Spring Boot使用redis做数据缓存

1 添加redis支持

在pom.xml中添加

  1. <dependency>
  2. <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  3. <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
  4. </dependency>

2 redis配置

  1. package com.wisely.ij.config;
  2. import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
  3. import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
  4. import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
  5. import org.springframework.cache.CacheManager;
  6. import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
  7. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
  8. import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
  9. import org.springframework.context.annotation.Bean;
  10. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
  11. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
  12. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
  13. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
  14. import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
  15. import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
  16. import java.lang.reflect.Method;
  17. @Configuration
  18. @EnableCaching
  19. public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
  20. @Bean
  21. public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){
  22. return new KeyGenerator() {
  23. @Override
  24. public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
  25. StringBuilder sb = new StringBuilder();
  26. sb.append(target.getClass().getName());
  27. sb.append(method.getName());
  28. for (Object obj : params) {
  29. sb.append(obj.toString());
  30. }
  31. return sb.toString();
  32. }
  33. };
  34. }
  35. @Bean
  36. public CacheManager cacheManager(
  37. @SuppressWarnings("rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {
  38. return new RedisCacheManager(redisTemplate);
  39. }
  40. @Bean
  41. public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(
  42. RedisConnectionFactory factory) {
  43. StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(factory);
  44. Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
  45. ObjectMapper om = new ObjectMapper();
  46. om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
  47. om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
  48. jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
  49. template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
  50. template.afterPropertiesSet();
  51. return template;
  52. }
  53. }

3 redis服务器配置

  1. # REDIS (RedisProperties)
  2. spring.redis.database= # database name
  3. spring.redis.host=localhost # server host
  4. spring.redis.password= # server password
  5. spring.redis.port=6379 # connection port
  6. spring.redis.pool.max-idle=8 # pool settings ...
  7. spring.redis.pool.min-idle=0
  8. spring.redis.pool.max-active=8
  9. spring.redis.pool.max-wait=-1
  10. spring.redis.sentinel.master= # name of Redis server
  11. spring.redis.sentinel.nodes= # comma-separated list of host:port pairs

4 应用

测试两个实体类

  1. package com.wisely.ij.domain;
  2. public class Address {
  3. private Long id;
  4. private String province;
  5. private String city;
  6. public Address(Long id,String province, String city) {
  7. this.id = id;
  8. this.province = province;
  9. this.city = city;
  10. }
  11. public Address() {
  12. }
  13. public Long getId() {
  14. return id;
  15. }
  16. public void setId(Long id) {
  17. this.id = id;
  18. }
  19. public String getProvince() {
  20. return province;
  21. }
  22. public void setProvince(String province) {
  23. this.province = province;
  24. }
  25. public String getCity() {
  26. return city;
  27. }
  28. public void setCity(String city) {
  29. this.city = city;
  30. }
  31. }
  1. package com.wisely.ij.domain;
  2. public class User {
  3. private Long id;
  4. private String firstName;
  5. private String lastName;
  6. public User(Long id,String firstName, String lastName) {
  7. this.id = id ;
  8. this.firstName = firstName;
  9. this.lastName = lastName;
  10. }
  11. public User() {
  12. }
  13. public Long getId() {
  14. return id;
  15. }
  16. public void setId(Long id) {
  17. this.id = id;
  18. }
  19. public String getFirstName() {
  20. return firstName;
  21. }
  22. public void setFirstName(String firstName) {
  23. this.firstName = firstName;
  24. }
  25. public String getLastName() {
  26. return lastName;
  27. }
  28. public void setLastName(String lastName) {
  29. this.lastName = lastName;
  30. }
  31. }

