springboot+redis+缓存

整合

添加依赖

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

连接redis，配置yml文件

主机

端口号

数据库是哪一个

密码

配置类

package com.aaa.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

@Configuration

public class RedisTemplateConfig  {


    // 工具   redisTemplate
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        // 创建一个redisTemplate
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        // redis 序列化
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        // 序列化的对象
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = 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等会抛出异常
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }
}

调用类方法进行操作redis

package com.aaa;

import junit.framework.TestCase;
import junit.framework.TestSuite;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootTest
public class AppTest {


    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;


    @Test
    public void testString(){
        // 添加一个数据
        redisTemplate.opsForValue().set("test","test1");
    }


}

缓存

我们准备springboot+mybatis来使用缓存

流程

当我们实行增删改查的时候会大量的访问数据库，为了减缓数据库的压力或其他问题，我们使用缓存来解决，如果缓存中没有我们需要的数据时，我们将会访问数据库，但是如果缓存中有我们需要的数据，我们就不用再访问数据库了，而是直接拿到缓存即可

缓存穿透:

业务系统要查询的数据根本就不存在！当业务系统发起查询时，按照上述流程，首先会前往缓存中查询，由于缓存中不存在，然后再前往数据库中查询。由于该数据压根就不存在，因此数据库也返回空。这就是缓存穿透。

综上所述：业务系统访问压根就不存在的数据，就称为缓存穿透。

危害

如果存在海量请求查询压根就不存在的数据，那么这些海量请求都会落到数据库中，数据库压力剧增，可能会导致系统崩溃（你要知道，目前业务系统中最脆弱的就是 IO，稍微来点压力它就会崩溃，所以我们要想种种办法保护它）。

解决

把所有可能访问的值全部放到布隆过滤器里面 如果布隆过滤器中没有你要查询的值就直接返回null

缓存击穿:

访问的这个热点数据正好过期了，将会产生大量的请求访问数据库，给数据库带来巨大的压力

解决：

加锁

缓存雪崩：

缓存给数据库抵挡了大量的查询请求，但是一旦缓存宕机了，那么原本被缓存抵挡的海量查询请求就会像疯狗一样涌向数据库。此时数据库如果抵挡不了这巨大的压力，它就会崩溃。

配置类:

package com.aaa.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

@Configuration
// 开启缓存
@EnableCaching
public class RedisTemplateConfig  {


    // 工具   redisTemplate
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        // 创建一个redisTemplate
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        // redis 序列化
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        // 序列化的对象
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = 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等会抛出异常
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }


    // 注入缓存的bean
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
//解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒

        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) //
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

开启缓存

@EnableCaching

我们的配置类上面必须要加上这个注解不加 就没有办法使用缓存

缓存一般是加在service层

@Cacheable

对应的value值或者是cachename的值必须要写

查询

用我们的工具就可以看到

如果redis里没有这个数据，它会先访问数据库，然后把我们访问的这个数据添加到缓存里，下次查询的时候因为我们缓存里已经有了我们需要的数据，所以就不会再去访问数据库了，而是直接访问缓存

@CachePut

不管数据里面有没有 都会加到缓存中

添加或修改

我们可以自己去设置缓存的key名

@CacheEvict

删除

清除缓存

@CacheEvict是用来标注在需要清除缓存元素的方法或类上的

allEntries = true：代表清除value对应的值下面的所有的缓存，false：只清楚对应key的缓存

如果不写allEntries：也只会清楚对应key的缓存