Redis-SSM之spring注解式缓存

目录

一，Spring整合redis

1.导入相关pom依赖

2.添加对应的配置文件

redis.properties

3.Spring-redis的整合配置文件

​编辑

4.测试

二，redis的注解式开发

@Cacheable

需要读取Spring中的java Bean

 使用redis缓存1>

 使用方法2>加上key

 使用方法3》condition

@CachePut

 @CacheEvict

使用，删除指定的数据与数据缓存

属性 allEntries

三，redis的击穿穿透雪崩现象及解决方案*

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一，Spring整合redis

1.导入相关pom依赖

2.9.0
1.7.1.RELEASE

    redis.clients
    jedis
    ${redis.version}


    org.springframework.data
    spring-data-redis
    ${redis.spring.version}

2.添加对应的配置文件

redis.properties

redis.hostName=192.168.100.132
redis.port=6379
redis.password=123456
redis.timeout=10000
redis.maxIdle=300
redis.maxTotal=1000
redis.maxWaitMillis=1000
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
redis.testOnBorrow=true
redis.testWhileIdle=true
redis.expiration=3600

3.Spring-redis的整合配置文件

如需完全使用该文件，还需一个CacheKeyGenerator类 用做配置缓存生成键名的生成规则

CacheKeyGenerator

package com.zking.ssm.redis;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.util.ClassUtils;

import java.lang.reflect.Array;
import java.lang.reflect.Method;

/**
 * 指定redis中的key value存储中的key字符串的生成规则
 * uname：zs uname是手动赋值的
 *
 * @enobleCache
 */

@Slf4j
public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator {
    // custom cache key
    public static final int NO_PARAM_KEY = 0;
    public static final int NULL_PARAM_KEY = 53;

    @Override
    public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
        StringBuilder key = new StringBuilder();
        key.append(target.getClass().getSimpleName()).append(".").append(method.getName()).append(":");
        if (params.length == 0) {
            key.append(NO_PARAM_KEY);
        } else {
            int count = 0;
            for (Object param : params) {
                if (0 != count) {//参数之间用,进行分隔
                    key.append(',');
                }
                if (param == null) {
                    key.append(NULL_PARAM_KEY);
                } else if (ClassUtils.isPrimitiveArray(param.getClass())) {
                    int length = Array.getLength(param);
                    for (int i = 0; i < length; i++) {
                        key.append(Array.get(param, i));
                        key.append(',');
                    }
                } else if (ClassUtils.isPrimitiveOrWrapper(param.getClass()) || param instanceof String) {
                    key.append(param);
                } else {//Java一定要重写hashCode和eqauls
                    key.append(param.hashCode());
                }
                count++;
            }
        }

        String finalKey = key.toString();
//        IEDA要安装lombok插件
        log.debug("using cache key={}", finalKey);
        return finalKey;
    }
}

 applicationContext.xml

4.测试

在xml文件中没有读取到该文件

 此处配置了redis.maxIdle

之后发现是两个properties文件的使用的矛盾，所以我们将它们注掉，在applicationContext.xml 文件中引入外部多文件方式即可

applicationContext-mybatis.xml

 applicationContext-redis.xml

 引入外部多文件方式

    
    
    
        
            classpath:jdbc.properties
            classpath:redis.properties
        
    

 applicationContext.xml

 修改pom文件

 访问成功

二，redis的注解式开发

@Cacheable

配置在方法或类上，作用：本方法执行后，先去缓存看有没有数据，如果没有，从数据库中查找出来，给缓存中存一份，返回结果， 下次本方法执行，在缓存未过期情况下，先在缓存中查找，有的话直接返回，没有的话从数据库查找

需要读取Spring中的java Bean

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations={"classpath:applicationContext.xml"})

 未使用redis缓存前，查询了两遍数据库

 使用redis缓存1>

@Cacheable(value = "xx")

 再次测试结果

只查询了一遍数据库，第二遍从缓存中获取数据

 缓存

 使用方法2>加上key

xx=cache-cid:1
//    key的作用改变原有的key生成规则
    @Cacheable(value = "xx",key = "'cid:'+#cid")

  redis中的缓存名变简洁了，如果没有使用key的话就是使用原有的生成方法，在CacheKeyGenerator中（上面有这个生成key的方法类），所以就会看起来比较繁杂

 使用方法3》condition

属性 condition = "#cid > （数字）"

此属性的作用是添加了使用缓冲的机制，当cid大于多少的时候才会存缓存，否则还是一直从数据库拿值

如：@Cacheable(value = "xx",key = "'cid:'+#cid",condition = "#cid > 6")

@CachePut

只负责存缓存但不会去使用缓存，这个注解的属性与Cacheable的属性一致，也是那三个，属性作用一样，这个注解一般在redis中使用的较少，mysql多一点，一般用做读写分离的操作，就是一台服务器负责存缓存，一台负责于取缓存，在mysql中有 redis中也有

类似于更新操作，即每次不管缓存中有没有结果，都从数据库查找结果，并将结果更新到缓存，并返回结果

 @CacheEvict

用来清除用在本方法或者类上的缓存数据（用在哪里清除哪里）

使用，删除指定的数据与数据缓存

    @CacheEvict(value = "xx",key = "'cid:'+#cid")

 放在删除方法上面意味着删除数据的同时也删除缓存

 测试代码

 执行test存入缓存

 执行test2成功删除了数据库数据与缓存

 当我们把实现曾impl层中的删除方法返回值修改为0时，执行delete操作时不再会删除数据库中的数据，但是还是可以清空指定的缓存

属性 allEntries

删除以value中的值开头的所有的缓存

@CacheEvict(value = "xx",key = "'cid:'+#cid",allEntries = true)

三，redis的击穿穿透雪崩现象及解决方案*

 击穿：高并发量的同时key失效，导致请求直接到达数据库；

设置锁
1.获取 Redis 锁，如果没有获取到，则回到任务队列继续排队
2.获取到锁，从数据库拉取数据并放入缓存中
3.释放锁，其他请求从缓存中拿到数据

限流：请求redis之前做流量削峰

穿透： 很多请求都在访问数据库一定不存在的数据，造成请求将缓存和数据库都穿透的情况。

规则排除
可以增加一些参数检验。例如数据库数据 id 一般都是递增的，如果请求 id = -10 这种参数，势必绕过Redis。避免这种情况，可以对用户真实性检验等操作。

null值填充
当缓存穿透时，redis存入一个类似null的值，下次访问则直接缓存返回空，当数据库中存在该数据的值则需要把redis存在的null值清除并载入新值，此方案不能解决频繁随机不规则的key请求。

 雪崩： 雪崩和击穿类似，不同的是击穿是一个热点 Key 某时刻失效，而雪崩是大量的热点 Key 在一瞬间失效 。

给不同的热点key设置不同的缓存策略