一、Redis介绍

1.1 Redis缓存

由于Redis的存取效率非常高，在开发实践中，通常会将一些数据从关系型数据库(例如MySQL)中读取出来，并写入到Redis中，后续当需要访问相关数据时，将优先从Redis中读取所需的数据，以此，可以提高数据的读取效率，并且，对一定程度的保护关系型数据库。

一旦使用Redis后，相关的数据就会同时存在于关系型数据和Redis中，即同一个数据有2份或更多(如果你使用了更多的Redis服务或其它数据处理技术)，则可能出现数据不同步的问题！

如果最终出现了关系型数据库和Redis中的数据不同的问题，则称之为“数据一致性问题”。

• 更新数据库成功 -> 更新缓存失败 -> 数据不一致

• 更新缓存成功 -> 更新数据库失败 -> 数据不一致

• 更新数据库成功 -> 淘汰缓存失败 -> 数据不一致

• 淘汰缓存成功 -> 更新数据库失败 -> 查询缓存mis

1.2 redis缓存使用前提

• 高频率访问的数据

  • 例如热门榜单

• 修改频率非常低的数

  • 例如商品的类别

• 对于数据的“准确性”要求不高的

  • 例如商品的库存余量（因为不管余量为多少，只有真正付款的时候才会去判断是否买到）

1.3 redis使用缓存的时机

关于在项目中应用Redis，首先考虑何时将MySQL中的数据读取出来并写入到Redis中！常见的策略有：

• 直接尝试从Redis中读取数据，如果Redis中无此数据，则从MySQL中读取并写入到Redis

  • 从运行机制上，类似于单例模式中的懒汉式

• 当项目启动时，就直接从MySQL中读取数据并写入到Redis

  • 从运行机制上，类似于单例模式中的饿汉式

  • 这种做法通常称之为“缓存预热”

当使用缓存预热的处理机制时，需要使得某段代码是项目启动时就自动执行的，可以自定义组件类实现AppliacationRunner接口，重写其中的run( )方法，此方法将在项目启动完成之后自动调用。

二、实际操作案例

结合上面所述的，缓存应用的前提和时机，我们设定一个需求，假设：某电商网站的主页面需要显示很多的品牌信息，消费者可以点击品牌信息进入专栏，在大量用户的情况下，品牌信息无疑是需要缓存的。

品牌信息的特点：1）首先不会大量的更改，不会频繁的更改。2）因为在主页面，所以访问量特别大。

2.1 常规准备工作

常见的一些操作我这里就不演示了，代码上传至GitHub

1）创建一个spring boot的web项目

2）编写品牌类(Brand)和各个层级的基本操作（controller层、service层、mapper/dao层）

3）在浏览器上输入url测试，正常跑通就行

2.2 引入配置redis

2.2.1 引入redis的启动依赖

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

2.2.2 在application.yml里面配置redis的地址信息等

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379

2.2.3 创建redisTemplate的配置类，指定键值序列化方式

这里是创建了一个redisTemplate的配置类，然后value的序列化方式是json，因为我们这边需求是只对Brand进行缓存，所以泛型我直接指定了Brand。

@Configuration
public class RedisConfiguration {
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
        RedisTemplate<String, Brand> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
​
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
​
        return redisTemplate;
    }
}

2.2.4 创建redis操作Brand的接口和实现类

这里就是将缓存数据放入redis中，所以属于是dao层的操作，我这里命名为：IBrandRedisRepository。存入redis的前缀以brand开头，冒号分隔。

里面的操作有向redis保存单个数据，保存list数据，删除所有数据，查询数据等。

public interface IBrandRedisRepository {
    String BRAND_ITEM_KEY_PREFIX = "brand:item:";
​
    String BRAND_LIST_KEY = "brand:list";
​
    void save(Brand brand);
​
    void save(List<Brand> brands);
​
    Brand getById(Integer id);
​
    List<Brand> list();
​
    List<Brand> list(Integer start,Integer end);
​
    Long deleteAll();
}

