实现(涵盖了缓存注解)
@CacheConfig(cacheNames = "users")
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
    @Cacheable
    User findByName(String name);
}
下面开始改造这个项目:
第一步:pom.xml中增加相关依赖:
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
在Spring Boot 1.x的早期版本中,该依赖的名称为spring-boot-starter-redis,所以在Spring Boot 1.x基础教程open in new window中与这里不同。
第二步:配置文件中增加配置信息,以本地运行为例,比如:
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
spring.redis.lettuce.shutdown-timeout=100ms
关于连接池的配置,注意几点:Redis的连接池配置在1.x版本中前缀为spring.redis.pool与Spring Boot 2.x有所不同。在1.x版本中采用jedis作为连接池,而在2.x版本中采用了lettuce作为连接池以上配置均为默认值,实际上生产需进一步根据部署情况与业务要求做适当修改.
再来试试单元测试:
@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class Chapter54ApplicationTests {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;
    @Test
    public void test() throws Exception {
        System.out.println("CacheManager type : " + cacheManager.getClass());
        // 创建1条记录
        userRepository.save(new User("AAA", 10));
        User u1 = userRepository.findByName("AAA");
        System.out.println("第一次查询:" + u1.getAge());
        User u2 = userRepository.findByName("AAA");
        System.out.println("第二次查询:" + u2.getAge());
    }
}
执行测试输出可以得到:
CacheManager type : class org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager
Hibernate: select next_val as id_val from hibernate_sequence for update
Hibernate: update hibernate_sequence set next_val= ? where next_val=?
Hibernate: insert into user (age, name, id) values (?, ?, ?)
2020-08-12 16:25:26.954  INFO 68282 --- [           main] io.lettuce.core.EpollProvider            : Starting without optional epoll library
2020-08-12 16:25:26.955  INFO 68282 --- [           main] io.lettuce.core.KqueueProvider           : Starting without optional kqueue library
Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=?
第一次查询:10
第二次查询:10可以看到:
- 第一行输出的CacheManager type为org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager,而不是上一篇中的EhCacheCacheManager了
- 第二次查询的时候,没有输出SQL语句,所以是走的缓存获取
整合成功!
#代码示例
本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter5-4目录:
- Github:https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/open in new window
- Gitee:https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/

 
                         
                         
                     
                         
                     
                     
                     
                     
                     
                             
                                    
 
                     
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                     
                 
                         
                     
                 
         
         
             
         
         
         
		