使用演示

  1. package com.wisely.ij.service;
  2. import com.wisely.ij.domain.Address;
  3. import com.wisely.ij.domain.User;
  4. import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
  5. import org.springframework.stereotype.Service;
  6. /**
  7. * Created by wisely on 2015/5/25.
  8. */
  9. @Service
  10. public class DemoService {
  11. @Cacheable(value = "usercache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")
  12. public User findUser(Long id,String firstName,String lastName){
  13. System.out.println("无缓存的时候调用这里");
  14. return new User(id,firstName,lastName);
  15. }
  16. @Cacheable(value = "addresscache",keyGenerator = "wiselyKeyGenerator")
  17. public Address findAddress(Long id,String province,String city){
  18. System.out.println("无缓存的时候调用这里");
  19. return new Address(id,province,city);
  20. }
  21. }
  1. package com.wisely.ij.web;
  2. import com.wisely.ij.domain.Address;
  3. import com.wisely.ij.domain.User;
  4. import com.wisely.ij.service.DemoService;
  5. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
  6. import org.springframework.stereotype.Controller;
  7. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
  8. import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
  9. /**
  10. * Created by wisely on 2015/5/25.
  11. */
  12. @Controller
  13. public class DemoController {
  14. @Autowired
  15. DemoService demoService;
  16. @RequestMapping("/test")
  17. @ResponseBody
  18. public String putCache(){
  19. demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");
  20. demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");
  21. System.out.println("若下面没出现“无缓存的时候调用”字样且能打印出数据表示测试成功");
  22. return "ok";
  23. }
  24. @RequestMapping("/test2")
  25. @ResponseBody
  26. public String testCache(){
  27. User user = demoService.findUser(1l,"wang","yunfei");
  28. Address address =demoService.findAddress(1l,"anhui","hefei");
  29. System.out.println("我这里没执行查询");
  30. System.out.println("user:"+"/"+user.getFirstName()+"/"+user.getLastName());
  31. System.out.println("address:"+"/"+address.getProvince()+"/"+address.getCity());
  32. return "ok";
  33. }
  34. }

5 检验

先访问http://localhost:8080/test 保存缓存

Spring Boot使用redis做数据缓存

再访问http://localhost:8080/test2 调用缓存里的数据

Spring Boot使用redis做数据缓存

http://wiselyman.iteye.com/blog/2184884

整合 spring 4(包括mvc、context、orm) + mybatis 3 示例》一文简要介绍了最新版本的 Spring MVC、IOC、MyBatis ORM 三者的整合以及声明式事务处理。现在我们需要把缓存也整合进来,缓存我们选用的是 Redis,本文将在该文示例基础上介绍 Redis 缓存 + Spring 的集成。关于 Redis 服务器的搭建请参考博客《Redhat5.8 环境下编译安装 Redis 并将其注册为系统服务》。

1. 依赖包安装

pom.xml 加入:

  1. <!-- redis cache related.....start -->
  2. <dependency>
  3. <groupId>org.springframework.data</groupId>
  4. <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
  5. <version>1.6.0.RELEASE</version>
  6. </dependency>
  7. <dependency>
  8. <groupId>redis.clients</groupId>
  9. <artifactId>jedis</artifactId>
  10. <version>2.7.3</version>
  11. </dependency>
  12. <!-- redis cache related.....end -->

2. Spring 项目集成进缓存支持

要启用缓存支持,我们需要创建一个新的 CacheManager bean。CacheManager 接口有很多实现,本文演示的是和 Redis 的集成,自然就是用 RedisCacheManager 了。Redis 不是应用的共享内存,它只是一个内存服务器,就像 MySql 似的,我们需要将应用连接到它并使用某种“语言”进行交互,因此我们还需要一个连接工厂以及一个 Spring 和 Redis 对话要用的 RedisTemplate,这些都是 Redis 缓存所必需的配置,把它们都放在自定义的 CachingConfigurerSupport 中:

  1. /**
  2. * File Name:RedisCacheConfig.java
  3. *
  4. * Copyright Defonds Corporation 2015
  5. * All Rights Reserved
  6. *
  7. */
  8. package com.defonds.bdp.cache.redis;
  9. import org.springframework.cache.CacheManager;
  10. import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
  11. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
  12. import org.springframework.context.annotation.Bean;
  13. import org.springframework.context.annotation.Configuration;
  14. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
  15. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
  16. import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
  17. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
  18. /**
  19. *
  20. * Project Name:bdp
  21. * Type Name:RedisCacheConfig
  22. * Type Description:
  23. *  Author:Defonds
  24. * Create Date:2015-09-21
  25. *
  26. * @version
  27. *
  28. */
  29. @Configuration
  30. @EnableCaching
  31. public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
  32. @Bean
  33. public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
  34. JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
  35. // Defaults
  36. redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");
  37. redisConnectionFactory.setPort(6379);
  38. return redisConnectionFactory;
  39. }
  40. @Bean
  41. public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {
  42. RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
  43. redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
  44. return redisTemplate;
  45. }
  46. @Bean
  47. public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
  48. RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
  49. // Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)
  50. cacheManager.setDefaultExpiration(3000); // Sets the default expire time (in seconds)
  51. return cacheManager;
  52. }
  53. }