@Repository
public class BrandRedisRepository implements IBrandRedisRepository {
​
    @Autowired
    RedisTemplate<String,Brand> redisTemplate;
​
    public BrandRedisRepository() {
        log.debug("创建处理缓存的数据访问对象");
    }
​
    @Override
    public void save(Brand brand) {
        redisTemplate.opsForValue().set(getKey(brand.getId()),brand);
        log.debug("成功向redis中写入数据:{}",brand);
    }
​
    @Override
    public void save(List<Brand> brands) {
        ListOperations<String, Brand> ops = redisTemplate.opsForList();
        for (Brand brand : brands) {
            ops.rightPush(BRAND_LIST_KEY,brand);
        }
    }
​
    @Override
    public Brand getById(Integer id) {
        Brand brand = redisTemplate.opsForValue().get(getKey(id));
        log.debug("从redis中读取的数据是{}",brand);
        return brand;
    }
​
    @Override
    public List<Brand> list() {
        int start = 0,end = -1;
        return list(start,end);
    }
​
    @Override
    public List<Brand> list(Integer start, Integer end) {
        ListOperations<String, Brand> ops = redisTemplate.opsForList();
        List<Brand> range = ops.range(BRAND_LIST_KEY, start, end);
        return range;
    }
​
    @Override
    public Long deleteAll() {
        Set<String> keys = redisTemplate.keys("brand:*");
        return redisTemplate.delete(keys);
    }
​
​
    private String getKey(Integer id){
        return BRAND_ITEM_KEY_PREFIX + id;
    }
}

2.2.5 缓存预热操作

根据第一节的分析，缓存有一个预热的常规操作。就是在项目启动的时候，从关系型数据库中读取数据，放入缓存当中。就算是数据量很大的情况下，也只是启动的时候缓慢，是可以接受的。

创建类CachePreLoad并实现ApplicationRunner接口的run方法

@Slf4j
@Component
public class CachePreLoad implements ApplicationRunner {

    @Autowired
    BrandService brandService;

    @Autowired
    IBrandRedisRepository redisRepository;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        log.debug("开始缓存预热...");
        log.debug("从MySQL中读取品牌列表");
        List<Brand> brands = brandService.list();
        log.debug("删除Redis原有的数据");
        redisRepository.deleteAll();
        log.debug("将品牌列表写入到Redis");
        redisRepository.save(brands);
        for (Brand brand : brands) {
            redisRepository.save(brand);
        }
        log.debug("缓存预热完成");
    }
}

继承了ApplicationRunner之后，他的run方法会在项目启动之后，进行执行，达到初始化的一些功能。

根据日志输出我们可以看到，将MySQL中的数据写入了redis当中。写入过程是首先删除了redis的原始数据，然后进行单个写入和list的写入，单个写入是详细查询的时候使用，然后写入list是为了以后查询列表准备的，分页什么的。

redis中数据：

2.2.6 测试

1）用浏览器或者postman请求查询接口:http://localhost:8080/brand/1,然后观察日志输出。

日志信息：

2）人为在数据库中新增一条数据，再访问最新数据，观察输出

可以看到访问连续访问两次，第一次没走缓存，第二次走的是缓存

2.2.7 小案例总结

这个小案例是展示了缓存的最基本的使用原理，利用“牺牲空间，换取时间“的思想和保护数据库的目的，实现了这么一个小案例。

仍然有很多不足的地方：

1. 缓存数据的淘汰策略可以使用指定过期时间的方法。
2. 对于某些数据，例如：销售榜单，热搜榜等可以使用定时操作进行缓存更新，这些数据不一定要完全实时
3. 操作太繁琐，每个接口都需要手动去添加一部分代码

