Springboot?集成spring?cache緩存的解決方案
一、為什么要做緩存
- 提升性能
絕大多數(shù)情況下,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫select查詢是出現(xiàn)性能問題最大的地方。一方面,select 會(huì)有很多像 join、group、order、like 等這樣豐富的語義,而這些語義是非常耗性能的;另一方面,大多數(shù)應(yīng)用都是讀多寫少,所以加劇了慢查詢的問題。
分布式系統(tǒng)中遠(yuǎn)程調(diào)用也會(huì)耗很多性能,因?yàn)橛芯W(wǎng)絡(luò)開銷,會(huì)導(dǎo)致整體的響應(yīng)時(shí)間下降。為了挽救這樣的性能開銷,在業(yè)務(wù)允許的情況(不需要太實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù))下,使用緩存是非常必要的事情。
- 緩解數(shù)據(jù)庫壓力
當(dāng)用戶請(qǐng)求增多時(shí),數(shù)據(jù)庫的壓力將大大增加,通過緩存能夠大大降低數(shù)據(jù)庫的壓力。
二、常用緩存操作流程
使用緩存最關(guān)鍵的一點(diǎn)就是保證:緩存與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性,該怎么去做?下圖是一種最常用的緩存操作模式,來保證數(shù)據(jù)一致性。

- 更新寫數(shù)據(jù):先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫中,然后再讓緩存失效或更新。緩存操作失敗,數(shù)據(jù)庫事務(wù)回滾。
- 刪除寫數(shù)據(jù): 先從數(shù)據(jù)庫里面刪掉數(shù)據(jù),再從緩存里面刪掉。緩存操作失敗,數(shù)據(jù)庫事務(wù)回滾。
- 查詢讀數(shù)據(jù)
- 緩存命中:先去緩存 cache 中取數(shù)據(jù),取到后返回結(jié)果。
- 緩存失效:應(yīng)用程序先從 cache 取數(shù)據(jù),沒有得到,則從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù),成功后,在將數(shù)據(jù)放到緩存中。
如果上面的這些更新、刪除、查詢操作流程全都由程序員通過編碼來完成的話
- 因?yàn)榧尤刖彺鎸?,程序員的編碼量大大增多
- 緩存層代碼和業(yè)務(wù)代碼耦合,造成難以維護(hù)的問題。
三、整合Spring Cache
我們可以使用Spring cache解決上面遇到的兩個(gè)問題,Spring cache通過注解的方式來操作緩存,一定程度上減少了程序員緩存操作代碼編寫量。注解添加和移除都很方便,不與業(yè)務(wù)代碼耦合,容易維護(hù)。
第一步:pom.xml 添加 Spring Boot 的 jar 依賴:
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency>
第二步:添加入口啟動(dòng)類 @EnableCaching 注解開啟 Caching,實(shí)例如下。
@EnableCaching
在Spring Boot中通過@EnableCaching注解自動(dòng)化配置合適的緩存管理器(CacheManager),Spring Boot根據(jù)下面的順序去偵測(cè)緩存提供者,也就是說Spring Cache支持下面的這些緩存框架:
- Generic
- JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, and others)
- EhCache 2.x
- Hazelcast
- Infinispan
- Couchbase
- Redis(因?yàn)槲覀冎耙肓薘edis,所以使用redis作為緩存)
- Caffeine
- Simple
四、在ArticleController類上實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子
下面的例子第一次訪問走數(shù)據(jù)庫(代碼上斷點(diǎn)斷下來),第二次訪問就走緩存了(不走函數(shù)代碼)??梢宰约合聰帱c(diǎn)試一下。
@Cacheable(value="article")
@GetMapping( "/article/{id}")
public @ResponseBody AjaxResponse getArticle(@PathVariable Long id) {使用redis緩存,被緩存的對(duì)象(函數(shù)返回值)有幾個(gè)非常需要注意的點(diǎn):
- 必須實(shí)現(xiàn)無參的構(gòu)造函數(shù)
- 需要實(shí)現(xiàn)Serializable 接口和定義serialVersionUID (因?yàn)榫彺嫘枰褂肑DK的方式序列化和反序列化)。
本專欄后續(xù)文章中會(huì)給出更加詳細(xì)的例子說明。
五、更改Redis緩存的序列化方式
讓緩存使用JDK默認(rèn)的序列化和反序列化方式非常不友好,我們完全可以修改為使用JSON序列化與反序列化的方式,可讀性更強(qiáng),體積更小,速度更快。
@Configuration
public class RedisConfig {
//這個(gè)函數(shù)是上一節(jié)的內(nèi)容
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
//重點(diǎn)在這四行代碼
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
//本節(jié)的重點(diǎn)配置,讓Redis緩存的序列化方式使用redisTemplate.getValueSerializer()
//不在使用JDK默認(rèn)的序列化方式
@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisTemplate.getConnectionFactory());
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()));
return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
}
}到此這篇關(guān)于Springboot 集成spring cache緩存的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Springboot 集成spring cache緩存內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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