当然也别忘了把这些 bean 注入 Spring,不然配置无效。在 applicationContext.xml 中加入以下:

  1. <context:component-scan base-package="com.defonds.bdp.cache.redis" />

3. 缓存某些方法的执行结果

设置好缓存配置之后我们就可以使用 @Cacheable 注解来缓存方法执行的结果了,比如根据省份名检索城市的 provinceCities 方法和根据 city_code 检索城市的 searchCity 方法:

  1. // R
  2. @Cacheable("provinceCities")
  3. public List<City> provinceCities(String province) {
  4. logger.debug("province=" + province);
  5. return this.cityMapper.provinceCities(province);
  6. }
  7. // R
  8. @Cacheable("searchCity")
  9. public City searchCity(String city_code){
  10. logger.debug("city_code=" + city_code);
  11. return this.cityMapper.searchCity(city_code);
  12. }

4. 缓存数据一致性保证

CRUD (Create 创建,Retrieve 读取,Update 更新,Delete 删除) 操作中,除了 R 具备幂等性,其他三个发生的时候都可能会造成缓存结果和数据库不一致。为了保证缓存数据的一致性,在进行 CUD 操作的时候我们需要对可能影响到的缓存进行更新或者清除。

  1. // C
  2. @CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)
  3. public void insertCity(String city_code, String city_jb,
  4. String province_code, String city_name,
  5. String city, String province) {
  6. City cityBean = new City();
  7. cityBean.setCityCode(city_code);
  8. cityBean.setCityJb(city_jb);
  9. cityBean.setProvinceCode(province_code);
  10. cityBean.setCityName(city_name);
  11. cityBean.setCity(city);
  12. cityBean.setProvince(province);
  13. this.cityMapper.insertCity(cityBean);
  14. }
  15. // U
  16. @CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
  17. public int renameCity(String city_code, String city_name) {
  18. City city = new City();
  19. city.setCityCode(city_code);
  20. city.setCityName(city_name);
  21. this.cityMapper.renameCity(city);
  22. return 1;
  23. }
  24. // D
  25. @CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)
  26. public int deleteCity(String city_code) {
  27. this.cityMapper.deleteCity(city_code);
  28. return 1;
  29. }

业务考虑,本示例用的都是 @CacheEvict 清除缓存。如果你的 CUD 能够返回 City 实例,也可以使用 @CachePut 更新缓存策略。笔者推荐能用 @CachePut 的地方就不要用 @CacheEvict,因为后者将所有相关方法的缓存都清理掉,比如上面三个方法中的任意一个被调用了的话,provinceCities 方法的所有缓存将被清除。

5. 自定义缓存数据 key 生成策略

对于使用 @Cacheable 注解的方法,每个缓存的 key 生成策略默认使用的是参数名+参数值,比如以下方法:

  1. @Cacheable("users")
  2. public User findByUsername(String username)

这个方法的缓存将保存于 key 为 users~keys 的缓存下,对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存,key 为 "username-赵德芳"。一般情况下没啥问题,二般情况如方法 key 取值相等然后参数名也一样的时候就出问题了,如:

  1. @Cacheable("users")
  2. public Integer getLoginCountByUsername(String username)

这个方法的缓存也将保存于 key 为 users~keys 的缓存下。对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存,key 也为 "username-赵德芳",将另外一个方法的缓存覆盖掉。
解决办法是使用自定义缓存策略,对于同一业务(同一业务逻辑处理的方法,哪怕是集群/分布式系统),生成的 key 始终一致,对于不同业务则不一致:

