SpringBoot 2.x 使用Redis作为项目数据缓存

一、添加依赖

<!-- 添加缓存支持 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 添加Redis缓存支持 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 工具类 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.15</version>
        </dependency>

二、配置Redis数据库

spring:
  redis:
    #数据库索引
    database: 1
    host: 192.168.2.230
    port: 6379
    password:
    jedis:
      pool:
        #最大连接数
        max-active: 8
        #最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
        max-wait: -1
        #最大空闲
        max-idle: 8
        #最小空闲
        min-idle: 0
    #连接超时时间
    timeout: 10000

三、Redis配置类

package com.hn.lz.config;

import com.hn.lz.handler.FastJsonRedisSerializer;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.interceptor.CacheErrorHandler;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;

import java.lang.reflect.Method;
import java.time.Duration;

/**
 * Created by mll on 2018/7/16.
 */
@Configuration
@EnableCaching  //开启支持缓存
public class RedisConfiguration extends CachingConfigurerSupport {

    static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisConfiguration.class);

    /**
     * 自定义生成key的规则
     *
     * @return
     */
    @Override
    public KeyGenerator keyGenerator() {
        return new KeyGenerator() {
            @Override
            public Object generate(Object o, Method method, Object... objects) {
                //格式化缓存key字符串
                StringBuilder sb = new StringBuilder();
                //追加类名
                sb.append(o.getClass().getName()).append(".");
                //追加方法名
                sb.append(method.getName());
                //遍历参数并且追加
                for (Object obj : objects) {
                    sb.append(".");
                    sb.append(obj.toString());
                }
                System.out.println("调用Redis缓存Key : " + sb.toString());
                return sb.toString();
            }
        };
    }

    /**
     * 设置 redis 数据默认过期时间
     * 设置 Cache 序列化方式
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration() {
        FastJsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer<>(Object.class);
        RedisCacheConfiguration configuration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        configuration = configuration
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(fastJsonRedisSerializer))
                .entryTtl(Duration.ofDays(30));
        return configuration;
    }

}

四、自定义存入Redis数据库值的序列化方式

package com.hn.lz.handler;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;

import java.nio.charset.Charset;

/**
 * Created by mll on 2018/7/17.
 */
public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {

    public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");

    private Class<T> clazz;

    public FastJsonRedisSerializer(Class<T> clazz) {
        super();
        this.clazz = clazz;
    }

    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
        if (null == t) {
            return new byte[0];
        }
        return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
    }

    @Override
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
        if (null == bytes || bytes.length <= 0) {
            return null;
        }
        String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
        return (T)JSON.parseObject(str, clazz);
    }

}

五、使用注解来缓存数据

package com.hn.lz.service;

import com.hn.lz.mapper.UserMapper;
import com.hn.lz.model.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.List;

/**
 * Created by mll on 2018/6/21.
 */
@CacheConfig(cacheNames = "user")
@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    // ----------------------------------  数据操作 BEGIN  --------------------------------------
    /**
     * 插入数据
     * @param data
     * @return
     */
    @Transactional
    @CachePut(key = "#data.id")
    public User insert(User data){
        userMapper.insert(data);
        return data;
    }

    /**
     * 更新数据
     * @param data
     * @return
     */
    @Transactional
    @CachePut(key = "#data.id")
    public User update(User data){
        userMapper.updateByPrimaryKeySelective(data);
        return data;
    }

    /**
     * 删除数据
     * @param id
     * @return
     */
    @Transactional
    @CacheEvict(key = "#id")
    public int delete(String id){
        int result = userMapper.deleteByPrimaryKey(id);
        return result;
    }

    /**
     * 得到所有数据列表
     * @return
     */
    public List<User> select() {
        List<User> list = userMapper.selectAll();
        return list;
    }

    /**
     * 根据id查询数据
     * @param id
     * @return
     */
    @Cacheable(key = "#id")
    public User query(String id){
        User data = userMapper.selectByPrimaryKey(id);
        return data;
    }
    // ----------------------------------  数据操作 END  --------------------------------------
}

六、要点

1、注解

@CacheConfig这个注解主要用于配置该类中会用到的一些公用的缓存配置。我们也可以不使用该注解，直接通过自己的注解配置缓存集的名字来定义。

@CacheConfig(cacheNames = "user") @Service public class UserService
@CachePut这个注解直接将返回值放入缓存中，通常用于保存和修改方法中。
value缓存的名称，必须指定至少一个。
key缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL（Spring Expression Language）表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合。
condition：缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回true或者false只有为true才进行缓存。

@CachePut(value = "user", key = "#data.id", condition = "#result.username ne 'zhang'")
public User insert(User data)
@Cacheable这个注解在执行前先查看缓存中是不是已经存在了，如果存在，直接返回。如果不存在，将方法的返回值放入缓存。
value缓存的名称，必须指定至少一个。
key缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合。
condition缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回true或者false只有为true才进行缓存。

@Cacheable(value = "user", key = "#id", condition = "#id lt 10")
public User query(Long id)
@CacheEvict这个注解在执行方法执行成功后会从缓存中移除。
value缓存的名称，必须指定至少一个。
key缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合。
condition缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回true或者false只有为true才进行缓存。
allEntries是否清空所有缓存内容，缺省为false如果指定为true则方法调用后将立即清空所有缓存。
beforeInvocation是否在方法执行前就清空，缺省为false如果指定为true则在方法还没有执行的时候就清空缓存，缺省情况下，如果方法执行抛出异常，则不会清空缓存。

@CacheEvict(value = "user", key = "#data.id", beforeInvocation = false, condition = "#result.username ne 'zhang'")
public User delete(User data)
@Caching这个注解组合多个Cache注解使用，并且可以自定义注解使用。

@Caching(
put = {
@CachePut(value = "user", key = "#user.id"),
@CachePut(value = "user", key = "#user.username"),
@CachePut(value = "user", key = "#user.email")
}
)
@Caching(
put = {
@CachePut(value = "user", key = "#user.id"),
@CachePut(value = "user", key = "#user.username"),
@CachePut(value = "user", key = "#user.email")
}
)
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface MyCache {
}

@MyCache public User save(User data)