Spring boot redis的使用

柔光的暖阳◎ 2022-06-08 23:27 188阅读 0赞

源码地址[https://github.com/yejingtao/forblog.git][https_github.com_yejingtao_forblog.git]中mybank-jpa-redis项目。

上篇博文讲解了spring boot web+data的用法，本篇在前面基础上扩展下缓存和事务的功能。

内存的使用能提高io读写速度，但是单机的JVM存在内存较小、跨结点无法共享的缺陷，所以需要掌握一种缓存技术来解决单机缺陷，我们这里选择的是Redis。

本地开发和测试推荐docker容器，docker刚上手比较难，概念上的东西不好理解，但是真正使用起来方便的飞起，因为我们不用再重复制造轮子，可以直接搬来用。

本篇重点介绍Redis在Spring data中的用法和事务如何控制，后续会专门做redis和docker的专题，欢迎持续关注。

POM依赖添加对redis的使用：

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

配置文件增加redis地址的配置：

server:
      port: 8081
    spring:
      datasource:
        url: jdbc:mysql://192.168.226.130:3306/schema1
        username: root
        password: admin123
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
      redis:
        database: 0
        port: 6379
        host: 192.168.226.130
        pool:
          max-idle: 8
          min-idle: 0
          max-active: 8
          max-wait: -1
      jpa:
        database: MYSQL
        show-sql: true
      application:
        name: mybank

主程序Application添加注解@EnableCaching，标识开启缓存。

Entity层实现Serializable，要将复杂对象序列化方式缓存到redis中。

Service层增加缓存的注解。

@Cacheable（查询缓存，每次查询以一个标识作为key，如果再次执行本查询方法根据key判断是直接返回缓存结果还是去数据库获取）

@CacheEvict（清理缓存，一般用在delete方法中）

@CachePut（重新设置缓存，一般用户update或save方法中）

如果一个方法需要对多组缓存做处理需要使用@Caching注解，入参是数组类型的@CacheEvict或者@CachePut注解。

@Override
    	@Cacheable(value="userInfo", key="#name")
    	public List<User> findUserByName(String name) {
    		return userRepository.findByName(name);
    	}
    
    	@Override
    	@Cacheable(value="operationInfo", key="#userId")
    	public List<Operation> findOperationByUserId(int userId) {
    		return operationRepository.findByUserId(userId);
    	}
    
    	@Override
    	@Caching(evict = { @CacheEvict(value="userInfo", key="#user.name"),
    			@CacheEvict(value="operationInfo", key="#user.id")})
    	@Transactional(isolation = Isolation.DEFAULT,propagation = Propagation.REQUIRED)
    	//@Transactional
    	public User createOrUpdate(User user,String description) {
    		user = userRepository.save(user);
    		Operation operation = new Operation(user.getId(),description);
    		operationRepository.save(operation);
    		return user;
    	}

findUserByName方法根据入参name为key保存到缓存中，redis缓存的name是userInfo

findOperationByUserId方法根据入参userId为key保存到缓存中，redis缓存中的name是operationInfo

createOrUpdate方法会新增或者修改user和operation记录，如果不处理缓存那么之后的find方法得到的数据与数据库不同步了，所以这里我们清理掉     userInfo和operationInfo缓存，让他们下次执行重新去数据库加载。

以上是 redis 作为二级缓存的用法，用来减少数据的压力提高响应速率， redis 还有个用法是作为架构的系统缓存，例如加载初始化属性、静态资源、结点间共享数据等， MainController 中有此种用法。

/**
    	 * 创建用户
    	 * @param user
    	 * @return
    	 */
    	@RequestMapping(value="/saveUser",method=RequestMethod.POST)
    	public String create(ModelMap modelMap,User user) {
    		String description = user.getId()>0?("update money into "+user.getCurrent()):"register a new user";
    		User thisUser = userService.createOrUpdate(user,description);
    		modelMap.addAttribute("thisUser", thisUser);
    		modelMap.addAttribute("thisOperations", userService.findOperationByUserId(thisUser.getId()));
    		//这里是系统缓存的用法
    		HashOperations<String, String, String> hashOp = redisTemplate.opsForHash();
    		hashOp.put(REDIS_KEY, thisUser.getName(), (new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).format(new Date()));//user latest modify time
    		return "myuser";
    	}