  1. @Bean
  2. public KeyGenerator customKeyGenerator() {
  3. return new KeyGenerator() {
  4. @Override
  5. public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
  6. StringBuilder sb = new StringBuilder();
  7. sb.append(o.getClass().getName());
  8. sb.append(method.getName());
  9. for (Object obj : objects) {
  10. sb.append(obj.toString());
  11. }
  12. return sb.toString();
  13. }
  14. };
  15. }

于是上述两个方法,对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存,虽然都还是存放在 key 为 users~keys 的缓存下,但由于 key 分别为 "类名-findByUsername-username-赵德芳" 和 "类名-getLoginCountByUsername-username-赵德芳",所以也不会有问题。
这对于集群系统、分布式系统之间共享缓存很重要,真正实现了分布式缓存。
笔者建议:缓存方法的 @Cacheable 最好使用方法名,避免不同的方法的 @Cacheable 值一致,然后再配以以上缓存策略。

6. 缓存的验证

6.1 缓存的验证

为了确定每个缓存方法到底有没有走缓存,我们打开了 MyBatis 的 SQL 日志输出,并且为了演示清楚,我们还清空了测试用 Redis 数据库。
先来验证 provinceCities 方法缓存,Eclipse 启动 tomcat 加载项目完毕,使用 JMeter 调用 /bdp/city/province/cities.json 接口:
Spring Boot使用redis做数据缓存
Eclipse 控制台输出如下:
Spring Boot使用redis做数据缓存
说明这一次请求没有命中缓存,走的是 db 查询。JMeter 再次请求,Eclipse 控制台输出:
Spring Boot使用redis做数据缓存
标红部分以下是这一次请求的 log,没有访问 db 的 log,缓存命中。查看本次请求的 Redis 存储情况:
Spring Boot使用redis做数据缓存
同样可以验证 city_code 为 1492 的 searchCity 方法的缓存是否有效:
Spring Boot使用redis做数据缓存
图中标红部分是 searchCity 的缓存存储情况。

6.2 缓存一致性的验证

先来验证 insertCity 方法的缓存配置,JMeter 调用 /bdp/city/create.json 接口:
Spring Boot使用redis做数据缓存
之后看 Redis 存储:
Spring Boot使用redis做数据缓存
可以看出 provinceCities 方法的缓存已被清理掉,insertCity 方法的缓存奏效。
然后验证 renameCity 方法的缓存配置,JMeter 调用 /bdp/city/rename.json 接口:
Spring Boot使用redis做数据缓存
之后再看 Redis 存储:
Spring Boot使用redis做数据缓存
searchCity 方法的缓存也已被清理,renameCity 方法的缓存也奏效。

7. 注意事项

  1. 要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口,因为 Spring 会将对象先序列化再存入 Redis,比如本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 类,如果不实现 Serializable 的话将会遇到类似这种错误:nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.defonds.bdp.city.bean.City]]。
  2. 缓存的生命周期我们可以配置,然后托管 Spring CacheManager,不要试图通过 redis-cli 命令行去管理缓存。比如 provinceCities 方法的缓存,某个省份的查询结果会被以 key-value 的形式存放在 Redis,key 就是我们刚才自定义生成的 key,value 是序列化后的对象,这个 key 会被放在 key 名为 provinceCities~keys key-value 存储中,参考下图"provinceCities 方法在 Redis 中的缓存情况"。可以通过 redis-cli 使用 del 命令将 provinceCities~keys 删除,但每个省份的缓存却不会被清除。
  3. CacheManager 必须设置缓存过期时间,否则缓存对象将永不过期,这样做的原因如上,避免一些野数据“永久保存”。此外,设置缓存过期时间也有助于资源利用最大化,因为缓存里保留的永远是热点数据。
  4. 缓存适用于读多写少的场合,查询时缓存命中率很低、写操作很频繁等场景不适宜用缓存。

Spring Boot使用redis做数据缓存

后记

本文完整 Eclipse 下的开发项目示例已上传 CSDN 资源,有兴趣的朋友可以去下载下来参考:http://download.csdn.net/detail/defonds/9137505

