【为什么使用redis

• 性能极高,redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s
• 丰富的数据类型,redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作
• redis命令友好易用
• springboot 已经自动集成了redis

【redis配置

1.首先在build.gradle中引入redis的依赖：compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis')其实做完这一步我们已经可以直接使用springboot提供的RedisTemplate，但是我们需要进一步优化，并且使用注解配置缓存2.添加缓存配置类： - KeyGenerator表明我们自己定义key生成的策略 - RedisCustomSerializer表明我们自己定义序列化的方式，这里使用了protostuff来序列化，protostuff是目前最高效，节省空间的序列化方式     3.在springboot启动类上表明启用缓存：@EnableCaching4.定义缓存的名称集合，统一管理缓存名称5.在需要使用缓存的查询服务上使用：@Cacheable(keyGenerator = "keyGenerator")6.在需要清理缓存的业务服务上使用：@CacheEvict(keyGenerator = "keyGenerator")

【缓存配置类

import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;import org.springframework.lang.Nullable;import java.time.Duration;/** * redis缓存配置类 * @author ibm * @since 0 * @date 2018-4-12 */@Configurationpublic class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {    @Override    @Nullable    @Bean    public KeyGenerator keyGenerator() {        return new RedisCustomKeyGenerator();    }    @Bean    public RedisTemplate
    
      redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);        RedisCustomSerializer customSerializer = new RedisCustomSerializer();        template.setValueSerializer(customSerializer);        template.afterPropertiesSet();        return template;    }    /**     *  设置 redis 数据默认过期时间     *  设置@cacheable 序列化方式     * @return     */    @Bean    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(){        RedisCustomSerializer customSerializer = new RedisCustomSerializer();        RedisCacheConfiguration configuration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();        configuration = configuration.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer        (customSerializer)).entryTtl(Duration.ofHours(1));        return configuration;    }}
    

【自定义序列化

import com.example.seckill.dao.entity.KillProduct;import io.protostuff.LinkedBuffer;import io.protostuff.ProtostuffIOUtil;import io.protostuff.runtime.RuntimeSchema;import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;import org.springframework.lang.Nullable;/** * 自定义的redis序列化 * @author ibm * @since 0 * @date 2018-4-22 */public class RedisCustomSerializer implements RedisSerializer {    private final RuntimeSchema
    
      schema = RuntimeSchema.createFrom(KillProduct.class);    @Nullable    @Override    public byte[] serialize(@Nullable Object o) throws SerializationException {        KillProduct killProduct = (KillProduct)o;        byte[] bytes = ProtostuffIOUtil.toByteArray(killProduct,schema,                LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE));        return bytes;    }    @Nullable    @Override    public Object deserialize(@Nullable byte[] bytes) throws SerializationException {        if(bytes != null){            KillProduct killProduct = schema.newMessage();            //反序列化            ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes,killProduct,schema);            return killProduct;        }else {            return null;        }    }}
    

【自定义key生成策略

这里有一个不好的地方是我直接使用第一个参数作为key的标示，是的程序中必须将id放在第一位，但这里只是一个事例，表明我们的key可以在这里进行自定义。

import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;import java.lang.reflect.Method;/** * 自定义的redis缓存key生成策略 * @author ibm * @since 0 * @date 201804013 */public class RedisCustomKeyGenerator implements KeyGenerator {    /**     * 简单的指定生成killProduct的缓存id，这里可以根据业务类型自定义所有的key生成策略     * @param target   被调用方法的类实例     * @param method  方法的名称     * @param params 方法的参数     * @return 缓存key     */    @Override    public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {        return params[0];    }    /**     * 提供redisTemplate使用的key查询方法     * @param cacheName 缓存名称     * @return 缓存的key前缀     */    public static final String getKey4CacheName(String cacheName){        //spring在生成key的时候会用cacheName::的前缀        return cacheName + "::";    }}

【使用spring注解操作缓存

• 在使用的类（读与写的类都需要）上我们使用如下注解表明这个服务使用缓存的名称是什么，也可以直接在方法上指明cacheName但是要写多次。
  @CacheConfig(cacheNames = RedisCacheName.KILL_PRODUCT)
• 在查询的服务方法上添加如下注解表明该方法的返回值需要缓存。
  @Cacheable(keyGenerator = "keyGenerator")
• 当被缓存的数据发生改变，缓存需要被清理或者修改，这里使用如下注解清除指定key的缓存。
  @CacheEvict(keyGenerator = "keyGenerator")

【redis客户端查看缓存

使用redis-cli命令进入redis输入keys * 查看所有的缓存我们可以看见缓存是按照cacheName + "::" + id 的方式生成的，而我们的key生成策略也是针对于生成id的那一部分。

【值得注意的一点

我们在使用缓存的时候应该注意缓存的对象应该处于哪一层，试想如果我的缓存在dao这一层，但是事务在service层，一个service方法包含了多个dao方法，如果在执行service方法的时候，拥有缓存的dao方法成功，但是接下来的到方法失败，那么我们的缓存就生效了，但是数据并没有落库，这就产生了数据不一致的问题。所以我们的缓存应该在事务的更上层。事务是一个原子操作，所有的缓存，消息，这种非强一致性要求的操作，都应该在事务成功提交后执行。