2.3 改进版案例

针对上面的操作繁琐的问题，我这边结合Spring的AOP进行了改造。（对AOP、注解、反射不熟悉的同学可以直接看文章后面的SpringCache）

目的是：将缓存的操作抽离出来，只需要给方法添加注解，就能够自动的进行缓存的读写操作，让项目的业务操作和缓存操作进行解耦。

思路是：通过AOP编程、自定义注解和反射的机制对业务层的方法进行切面，然后在AOP中针对业务层的方法名进行缓存。

PS：
另外，在缓存淘汰策略上面我这边设置的是一分钟时间自动淘汰数据，也可以提供一个思路，在每次向Redis存入缓存数据的时候，可以使用一个HashSet记录缓存的key值，然后用一些算法自定义缓存淘汰策略，这里就不展开说了。
这也从另外一个角度说明，利用Redis进行缓存的技术是非常灵活的，可以结合自己的实际项目进行定制操作。

2.3.1 准备工作

还是使用上面那个品牌的案例，需求保持不变。上面案例的初始情况保持一致。

2.3.2 修改Redis的配置

Redis的配置是针对Brand数据类型的，不利于扩展，这里将值修改为Object类型，让任何数据类型都能进行缓存

@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
​
    redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
    redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
​
    return redisTemplate;
}

2.3.3 自定义注解

这里自定义一个注解CacheAnnotation，让注解能够被添加到方法上并且在运行时期也能继续生效

ps：这里可以给注解添加参数，达到缓存使用的多样性，或者是通过配置文件传值的方式进行缓存的控制。

@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface CacheAnnotation {
​
}

2.3.4 添加SpringAOP

我们创建一个类CacheAOP，在类上添加@Aspect注解，用来专门对缓存进行AOP操作。对AOP不熟悉的同学要先学习一下AOP相关的操作。

1）创建CacheAOP类

2）自动注入RedisTemplate

3）定义好切入点（这里切入的是项目中的service层

4）定义好切面，进行缓存的处理

@Slf4j
@Aspect
@Component
public class CacheAOP {

    /**
     * 自动注入RedisTemplate
     */
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 定义切入点：返回值任意，service包下所有的方法，参数值任意
     */
    @Pointcut("execution(* com.hanson.cache.service..*(..))")
    public void pointCut() {

    }

    /**
     * 定义切面：
     * 1.获得方法的类对象-->通过Class对象获得方法的Method对象
     * 2.获得方法的签名-->通过签名拿到方法的名称，参数类型-->获得方法的Method对象
     * 3.获得方法的参数的值-->作为缓存数据读写的key值
     *
     * @param pjp
     * @return
     * @throws Throwable
     */
    @Around("pointCut()")
    public Object cacheOption(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        // 拿到该方法的类对象
        Class<?> cls = pjp.getTarget().getClass();
        // 拿到方法签名
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        // 拿到方法名称
        String methodName = signature.getName();
        // 拿到参数类型
        Class[] parameterTypes = signature.getParameterTypes();
        // 获取方法类对象
        Method method = cls.getMethod(methodName, parameterTypes);

        if (!method.isAnnotationPresent(CacheAnnotation.class)) {
            Object proceed = pjp.proceed();
            return proceed;
        }

        //如果被自定义的注解标注,调用getRedisKey,获得key值
        String redisKey = getRedisKey(signature, pjp, cls, methodName);
        log.debug("最后的RedisKey值是：{}", redisKey);

        //通过redisTemplate查询redis对应key的值
        Object result = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);

        //如果不为空：直接返回这个值，不执行调用的方法
        if (result != null){
            log.debug("从redis中拿到的数据：{}",result);
            return result;
        }

        // 执行方法 获取返回值
        Object proceed = pjp.proceed();
        log.debug("从数据库中拿到的数据：{}",proceed);

        //将返回值存入redis当中作为缓存数据，过期时间为一分钟
        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,proceed,1L, TimeUnit.MINUTES);
        return proceed;