参考资料

http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161

本文介绍了如何使用注解的方式,将Redis缓存整合到你的Spring项目。

首先我们将使用jedis驱动,进而开始配置我们的Gradle。

group 'com.gkatzioura.spring'
version '1.0-SNAPSHOT'
apply plugin: 'java'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'idea'
apply plugin: 'spring-boot'
buildscript {
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.2.5.RELEASE")
}
}
jar {
baseName = 'gs-serving-web-content'
version = '0.1.0'
}
sourceCompatibility = 1.8
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
compile "org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf"
compile 'org.slf4j:slf4j-api:1.6.6'
compile 'ch.qos.logback:logback-classic:1.0.13'
compile 'redis.clients:jedis:2.7.0'
compile 'org.springframework.data:spring-data-redis:1.5.0.RELEASE'
testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'
}
task wrapper(type: Wrapper) {
gradleVersion = '2.3'
}

紧接着我们将使用Spring注解,继续执行Redis装载配置。

package com.gkatzioura.spring.config;
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.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
jedisConnectionFactory.setUsePool(true);
return jedisConnectionFactory;
}
@Bean
public RedisSerializer redisStringSerializer() {
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
return stringRedisSerializer;
}
@Bean(name="redisTemplate")
public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf,RedisSerializer redisSerializer) {
RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();
redisTemplate.setConnectionFactory(cf);
redisTemplate.setDefaultSerializer(redisSerializer);
return redisTemplate;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
return new RedisCacheManager(redisTemplate(redisConnectionFactory(),redisStringSerializer()));
}
}

下一步将创建缓存接口CacheService。

package com.gkatzioura.spring.cache;
import java.util.Date;
import java.util.List;
public interface CacheService {
public void addMessage(String user,String message);
public List<String> listMessages(String user);
}

当然用户既可以增加一条消息也能取回一条消息。因此,在实现过程中,用户相关信息的存在时间将默认设为一分钟。

我们用Redis来继承实现CacheService接口。

package com.gkatzioura.spring.cache.impl;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.Date;
import java.util.List;
@Service("cacheService")
public class RedisService implements CacheService {
@Resource(name = "redisTemplate")
private ListOperations<String, String> messageList;
@Resource(name = "redisTemplate")
private RedisOperations<String,String> latestMessageExpiration;
@Override
public void addMessage(String user,String message) {
messageList.leftPush(user,message);
ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now();
Date date = Date.from(zonedDateTime.plus(1, ChronoUnit.MINUTES).toInstant());
latestMessageExpiration.expireAt(user,date);
}
@Override
public List<String> listMessages(String user) {
return messageList.range(user,0,-1);
}
}

我们的缓存机制将保留每个用户发送的消息列表。为了实现这个功能我们将调用ListOperations接口,同时将每个user作为一个key键值。通过RedisOperations接口,我们可以为key设置特定存在时长。在本例中,主要使用的是 user key。

下一步我们将创建一个controller注入缓存服务。

package com.gkatzioura.spring.controller;
import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@RestController
public class MessageController {
@Autowired
private CacheService cacheService;
@RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public List<String> greeting(String user) {
List<String> messages = cacheService.listMessages(user);
return messages;
}
@RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String saveGreeting(String user,String message) {
cacheService.addMessage(user,message);
return "OK";
}
}

最后完成类Application的创建。

package com.gkatzioura.spring;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}

经过如上步骤,接下来直接运行Application即可。

原文链接:Integrate Redis into a Spring Project( 译者/丘志鹏 审校/朱正贵 责编/仲浩)

http://www.csdn.net/article/2015-09-01/2825600

使用Spring Cache + Redis + Jackson Serializer缓存数据库查询结果中序列化问题的解决

应用场景

我们希望通过缓存来减少对关系型数据库的查询次数,减轻数据库压力。在执行DAO类的select***()query***()方法时,先从Redis中查询有没有缓存数据,如果有则直接从Redis拿到结果,如果没有再向数据库发起查询请求取数据。

序列化问题

要把domain object做为key-value对保存在redis中,就必须要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案:

  • JdkSerializationRedisSerializer. 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class),但缺点是序列化后的结果非常庞大,是JSON格式的5倍左右,这样就会消耗redis服务器的大量内存。
  • Jackson2JsonRedisSerializer. 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快,序列化后的字符串短小精悍。
    但缺点也非常致命,那就是此类的构造函数中有一个类型参数,必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码,发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。

