Spring Data Redis 最佳实践！

摘要

Spring Data Redis 是Spring 框架提供的用于操作Redis的方式，最近整理了下它的用法，解决了使用过程中遇到的一些难点与坑点，希望对大家有所帮助。本文涵盖了Redis的安装、Spring Cache结合Redis的使用、Redis连接池的使用和RedisTemplate的使用等内容。

Redis安装

这里提供Linux和Windows两种安装方式，由于Windows下的版本最高只有3.2版本，所以推荐使用Linux下的版本，目前最新稳定版本为5.0，也是本文中使用的版本。

Linux

这里我们使用Docker环境下的安装方式。

下载Redis5.0的Docker镜像；

docker pull redis:5.0

使用Docker命令启动Redis容器；

docker run -p 6379:6379 --name redis \

-v /mydata/redis/data:/data \

-d redis:5.0 redis-server --appendonly yes

Windows

想使用Windows版本的朋友可以使用以下安装方式。

下载Windows版本的Redis,下载地址：github.com/MicrosoftAr…

下载完后解压到指定目录；

在当前地址栏输入cmd后，执行redis的启动命令：redis-server.exe redis.windows.conf

Spring Cache 操作Redis

Spring Cache 简介

当Spring Boot 结合Redis来作为缓存使用时，最简单的方式就是使用Spring Cache了，使用它我们无需知道Spring中对Redis的各种操作，仅仅通过它提供的@Cacheable 、@CachePut 、@CacheEvict 、@EnableCaching等注解就可以实现缓存功能。

常用注解

@EnableCaching

开启缓存功能，一般放在启动类上。

@Cacheable

使用该注解的方法当缓存存在时，会从缓存中获取数据而不执行方法，当缓存不存在时，会执行方法并把返回结果存入缓存中。一般使用在查询方法上，可以设置如下属性：

value：缓存名称（必填），指定缓存的命名空间；

key：用于设置在命名空间中的缓存key值，可以使用SpEL表达式定义；

unless：条件符合则不缓存；

condition：条件符合则缓存。

@CachePut

使用该注解的方法每次执行时都会把返回结果存入缓存中。一般使用在新增方法上，可以设置如下属性：

value：缓存名称（必填），指定缓存的命名空间；

key：用于设置在命名空间中的缓存key值，可以使用SpEL表达式定义；

unless：条件符合则不缓存；

condition：条件符合则缓存。

@CacheEvict

使用该注解的方法执行时会清空指定的缓存。一般使用在更新或删除方法上，可以设置如下属性：

value：缓存名称（必填），指定缓存的命名空间；

key：用于设置在命名空间中的缓存key值，可以使用SpEL表达式定义；

condition：条件符合则缓存。

使用步骤

在pom.xml中添加项目依赖：


org.springframework.boot

spring-boot-starter-data-redis

修改配置文件application.yml，添加Redis的连接配置；

spring:

redis:

host: 192.168.6.139 # Redis服务器地址

database: 0 # Redis数据库索引（默认为0）

port: 6379 # Redis服务器连接端口

password: # Redis服务器连接密码（默认为空）

timeout: 1000ms # 连接超时时间

在启动类上添加@EnableCaching注解启动缓存功能；

@EnableCaching

@SpringBootApplication

public class MallTinyApplication {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(MallTinyApplication.class, args);

}

}

接下来在PmsBrandServiceImpl类中使用相关注解来实现缓存功能，可以发现我们获取品牌详情的方法中使用了@Cacheable注解，在修改和删除品牌的方法上使用了@CacheEvict注解；

/**

* PmsBrandService实现类

* Created by macro on 2019/4/19.

