SpringBoot缓存到Redis快速开始

SpringBoot缓存到Redis快速开始

1. 版本

2. 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

3. 启动项添加 @EnableCaching 注解

4. 配置appliacation.yml文件

spring:
    redis:
      host: 101.42.236.117
      port: 6379
    datasource:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/myhouse?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8
      username: root
      password: root

5. 配置redis序列化

package cn.kgc.util;

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.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.*;
import java.time.Duration;

@Configuration
public class MyRedisConfig {

    @Bean(name = "redisTemplate")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){

        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        参照StringRedisTemplate内部实现指定序列化器
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        redisTemplate.setKeySerializer(keySerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(keySerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(valueSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(valueSerializer());
        return redisTemplate;
    }

    private RedisSerializer<String> keySerializer(){
        return new StringRedisSerializer();
    }

    //使用Jackson序列化器
    private RedisSerializer<Object> valueSerializer(){
        return new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
    }

    @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;
    }
}

6. 业务实现类添加注解，数据缓存到redis

/**
 * 2、后端实现房源的发布，要同时保存的数据库和ES中
 *
 * @param houseinfo
 * @return
 */
@Cacheable(value = "myhouse")//是我
@Override
public Houseinfo insertData(Houseinfo houseinfo) {
    HouseinfoVO houseinfoVO = new HouseinfoVO();
    boolean save1 = this.save(houseinfo);
    BeanUtil.copyProperties(houseinfo, houseinfoVO);
    Housetype housetype = housetypeService.getById(houseinfo.getTypeId());
    houseinfoVO.setTypeName(housetype.getTypeName());

    template.convertAndSend("elasticsearch",houseinfoVO);

    return houseinfo;
}

7. 缓存常见问题

1. 缓存穿透
   缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，并且处于容错考虑，我们没有将这次查询的null写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
   解决：空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

2. 缓存雪崩
   缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
   解决：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

3. 缓存击穿
   对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：如果这个key在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个key的数据查询都落到db，我们称为缓存击穿。和缓存雪崩的区别：击穿是一个热点key失效，雪崩是很多key集体失效
   的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：如果这个key在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个key的数据查询都落到db，我们称为缓存击穿。和缓存雪崩的区别：击穿是一个热点key失效，雪崩是很多key集体失效
   缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。