    }

    /**
     * 拿到类名，方法名，参数名，参数值；然后拼接成一个字符串，类似于：BrandServiceImpl:getById:id{6}
     * 这个字符串作为缓存数据的key值
     *
     * @param signature
     * @param pjp
     * @param cls
     * @param methodName
     * @return 返回缓存数据的key值
     */
    public String getRedisKey(MethodSignature signature, ProceedingJoinPoint pjp, Class cls, String methodName) {
        // 获取传进来的参数名称
        String[] parameterNames = signature.getParameterNames();
        log.debug("参数名称：{}", parameterNames);
        // 获取传进来的参数值
        Object[] args = pjp.getArgs();
        log.debug("args的值是：{}", args);
        // 获取类名
        String clsName = cls.getName();
        log.info("className的值是：{}", clsName);
        StringBuilder redisKey = new StringBuilder(clsName.substring(clsName.lastIndexOf(".") + 1, clsName.length()));
        redisKey.append(":" + methodName);
        for (int i = 0; i < parameterNames.length; i++) {
            redisKey.append(":");
            redisKey.append(parameterNames[i]);
            redisKey.append("{");
            redisKey.append(args[i]);
            redisKey.append("}");
        }
        if (parameterNames.length == 0) {
            redisKey.append(":NoArgs");
        }
        return redisKey.toString();
        
    }
}

2.3.5 测试

1）连续访问两次同一个接口，先从数据库拿到，再从redis缓存中拿到

2）访问不同的接口（数据类型不一致）测试通用性

可以看到这样操作缓存的健壮性和可扩展性是很好的，可以在此基础上进行功能的添加，功能一旦完善了，那就是下一个缓存框架的问世了。

三、SpringCache

做了很多的铺垫，其实Spring给我们提供了一个开箱即用的缓存机制，SpringCache提供几个少量的注解，就能实现多种缓存的实现，例如Caffeine、Redis等。这里介绍的是结合Redis使用。

3.1 注解的介绍：

只要了解相应的配置和注解就能够举一反三，不一定使用redis作为你项目的缓存。

3.1.1 Cacheable注解

将方法返回值加入缓存。同时在查询时，会先从缓存中取，若不存在才再发起对数据库的访问。在后续调用时（使用相同的参数），返回缓存中的值，而不必实际调用该方法。

注解参数：

1）value：指定缓存的名称，也可以说是缓存的prefix

例如：@Cacheable(value=”mycache”)

2）key：缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpringEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合

例如：@Cacheable(value=”mycache”,key=”#user.id”)；表示方法传入的参数User对象的id作为Key

3）condition：缓存的条件，可以为空，使用 SpringEL 编写，返回 true 或者 false，只有为 true 才进行缓存

例如：@Cacheable(value=”mycache”,condition=”#user.age>18”)；表示方法传入的参数User对象，如果User

4）cacheManager：缓存管理器，可以为不同的方法使用不同的缓存策略，例如缓存数据的保存时间为一分钟，或者是保存时间为一天。

3.1.2 CachePut注解

能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存，和 @Cacheable 不同的是，它每次都会触发真实方法的调用。当需要在不干扰方法执行的情况下更新缓存时，可以使用@CachePut注释。也就是说，始终调用该方法，并将其结果放入缓存。它支持与@Cacheable相同的选项，应该用于缓存填充。

用人话来说：就是你在更新数据库的时候，要同步更新缓存数据，就用这个注解。

3.1.3 CacheEvict注解

能够根据一定的条件对缓存进行清空，对于从缓存中删除过时或未使用的数据非常有用。与@Cacheable相反，@CacheEvict 定义了执行缓存逐出的方法（即充当从缓存中删除数据的触发器的方法）。

注解参数：

跟Cacheable一样，拥有那三属性，同时还有一个allEntries属性，该属性默认为false，当为true时，删除该value所有缓存。

3.1.4 Caching注解

有时候我们可能组合多个Cache注解使用；比如用户新增成功后，我们要添加id–>user；username—>user；email—>user的缓存；此时就需要@Caching组合多个注解标签了。

@Caching(put = {
@CachePut(value = "user", key = "#user.id"),
@CachePut(value = "user", key = "#user.username"),
@CachePut(value = "user", key = "#user.email")
})
public User save(User user) {
}

