整合
添加依赖
- <dependency>
- <groupId>org.springframework.boot</groupId>
- <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
- </dependency>
复制代码 连接redis,设置yml文件
主机
端口号
数据库是哪一个
暗码
设置类
- package com.aaa.config;
- 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.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.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.Jackson2JsonRedisSerializer;
- import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
- import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
- import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
- import java.time.Duration;
- @Configuration
- public class RedisTemplateConfig {
- // 工具 redisTemplate
- @Bean
- public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
- // 创建一个redisTemplate
- RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
- // redis 序列化
- RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
- // 序列化的对象
- Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
- ObjectMapper om = new ObjectMapper();
- // 指定要序列化的域,field,get和set,以及修饰符范围,ANY是都有包括private和public
- om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
- // 指定序列化输入的类型,类必须是非final修饰的,final修饰的类,比如String,Integer等会抛出异常
- om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
- jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
- template.setConnectionFactory(factory);
- //key序列化方式
- template.setKeySerializer(redisSerializer);
- //value序列化
- template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
- //value hashmap序列化
- template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
- return template;
- }
- }
复制代码 调用类方法举行操作redis
- package com.aaa;
- import junit.framework.TestCase;
- import junit.framework.TestSuite;
- import org.junit.jupiter.api.Test;
- import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
- import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
- import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
- import java.util.HashMap;
- import java.util.Map;
- import java.util.concurrent.TimeUnit;
- @SpringBootTest
- public class AppTest {
- @Autowired
- private RedisTemplate redisTemplate;
- @Test
- public void testString(){
- // 添加一个数据
- redisTemplate.opsForValue().set("test","test1");
- }
- }
复制代码 缓存
我们预备springboot+mybatis来使用缓存
流程
当我们实行增删改查的时候会大量的访问数据库,为了减缓数据库的压力或其他题目,我们使用缓存来解决,如果缓存中没有我们需要的数据时,我们将会访问数据库,但是如果缓存中有我们需要的数据,我们就不用再访问数据库了,而是直接拿到缓存即可
缓存穿透:
业务体系要查询的数据根本就不存在!当业务体系发起查询时,按照上述流程,起首会前去缓存中查询,由于缓存中不存在,然后再前去数据库中查询。由于该数据压根就不存在,因此数据库也返回空。这就是缓存穿透。
综上所述:业务体系访问压根就不存在的数据,就称为缓存穿透。
危害
如果存在海量哀求查询压根就不存在的数据,那么这些海量哀求都会落到数据库中,数据库压力剧增,大概会导致体系瓦解(你要知道,目前业务体系中最脆弱的就是 IO,轻微来点压力它就会瓦解,以是我们要想种种办法保护它)。
解决
把所有大概访问的值全部放到布隆过滤器内里 如果布隆过滤器中没有你要查询的值就直接返回null
缓存击穿:
访问的这个热点数据恰好过期了,将会产生大量的哀求访问数据库,给数据库带来巨大的压力
解决:
加锁
缓存雪崩:
缓存给数据库抵抗了大量的查询哀求,但是一旦缓存宕机了,那么原本被缓存抵抗的海量查询哀求就会像疯狗一样涌向数据库。此时数据库如果抵抗不了这巨大的压力,它就会瓦解。
设置类:
- package com.aaa.config;
- 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.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.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.Jackson2JsonRedisSerializer;
- import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
- import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
- import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
- import java.time.Duration;
- @Configuration
- // 开启缓存
- @EnableCaching
- public class RedisTemplateConfig {
- // 工具 redisTemplate
- @Bean
- public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
- // 创建一个redisTemplate
- RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
- // redis 序列化
- RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
- // 序列化的对象
- Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
- ObjectMapper om = new ObjectMapper();
- // 指定要序列化的域,field,get和set,以及修饰符范围,ANY是都有包括private和public
- om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
- // 指定序列化输入的类型,类必须是非final修饰的,final修饰的类,比如String,Integer等会抛出异常
- om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
- jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
- template.setConnectionFactory(factory);
- //key序列化方式
- template.setKeySerializer(redisSerializer);
- //value序列化
- template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
- //value hashmap序列化
- template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
- return template;
- }
- // 注入缓存的bean
- @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;
- }
- }
复制代码 开启缓存
我们的设置类上面必须要加上这个注解不加 就没有办法使用缓存
缓存一样寻常是加在service层
@Cacheable
对应的value值或者是cachename的值必须要写
查询
用我们的工具就可以看到
如果redis里没有这个数据,它会先访问数据库,然后把我们访问的这个数据添加到缓存里,下次查询的时候由于我们缓存里已经有了我们需要的数据,以是就不会再去访问数据库了,而是直接访问缓存
@CachePut
不管数据内里有没有 都会加到缓存中
添加或修改
我们可以本身去设置缓存的key名
@CacheEvict
删除
清除缓存
@CacheEvict是用来标注在需要清除缓存元素的方法或类上的
allEntries = true:代表清除value对应的值下面的所有的缓存,false:只清楚对应key的缓存
如果不写allEntries:也只会清楚对应key的缓存
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