如果用方案一,就必须付出缓存多占用4倍内存的代价,实在承受不起。如果用方案二,则必须给每一种domain对象都配置一个Serializer,即如果我的应用里有100种domain对象,那就必须在spring配置文件中配置100个Jackson2JsonRedisSerializer,这显然是不现实的。

通过google, 发现spring data redis项目中有一个#145 pull request, 而这个提交请求的内容正是解决Jackson必须提供类型信息的问题。然而不幸的是这个请求还没有被merge。但我们可以把代码copy一下放到自己的项目中:

/**
* @author Christoph Strobl
* @since 1.6
*/
public class GenericJackson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> { private final ObjectMapper mapper; /**
* Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing.
*/
public GenericJackson2JsonRedisSerializer() {
this((String) null);
} /**
* Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing using the
* given {@literal name}. In case of an {@literal empty} or {@literal null} String the default
* {@link JsonTypeInfo.Id#CLASS} will be used.
*
* @param classPropertyTypeName Name of the JSON property holding type information. Can be {@literal null}.
*/
public GenericJackson2JsonRedisSerializer(String classPropertyTypeName) { this(new ObjectMapper()); if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) {
mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName);
} else {
mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY);
}
} /**
* Setting a custom-configured {@link ObjectMapper} is one way to take further control of the JSON serialization
* process. For example, an extended {@link SerializerFactory} can be configured that provides custom serializers for
* specific types.
*
* @param mapper must not be {@literal null}.
*/
public GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper mapper) { Assert.notNull(mapper, "ObjectMapper must not be null!");
this.mapper = mapper;
} /*
* (non-Javadoc)
* @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#serialize(java.lang.Object)
*/
@Override
public byte[] serialize(Object source) throws SerializationException { if (source == null) {
return SerializationUtils.EMPTY_ARRAY;
} try {
return mapper.writeValueAsBytes(source);
} catch (JsonProcessingException e) {
throw new SerializationException("Could not write JSON: " + e.getMessage(), e);
}
} /*
* (non-Javadoc)
* @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#deserialize(byte[])
*/
@Override
public Object deserialize(byte[] source) throws SerializationException {
return deserialize(source, Object.class);
} /**
* @param source can be {@literal null}.
* @param type must not be {@literal null}.
* @return {@literal null} for empty source.
* @throws SerializationException
*/
public <T> T deserialize(byte[] source, Class<T> type) throws SerializationException { Assert.notNull(type,
"Deserialization type must not be null! Pleaes provide Object.class to make use of Jackson2 default typing."); if (SerializationUtils.isEmpty(source)) {
return null;
} try {
return mapper.readValue(source, type);
} catch (Exception ex) {
throw new SerializationException("Could not read JSON: " + ex.getMessage(), ex);
}
}
}

然后在配置文件中使用这个GenericJackson2JsonRedisSerializer:

<bean id="jacksonSerializer" class="com.fh.taolijie.component.GenericJackson2JsonRedisSerializer">
</bean>

重新构建部署,我们发现这个serializer可以同时支持多种不同类型的domain对象,问题解决。

http://www.myexception.cn/database/1958643.html

spring-data-redis提供了多种serializer策略,这对使用jedis的开发者而言,实在是非常便捷。sdr提供了4种内置的serializer:

  • JdkSerializationRedisSerializer:使用JDK的序列化手段(serializable接口,ObjectInputStrean,ObjectOutputStream),数据以字节流存储
  • StringRedisSerializer:字符串编码,数据以string存储
  • JacksonJsonRedisSerializer:json格式存储
  • OxmSerializer:xml格式存储

其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略,其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储,因此它们是较为“高级”的序列化(最终还是使用string解析以及构建java对象)。

RedisTemplate中需要声明4种serializer,默认为“JdkSerializationRedisSerializer”:

1) keySerializer :对于普通K-V操作时,key采取的序列化策略
    2) valueSerializer:value采取的序列化策略
    3) hashKeySerializer: 在hash数据结构中,hash-key的序列化策略
    4) hashValueSerializer:hash-value的序列化策略

无论如何,建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。

接下来,通过实例描述如何使用它们,可以首先参考“spring-data-redis特性”:

http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1887370
http://www.cnblogs.com/google4y/p/3535106.html
 
 
 
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