一、为什么要做缓存
- 提升性能
绝大多数情况下，关系型数据库select查询是出现性能问题最大的地方。一方面，select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义，而这些语义是非常耗性能的；另一方面，大多数应用都是读多写少，所以加剧了慢查询的问题。
分布式系统中远程调用也会耗很多性能，因为有网络开销，会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销，在业务允许的情况（不需要太实时的数据）下，使用缓存是非常必要的事情。
- 缓解数据库压力
当用户请求增多时，数据库的压力将大大增加，通过缓存能够大大降低数据库的压力。
二、常用缓存操作流程
使用缓存最关键的一点就是保证：缓存与数据库的数据一致性，该怎么去做？下图是一种最常用的缓存操作模式，来保证数据一致性。
- 更新写数据：先把数据存到数据库中，然后再让缓存失效或更新。缓存操作失败，数据库事务回滚。
- 删除写数据: 先从数据库里面删掉数据，再从缓存里面删掉。缓存操作失败，数据库事务回滚。
- 查询读数据
- 缓存命中：先去缓存 cache 中取数据，取到后返回结果。
- 缓存失效：应用程序先从 cache 取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，在将数据放到缓存中。
如果上面的这些更新、删除、查询操作流程全都由程序员通过编码来完成的话
- 因为加入缓存层，程序员的编码量大大增多
- 缓存层代码和业务代码耦合，造成难以维护的问题。
三、整合Spring Cache
我们可以使用Spring cache解决上面遇到的两个问题，Spring cache通过注解的方式来操作缓存，一定程度上减少了程序员缓存操作代码编写量。注解添加和移除都很方便，不与业务代码耦合，容易维护。
第一步：pom.xml 添加 Spring Boot 的 jar 依赖：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency>
第二步：添加入口启动类 @EnableCaching 注解开启 Caching，实例如下。
@EnableCaching
在Spring Boot中通过@EnableCaching注解自动化配置合适的缓存管理器（CacheManager），Spring Boot根据下面的顺序去侦测缓存提供者，也就是说Spring Cache支持下面的这些缓存框架：
- Generic
- JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, and others)
- EhCache 2.x
- Hazelcast
- Infinispan
- Couchbase
- Redis（因为我们之前引入了Redis，所以使用redis作为缓存）
- Caffeine
- Simple
四、在ArticleController类上实现一个简单的例子
下面的例子第一次访问走数据库（代码上断点断下来），第二次访问就走缓存了（不走函数代码）。可以自己下断点试一下。
@Cacheable(value="article")
@GetMapping( "/article/{id}")
public @ResponseBody AjaxResponse getArticle(@PathVariable Long id) {使用redis缓存，被缓存的对象（函数返回值）有几个非常需要注意的点：
- 必须实现无参的构造函数
- 需要实现Serializable 接口和定义serialVersionUID （因为缓存需要使用JDK的方式序列化和反序列化）。
本专栏后续文章中会给出更加详细的例子说明。
五、更改Redis缓存的序列化方式
让缓存使用JDK默认的序列化和反序列化方式非常不友好，我们完全可以修改为使用JSON序列化与反序列化的方式，可读性更强，体积更小，速度更快。
@Configuration
public class RedisConfig {
//这个函数是上一节的内容
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
//重点在这四行代码
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
//本节的重点配置，让Redis缓存的序列化方式使用redisTemplate.getValueSerializer()
//不在使用JDK默认的序列化方式
@Bean
public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisTemplate.getConnectionFactory());
RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()));
return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
}
}到此这篇关于Springboot 集成spring cache缓存的文章就介绍到这了,更多相关Springboot 集成spring cache缓存内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！