*/

@Service

public class PmsBrandServiceImpl implements PmsBrandService {

@Autowired

private PmsBrandMapper brandMapper;

@CacheEvict(value = RedisConfig.REDIS_KEY_DATABASE, key = "'pms:brand:'+#id")

@Override

public int update(Long id, PmsBrand brand) {

brand.setId(id);

return brandMapper.updateByPrimaryKeySelective(brand);

}

@CacheEvict(value = RedisConfig.REDIS_KEY_DATABASE, key = "'pms:brand:'+#id")

@Override

public int delete(Long id) {

return brandMapper.deleteByPrimaryKey(id);

}

@Cacheable(value = RedisConfig.REDIS_KEY_DATABASE, key = "'pms:brand:'+#id", unless = "#result==null")

@Override

public PmsBrand getItem(Long id) {

return brandMapper.selectByPrimaryKey(id);

}

}

我们可以调用获取品牌详情的接口测试下效果，此时发现Redis中存储的数据有点像乱码，并且没有设置过期时间；

存储JSON格式数据

此时我们就会想到有没有什么办法让Redis中存储的数据变成标准的JSON格式，然后可以设置一定的过期时间，不设置过期时间容易产生很多不必要的缓存数据。

我们可以通过给RedisTemplate设置JSON格式的序列化器，并通过配置RedisCacheConfiguration设置超时时间来实现以上需求，此时别忘了去除启动类上的@EnableCaching注解，具体配置类RedisConfig代码如下；

/**

* Redis配置类

* Created by macro on 2020/3/2.

*/

@EnableCaching

@Configuration

public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

/**

* redis数据库自定义key

*/

public  static final String REDIS_KEY_DATABASE="mall";

@Bean

public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

RedisSerializer serializer = redisSerializer();

RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();

redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

redisTemplate.setValueSerializer(serializer);

redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());

redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer);

redisTemplate.afterPropertiesSet();

return redisTemplate;

}

@Bean

public RedisSerializer redisSerializer() {

//创建JSON序列化器

Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

serializer.setObjectMapper(objectMapper);

return serializer;

}

@Bean

public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory);

//设置Redis缓存有效期为1天

RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()

.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofDays(1));

return new RedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);

}

}

此时我们再次调用获取商品详情的接口进行测试，会发现Redis中已经缓存了标准的JSON格式数据，并且超时时间被设置为了1天。

使用Redis连接池

SpringBoot 1.5.x版本Redis客户端默认是Jedis实现的，SpringBoot 2.x版本中默认客户端是用Lettuce实现的，我们先来了解下Jedis和Lettuce客户端。

Jedis vs Lettuce

Jedis在实现上是直连Redis服务，多线程环境下非线程安全，除非使用连接池，为每个 RedisConnection 实例增加物理连接。

Lettuce是一种可伸缩，线程安全，完全非阻塞的Redis客户端，多个线程可以共享一个RedisConnection，它利用Netty NIO框架来高效地管理多个连接，从而提供了异步和同步数据访问方式，用于构建非阻塞的反应性应用程序。

使用步骤

修改application.yml添加Lettuce连接池配置，用于配置线程数量和阻塞等待时间；

spring:

redis:

lettuce:

pool:

max-active: 8 # 连接池最大连接数

max-idle: 8 # 连接池最大空闲连接数

min-idle: 0 # 连接池最小空闲连接数

max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间，负值表示没有限制

由于SpringBoot 2.x中默认并没有使用Redis连接池，所以需要在pom.xml中添加commons-pool2的依赖；

org.apache.commons

commons-pool2

如果你没添加以上依赖的话，启动应用的时候就会产生如下错误；

Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/pool2/impl/GenericObjectPoolConfig

at org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettucePoolingClientConfiguration$LettucePoolingClientConfigurationBuilder.(LettucePoolingClientConfiguration.java:84) ~[spring-data-redis-2.1.5.RELEASE.jar:2.1.5.RELEASE]

