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一、什么是redis缓存
Redis缓存是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它主要用于作为数据库、缓存和消息中间件，以快速读写和丰富的数据结构支持而著称。
在应用程序和数据库之间，Redis缓存作为一个中间层起着关键作用。通过将常用的数据存储在Redis内存中，可以快速读取，从而避免了从数据库进行复杂的查询操作，减轻了数据库服务器的压力，并提高了应用程序的性能和响应速度。
此外，为了优化热门查询的性能，可以确定希望缓存的查询结果，特别是最常用和最耗时的查询。这样可以进一步提高应用程序的性能和吞吐量。
spring-boot-starter-data-redis默认的Redis客户端是Lettuce。这是因为Lettuce是一个线程安全的、基于Netty通信的Redis客户端，相比之下，Jedis在多线程环境下存在线程安全问题，因此需要增加连接池来解决线程安全的问题，同时可以限制redis客户端的数量。
而Lettuce在多线程环境下不存在线程安全问题，一个连接实例就可以满足多线程环境下的并发访问，当然实例不够的情况下也可以按需增加实例，保证伸缩性。因此，Spring Boot在后续版本中选择了Lettuce作为默认的Redis客户端。
二、SpringBoot3 如何集成 Redis
1）添加依赖
在pom.xml文件中添加Spring Boot Starter Data Redis依赖：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2）配置Redis连接
在application.properties或application.yml文件中配置Redis连接信息：
spring.data.redis.host=127.0.0.1 spring.data.redis.port=6379 spring.data.redis.database=0 spring.data.redis.password= 3）配置 RedisTemplate Bean
@Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(connectionFactory); // 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式） Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); template.setValueSerializer(serializer); template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashValueSerializer(serializer); return template; } } 4）使用示例
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; @SpringBootTest public class RedisTemplateTest { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Test void test() { redisTemplate.opsForValue().set("key_name", "my name is Jacky"); System.out.println("缓存设置成功"); String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get("key_name"); System.out.println(value); } } 三、spring-boot-starter-cache 结合 Redis 使用
1、什么是 spring-boot-starter-cache
Spring Boot Starter Cache 是 Spring Boot 体系内提供使用 Spring Cache 的 Starter 包。它可以为你的 Spring Boot 应用提供缓存支持，简化和自动化缓存的配置和识别。通过使用 Spring Cache 的抽象层，开发者可以轻松地使用各种缓存解决方案。
Spring Boot Starter Cache 集成了各种主流缓存实现（ConcurrentMap、redis、ehcache、Caffeine等）
Spring Boot Starter Cache 默认使用ConcurrentMap作为缓存；如果工程中引入了redis配置，则会使用redis作为缓存
Spring Boot Starter Cache 通过CacheManager判断具体使用哪个缓存，每个缓存都有一个具体的CacheManager（比如：EhCacheCacheManager，RedisCacheManager，CaffeineCacheManager），如果没有配置任何的CacheManager，则会使用ConcurrentMap作为缓存
常用注解说明：
| 名称 | 说明 |
|---|---|
@EnableCaching | 开启基于注解的缓存 |
@CacheConfig | 统一配置本类的缓存注解的属性 |
@Cacheable | 常用于查询方法，能够根据方法的请求参数对其进行缓存 |
@CachePut | 常用于更新/保存方法，会将方法返回值放入缓存 |
@CacheEvict | 清空缓存 |
2、Redis 集成步骤
下面是如何在 Spring Boot 应用中使用 spring-boot-starter-cache 与 Redis 进行集成的步骤：
- 添加依赖:
在你的pom.xml文件中添加spring-boot-starter-cache和spring-boot-starter-data-redis的依赖。
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 配置 Redis:
在application.properties或application.yml文件中配置 Redis 连接信息。启用缓存支持:
在你的 Spring Boot 主类或配置类上添加@EnableCaching注解以启用缓存支持。定义缓存配置:
你可以创建一个配置类并实现CacheManagerCustomizer接口来自定义缓存配置。或者，你可以使用@EnableCaching注解并使用属性来定义缓存配置。CacheManagerCustomizer是一个Spring框架的接口，它允许用户自定义扩展CacheManager。当需要对某个CacheManager实现进行一些自定义时，可以实现CacheManagerCustomizer接口，指定泛型为需要进行自定义的CacheManager实现类，然后把它定义为一个Spring bean。通过实现这个接口，你可以对Spring的CacheManager进行自定义扩展，例如配置缓存策略、设置缓存过期时间等。
这个接口的使用可以帮助开发者更好地控制和优化缓存的行为，提高应用程序的性能和响应速度。在实现自定义扩展时，可以使用Spring的注解或XML配置来定义自定义逻辑，并根据需要选择是否将自定义的逻辑应用到所有CacheManager实现上，或者只应用到特定的CacheManager实现上。
@Configuration public class CacheConfig { @Bean public CacheManagerCustomizer cacheManagerCustomizer() { return (cacheManager) -> { SimpleKeyGenerator keyGenerator = new SimpleKeyGenerator(); keyGenerator.setSalt("some_salt"); //设置盐值，增强安全性 cacheManager.getCache("my_cache").setKeyGenerator(keyGenerator); //设置key生成策略 }; } } - 使用缓存注解:
在你的服务类中的方法上使用 Spring 的缓存注解，例如@Cacheable,@CacheEvict,@CachePut等。这样，当这些方法被调用时，它们将与 Redis 缓存进行交互。 - 自定义序列化:
如果你需要自定义序列化，你可以创建一个配置类并实现RedisSerializer接口。然后，你可以在 Redis 的相关配置中指定这个序列化器。
private Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jacksonSerializer() { ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, Visibility.ANY); objectMapper.activateDefaultTyping(objectMapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); return new Jackson2JsonRedisSerializer<>(objectMapper,Object.class); } 3、使用示例
1、创建测试Service
@Service public class MyService { @Cacheable(value = "my_cache") //将方法结果缓存到"my_cache"中，key为方法参数的哈希值 public String getSomeData(String id) throws InterruptedException { // 模拟一个耗时操作，比如从数据库中获取数据 Thread.sleep(1000); //休眠1秒，模拟耗时操作 return "data for " + id; } } 2、创建测试类
import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.shi9.module.system.service.MyService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.util.StopWatch; @Slf4j @SpringBootTest public class MyServiceTest { @Autowired private MyService myService; @Test public void getData() throws Exception { StopWatch stopWatch = new StopWatch("getData"); stopWatch.start("1"); System.out.println(myService.getSomeData("k")); stopWatch.stop(); stopWatch.start("2"); System.out.println(myService.getSomeData("k")); stopWatch.stop(); stopWatch.start("3"); System.out.println(myService.getSomeData("k")); stopWatch.stop(); System.out.println(stopWatch.prettyPrint()); } } 执行结果如下：
data for k data for k data for k StopWatch 'getData': 1.3141034 seconds ---------------------------------------- Seconds % Task name ---------------------------------------- 1.3104986 100% 1 0.0029345 00% 2 0.0006703 00% 3 可以看见，只有第一次执行耗时，后面两次直接从缓存读取，几乎没有耗时
