Redis 缓存 + Spring 的集成示例

《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：

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<!-- redis cache related.....start -->  

<dependency>  

    <groupId>org.springframework.data</groupId>  

    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>  

    <version>1.6.0.RELEASE</version>  

</dependency>  

<dependency>  

    <groupId>redis.clients</groupId>  

    <artifactId>jedis</artifactId>  

    <version>2.7.3</version>  

</dependency>  

<!-- 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：

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/** 

 * File Name：RedisCacheConfig.java 

 * 

 * Copyright Defonds Corporation 2015  

 * All Rights Reserved 

 * 

 */  

package com.defonds.bdp.cache.redis;  

  

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;  

  

/** 

 *  

 * Project Name：bdp  

 * Type Name：RedisCacheConfig  

 * Type Description： 

 *  Author：Defonds 

 * Create Date：2015-09-21 

 *  

 * @version 

 *  

 */  

@Configuration  

@EnableCaching  

public class RedisCacheConfig extends CachingConfigurerSupport {  

  

    @Bean  

    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {  

        JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();  

  

        // Defaults  

        redisConnectionFactory.setHostName("192.168.1.166");  

        redisConnectionFactory.setPort(6379);  

        return redisConnectionFactory;  

    }  

  

    @Bean  

    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {  

        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();  

        redisTemplate.setConnectionFactory(cf);  

        return redisTemplate;  

    }  

  

    @Bean  

    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {  

        RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);  

  

        // Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)  

        cacheManager.setDefaultExpiration(3000); // Sets the default expire time (in seconds)  

        return cacheManager;  

    }  

      

}  

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：

[html] view
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<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：

[java] view
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// R  

@Cacheable("provinceCities")  

public List<City> provinceCities(String province) {  

    logger.debug("province=" + province);  

    return this.cityMapper.provinceCities(province);  

}  

  

// R  

@Cacheable("searchCity")  

public City searchCity(String city_code){  

    logger.debug("city_code=" + city_code);  

    return this.cityMapper.searchCity(city_code);     

}  

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。

[java] view
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// C  

@CacheEvict(value = { "provinceCities"}, allEntries = true)  

public void insertCity(String city_code, String city_jb,   

        String province_code, String city_name,  

        String city, String province) {  

    City cityBean = new City();  

    cityBean.setCityCode(city_code);  

    cityBean.setCityJb(city_jb);  

    cityBean.setProvinceCode(province_code);  

    cityBean.setCityName(city_name);  

    cityBean.setCity(city);  

    cityBean.setProvince(province);  

    this.cityMapper.insertCity(cityBean);  

}  

// U  

@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)  

public int renameCity(String city_code, String city_name) {  

    City city = new City();  

    city.setCityCode(city_code);  

    city.setCityName(city_name);  

    this.cityMapper.renameCity(city);  

    return 1;  

}  

  

// D  

@CacheEvict(value = { "provinceCities", "searchCity" }, allEntries = true)  

public int deleteCity(String city_code) {  

    this.cityMapper.deleteCity(city_code);  

    return 1;  

}  

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：

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@Cacheable("users")  

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：

[java] view
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 print?

@Cacheable("users")  

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：

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 print?

@Bean  

public KeyGenerator customKeyGenerator() {  

    return new KeyGenerator() {  

        @Override  

        public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {  

            StringBuilder sb = new StringBuilder();  

            sb.append(o.getClass().getName());  

            sb.append(method.getName());  

            for (Object obj : objects) {  

                sb.append(obj.toString());  

            }  

            return sb.toString();  

        }  

    };  

}  

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：



Eclipse 控制台输出如下：



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：



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：



同样可以验证 city_code 为 1492 的 searchCity 方法的缓存是否有效：



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：



之后看 Redis 存储：



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：



之后再看 Redis 存储：



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

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]]。
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。
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。
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。

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

Caching Data with Spring
35. Cache Abstraction Part VII. Integration
Caching Data in Spring Using Redis
Caching with Spring Data Redis
spring-redis-caching-example