缓存可以说是加速服务响应速度的一种非常有效并且简单的方式。在缓存领域，有很多知名的框架，如EhCache 、Guava、HazelCast等。redis作为key-value型数据库，由于他的这一特性，Redis也成为一种流行的数据缓存工具。
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在传统方式下对于缓存的处理代码是非常臃肿的。
例如：我们要把一个查询函数加入缓存功能，大致需要三步。
一、在函数执行前，我们需要先检查缓存中是否存在数据，如果存在则返回缓存数据
二、如果不存在，就需要在数据库的数据查询出来。
三、最后把数据存放在缓存中，当下次调用此函数时，就可以直接使用缓存数据，减轻了数据库压力。
那么实现上面的三步需要多少代码呢？下面是一个示例：
上图中的红色部分都是模板代码，真正与这个函数有关的代码却只占了1/5，对于所有需要实现缓存功能的函数，都需要加上臃肿的模板代码。可谓是一种极不优雅的解决方案。
那么如何让臃肿的代码重回清新的当初呢？
AOP不就是专门解决这种模板式代码的最佳方案吗，幸运的是我们不需要再自己实现切面了，SpringCache已经为我们提供好了切面，我们只需要进行简单的配置，就可以重回当初了，像下面这样：
只需要加一个注解就可以了，对于原来的代码连改都不需要改，是不是已经跃跃欲试了？
对于配置SpringCache只需要三步：
第一步：加入相关依赖：
redis.clients
jedis
2.9.0
org.springframework.data
spring-data-redis
1.6.0.RELEASE
org.apache.commons
commons-lang3
3.3.2
第二步：配置SpringCache，Redis连接等信息
applicationContext-redis.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
redis.properties文件：
# Redis settings
# server IP
redis.host=192.168.100.55
# server port
redis.port=6379
# server pass
redis.pass=
# use dbIndex
redis.database=0
#max idel instance of jedis
redis.maxIdle=300
#if wait too long ,throw JedisConnectionException
redis.maxWait=3000
#if true,it will validate before borrow jedis instance,what you get instance is all usefull
redis.testOnBorrow=true
第三步，编写Cache接口实现类
Spring对于缓存只是提供了抽象的接口，并且通过接口来调用功能，没有具体的实现类，所以需要我们自己实现具体的操作。
在上面配置中可知，每个实现类都会注入一个redisTemplate实例，我们就可以通过redisTemplate来操作redis
package com.cky.rest.utils;
import java.io.Serializable;
import org.apache.commons.lang3.SerializationUtils;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
public class RedisCache implements Cache {
private RedisTemplate redisTemplate;
private String name;
@Override
public void clear() {
System.out.println("-------緩存清理------");
redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@Override
public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
connection.flushDb();
return "ok";
}
});
}
@Override
public void evict(Object key) {
System.out.println("-------緩存刪除------");
final String keyf=key.toString();
redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
return connection.del(keyf.getBytes());
}
});
}
@Override
public ValueWrapper get(Object key) {
System.out.println("------缓存获取-------"+key.toString());
final String keyf = key.toString();
Object object = null;
object = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@Override
public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
byte[] key = keyf.getBytes();
byte[] value = connection.get(key);
if (value == null) {
System.out.println("------缓存不存在-------");
return null;
}
return SerializationUtils.deserialize(value);
}
});
ValueWrapper obj=(object != null ? new SimpleValueWrapper(object) : null);
System.out.println("------获取到内容-------"+obj);
return obj;
}
@Override
public void put(Object key, Object value) {
System.out.println("-------加入缓存------");
System.out.println("key----:"+key);
System.out.println("key----:"+value);
final String keyString = key.toString();
final Object valuef = value;
final long liveTime = 86400;
redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
byte[] keyb = keyString.getBytes();
byte[] valueb = SerializationUtils.serialize((Serializable) valuef);
connection.set(keyb, valueb);
if (liveTime > 0) {
connection.expire(keyb, liveTime);
}
return 1L;
}
});
}
@Override
public T get(Object arg0, Class arg1) {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
@Override
public String getName() {
return this.name;
}
@Override
public Object getNativeCache() {
return this.redisTemplate;
}
@Override
public ValueWrapper putIfAbsent(Object arg0, Object arg1) {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
public RedisTemplate getRedisTemplate() {
return redisTemplate;
}
public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
在配置过程中曾经出现过两次错误：
1.Xxxx.ClassNotFoundException 最后发现是jar下载不完整，把maven本地仓库的对应jar包文件夹删除完从新下载就好了
2.Xxxx.MethodNotFoundException 这种情况是版本不对，换成第一步中的版本就可以了
SpringCache中常见注解的使用：
@Cacheable注解
最常用的注解，会把被注解方法的返回值缓存。工作原理是：首先在缓存中查找，如果没有执行方法并缓存结果，然后返回数据。此注解的缓存名必须指定，和cacheManager中的caches中的某一个Cache的name值相对应。可以使用value或cacheNames指定。
如果没有指定key属性，spring会使用默认的主键生成器产生主键。也可以自定义主键，在key中可以使用SpEL表达式。如下：
@Cacheable(cacheNames=”content”,key=”#user.userId”)
Public User getUser(User user){
xxxxx
} 可以使用condition属性，来给缓存添加条件，如下：
@Cacheable(cacheNames=”content”,key=”#user.userId”,condition=”#user.age<40”)
Public User getUser(User user){xxxxx} @CachePut注解
先执行方法，然后将返回值放回缓存。可以用作缓存的更新。
@CacheEvict注解
该注解负责从缓存中显式移除数据，通常缓存数据都有有效期，当过期时数据也会被移除。
此注解多了两个属性：
allEntries是否移除所有缓存条目。
beforeInvocation：在方法调用前还是调用后完成移除操作。true/false
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持创新互联。
本文标题：浅谈SpringCache与redis集成实现缓存解决方案
链接地址：
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