@RequestMapping(value="/find",method=RequestMethod.GET)
    	@ResponseBody
    	public String findUserInfo(@NotNull String name) {
    		StringBuffer returnSb = new StringBuffer();
    		List<User> userList = userService.findUserByName(name);
    		returnSb.append("User: " + userList.get(0).toString() + "\\r\\n");
    		//这里是系统缓存的用法
    		HashOperations<String, String, String> hashOp = redisTemplate.opsForHash();
    		String userLatestModifyTime = hashOp.get(REDIS_KEY, userList.get(0).getName());//user latest modify time
    		returnSb.append("User latest modify time: " + userLatestModifyTime + "\\r\\n");
    		returnSb.append("Operation: ");
    		List<Operation> operationList = userService.findOperationByUserId(userList.get(0).getId());
    		if(operationList!=null && operationList.size()>0) {
    			operationList.forEach(o->returnSb.append(o));
    		}
    		
    		return returnSb.toString();
    		
    	}

我们想维护用户最后一次更改操作的时间点，可以通过redisClient+log中打印的sql来判断缓存是否生效。

![Center][]

![Image 1][]

注意：做系统缓存时我层尝试将date作为最后个参数传入HashOperations会报错java.lang.ClassCastException: java.util.Date cannot be cast tojava.lang.String，这里只能传入字符串。

解决了缓存问题我们最后来看一下Spring data事务是如何解决的。

最简洁的办法是在需要事务控制的方法上添加一个无任何参数的@Transactional就搞得定，本质上等价于@Transactional(isolation = Isolation.DEFAULT,propagation =Propagation.REQUIRED)

事务有2个参数隔离级别和传播行为。

隔离级别 Isolation ：事物之间的隔离程度，脏读、重复读、幻读。  
看下源码就能了解有哪些级别都是什么意义

public enum Isolation {
    
    	DEFAULT(TransactionDefinition.ISOLATION_DEFAULT),
    
    	READ_UNCOMMITTED(TransactionDefinition.ISOLATION_READ_UNCOMMITTED),
    
    	READ_COMMITTED(TransactionDefinition.ISOLATION_READ_COMMITTED),
    
    	REPEATABLE_READ(TransactionDefinition.ISOLATION_REPEATABLE_READ),
    
    	SERIALIZABLE(TransactionDefinition.ISOLATION_SERIALIZABLE);
    
    	private final int value;
    
    	Isolation(int value) { this.value = value; }
    
    	public int value() { return this.value; }
    
    }

传播行为Propagation：上午上下文直接对事物的传递是如何处理的。

依旧需要看源码才能更好理解

public enum Propagation {
    
    	REQUIRED(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED),
    
    	SUPPORTS(TransactionDefinition.PROPAGATION_SUPPORTS),
    
    	MANDATORY(TransactionDefinition.PROPAGATION_MANDATORY),
    
    	REQUIRES_NEW(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW),
    
    	NOT_SUPPORTED(TransactionDefinition.PROPAGATION_NOT_SUPPORTED),
    
    	NEVER(TransactionDefinition.PROPAGATION_NEVER),
    
    	NESTED(TransactionDefinition.PROPAGATION_NESTED);
    
    	private final int value;
    
    	Propagation(int value) { this.value = value; }
    
    	public int value() { return this.value; }
    
    }

[https_github.com_yejingtao_forblog.git]: https://github.com/yejingtao/forblog.git
[Center]: /images/20220609/2d3a1b2a929d431e94a38eabd3a38c89.png
[Image 1]: