Springboot如何集成spring?cache緩存

這篇“Springboot如何集成spring cache緩存”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Springboot如何集成spring cache緩存”文章吧。

一、為什么要做緩存

• 提升性能

絕大多數情況下，關系型數據庫select查詢是出現性能問題最大的地方。一方面，select 會有很多像 join、group、order、like 等這樣豐富的語義，而這些語義是非常耗性能的；另一方面，大多數應用都是讀多寫少，所以加劇了慢查詢的問題。

分布式系統中遠程調用也會耗很多性能，因為有網絡開銷，會導致整體的響應時間下降。為了挽救這樣的性能開銷，在業務允許的情況（不需要太實時的數據）下，使用緩存是非常必要的事情。

• 緩解數據庫壓力

當用戶請求增多時，數據庫的壓力將大大增加，通過緩存能夠大大降低數據庫的壓力。

二、常用緩存操作流程

使用緩存最關鍵的一點就是保證：緩存與數據庫的數據一致性，該怎么去做？下圖是一種最常用的緩存操作模式，來保證數據一致性。

• 更新寫數據：先把數據存到數據庫中，然后再讓緩存失效或更新。緩存操作失敗，數據庫事務回滾。

• 刪除寫數據: 先從數據庫里面刪掉數據，再從緩存里面刪掉。緩存操作失敗，數據庫事務回滾。

• 查詢讀數據

• 緩存命中：先去緩存 cache 中取數據，取到后返回結果。

• 緩存失效：應用程序先從 cache 取數據，沒有得到，則從數據庫中取數據，成功后，在將數據放到緩存中。

如果上面的這些更新、刪除、查詢操作流程全都由程序員通過編碼來完成的話

• 因為加入緩存層，程序員的編碼量大大增多

• 緩存層代碼和業務代碼耦合，造成難以維護的問題。

三、整合Spring Cache

我們可以使用Spring cache解決上面遇到的兩個問題，Spring cache通過注解的方式來操作緩存，一定程度上減少了程序員緩存操作代碼編寫量。注解添加和移除都很方便，不與業務代碼耦合，容易維護。
第一步：pom.xml 添加 Spring Boot 的 jar 依賴：

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

第二步：添加入口啟動類 @EnableCaching 注解開啟 Caching，實例如下。

@EnableCaching

在Spring Boot中通過@EnableCaching注解自動化配置合適的緩存管理器（CacheManager），Spring Boot根據下面的順序去偵測緩存提供者，也就是說Spring Cache支持下面的這些緩存框架：

• Generic

• JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, and others)

• EhCache 2.x

• Hazelcast

• Infinispan

• Couchbase

• Redis（因為我們之前引入了Redis，所以使用redis作為緩存）

• Caffeine

• Simple

四、在ArticleController類上實現一個簡單的例子

下面的例子第一次訪問走數據庫（代碼上斷點斷下來），第二次訪問就走緩存了（不走函數代碼）。可以自己下斷點試一下。

@Cacheable(value="article")
@GetMapping( "/article/{id}")
public @ResponseBody  AjaxResponse getArticle(@PathVariable Long id) {

使用redis緩存，被緩存的對象（函數返回值）有幾個非常需要注意的點：

• 必須實現無參的構造函數

• 需要實現Serializable 接口和定義serialVersionUID （因為緩存需要使用JDK的方式序列化和反序列化）。

本專欄后續文章中會給出更加詳細的例子說明。

五、更改Redis緩存的序列化方式

讓緩存使用JDK默認的序列化和反序列化方式非常不友好，我們完全可以修改為使用JSON序列化與反序列化的方式，可讀性更強，體積更小，速度更快。

@Configuration
public class RedisConfig {
   //這個函數是上一節的內容
   @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);

       //重點在這四行代碼
       redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
       redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
       redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
       redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

       redisTemplate.afterPropertiesSet();
       return redisTemplate;
   }

    //本節的重點配置，讓Redis緩存的序列化方式使用redisTemplate.getValueSerializer()
   //不在使用JDK默認的序列化方式
   @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);
   }
}

以上就是關于“Springboot如何集成spring cache緩存”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。