3.1.5 CacheConfig注解

CacheConfig是一个类级别的注解。

所有的@Cacheable里面都有一个value的属性，这个注解能够指定该类下面所有@Cacheable的value值。

假设我在UserService类上面添加了这个注解，并且指定了value值，那么UserService类下的所有需要缓存的方法（例如：getById( )方法）都不需要添加value值了。

3.2 SpringCache整合redis

3.2.1 添加依赖项，启动类添加@EnableCaching

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

@EnableCaching
@SpringBootApplication
public class RedisCacheApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RedisCacheApplication.class,args);
    }
}

3.2.2 配置yml文件

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  cache:
    type: redis

mybatis:
  mapper-locations: classpath:mappers/*xml
  type-aliases-package: com.hanson.cache.mybatis.entity

重点是 spring.cache.type 这个配置，SpringCache是提供了多种缓存的实现方式，redis只是其中一种。

3.2.3 创建Redis的配置类

注意：需要被缓存类（这里是Brand类）实现Serializable接口。

@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    // 创建一个JSON格式序列化对象，对缓存数据的key和value进行转换
    Jackson2JsonRedisSerializer<Object> 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);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
​
    template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
​
    return template;
}

这个就是一个简单的RedisTemplate，只是配置了键值对的序列化方式而已，

你其实也可以这样做：都是配置一下redisTemplate

@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
    RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
​
    redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
    redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
​
    return redisTemplate;
}

3.2.4 在方法上面使用缓存

这里代表的是：

根据Id查询品牌数据，然后开启缓存；

缓存的名称的头部是brands开头，例如：brands:xx:xx

缓存的key使用传入进来的id进行设置；

开启条件缓存，只有id是2的倍数，redis才进行缓存

@Cacheable(value = "brands",key = "#id",condition = "#id%2==0")
public Brand getById(Integer id) {
    Brand brand = brandMapper.selectById(id);
    return brand;
}

可以看到实现效果是只有2，4，6这种偶数才进行了缓存

3.2.5 自定义缓存管理器

除了上面的这种简单做法，我们还可以自己添加一些缓存规则，这就需要用到缓存管理器了。

@Bean("cacheManager")
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory){
    //通过下面的instanceConfig()方法获得一个RedisCacheConfiguration;
    RedisCacheConfiguration configuration = instanceConfig();
    
    return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
            .cacheDefaults(configuration)//设置默认参数
            .transactionAware()//事务感知
            .build();
}
private RedisCacheConfiguration instanceConfig(){
    return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofSeconds(60L))//设置过期时间为60秒
            .disableCachingNullValues();//不缓存空对象
}

然后有了缓存管理器之后，你也就可以在代码中运用他了，通过给@EnableCache的manager属性添加值就行了

@Override
@Cacheable(value = "brands",key = "#id",condition = "#id%2==0",cacheManager = "cacheManager")
public Brand getById(Integer id) {
    Brand brand = brandMapper.selectById(id);
    return brand;
}

3.2.6 小技巧

在你一定使用缓存管理器的情况下，如果你觉得给每个类都添加Serializable接口太麻烦了，可以在构建RedisCacheConfiguration的时候添上这么一句话：

.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(RedisSerializer.json()))

这句话的意思就是：将Redis缓存配置的值序列化方式设置成JSON格式，最终的效果如下

@Bean("cacheManager")
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory){
    //通过下面的instanceConfig()方法获得一个RedisCacheConfiguration;
    RedisCacheConfiguration configuration = instanceConfig();
    
    return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
            .cacheDefaults(configuration)//设置默认参数
            .transactionAware()//事务感知
            .build();
}
private RedisCacheConfiguration instanceConfig(){
    return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofSeconds(60L))//设置过期时间为60秒
            .disableCachingNullValues();//不缓存空对象
}

测试结果：第一次走数据库，第二次就没有数据库输出，redis里面正常保存数据