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