at org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettucePoolingClientConfiguration.builder(LettucePoolingClientConfiguration.java:48) ~[spring-data-redis-2.1.5.RELEASE.jar:2.1.5.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$PoolBuilderFactory.createBuilder(LettuceConnectionConfiguration.java:149) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration.createBuilder(LettuceConnectionConfiguration.java:107) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration.getLettuceClientConfiguration(LettuceConnectionConfiguration.java:93) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration.redisConnectionFactory(LettuceConnectionConfiguration.java:74) ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$$EnhancerBySpringCGLIB$$5caa7e47.CGLIB$redisConnectionFactory$0() ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$$EnhancerBySpringCGLIB$$5caa7e47$$FastClassBySpringCGLIB$$b8ae2813.invoke() ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at org.springframework.cglib.proxy.MethodProxy.invokeSuper(MethodProxy.java:244) ~[spring-core-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]

at org.springframework.context.annotation.ConfigurationClassEnhancer$BeanMethodInterceptor.intercept(ConfigurationClassEnhancer.java:363) ~[spring-context-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]

at org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.LettuceConnectionConfiguration$$EnhancerBySpringCGLIB$$5caa7e47.redisConnectionFactory() ~[spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar:2.1.3.RELEASE]

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_91]

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_91]

at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_91]

at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_91]

at org.springframework.beans.factory.support.SimpleInstantiationStrategy.instantiate(SimpleInstantiationStrategy.java:154) ~[spring-beans-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]

... 111 common frames omitted

自由操作Redis

Spring Cache 给我们提供了操作Redis缓存的便捷方法，但是也有很多局限性。比如说我们想单独设置一个缓存值的有效期怎么办？我们并不想缓存方法的返回值，我们想缓存方法中产生的中间值怎么办？此时我们就需要用到RedisTemplate这个类了，接下来我们来讲下如何通过RedisTemplate来自由操作Redis中的缓存。

RedisService

定义Redis操作业务类，在Redis中有几种数据结构，比如普通结构（对象），Hash结构、Set结构、List结构，该接口中定义了大多数常用操作方法。

/**

* redis操作Service

* Created by macro on 2020/3/3.

*/

public interface RedisService {

/**

* 保存属性

*/

void set(String key, Object value, long time);

/**

* 保存属性

*/

void set(String key, Object value);

/**

* 获取属性

*/

Object get(String key);

/**

* 删除属性

*/

Boolean del(String key);

/**

* 批量删除属性

*/

Long del(List keys);

/**

* 设置过期时间

*/

Boolean expire(String key, long time);

/**

* 获取过期时间

*/

Long getExpire(String key);

/**

* 判断是否有该属性

*/

Boolean hasKey(String key);

/**

* 按delta递增

*/

Long incr(String key, long delta);

/**

* 按delta递减

*/

Long decr(String key, long delta);

/**

* 获取Hash结构中的属性

*/

Object hGet(String key, String hashKey);

/**

* 向Hash结构中放入一个属性

*/

Boolean hSet(String key, String hashKey, Object value, long time);

/**

* 向Hash结构中放入一个属性

*/

void hSet(String key, String hashKey, Object value);

/**

* 直接获取整个Hash结构

*/

Map hGetAll(String key);

/**

* 直接设置整个Hash结构

*/

Boolean hSetAll(String key, Map map, long time);

/**

* 直接设置整个Hash结构

*/

void hSetAll(String key, Map map);

/**

* 删除Hash结构中的属性

*/

void hDel(String key, Object... hashKey);

/**

* 判断Hash结构中是否有该属性

*/

Boolean hHasKey(String key, String hashKey);

/**

* Hash结构中属性递增

*/

Long hIncr(String key, String hashKey, Long delta);

/**

* Hash结构中属性递减

*/

Long hDecr(String key, String hashKey, Long delta);

/**

* 获取Set结构

*/

Set sMembers(String key);

/**

* 向Set结构中添加属性

*/

Long sAdd(String key, Object... values);

/**

* 向Set结构中添加属性

*/

Long sAdd(String key, long time, Object... values);

/**

* 是否为Set中的属性

*/

Boolean sIsMember(String key, Object value);

/**

* 获取Set结构的长度

*/

Long sSize(String key);

/**

* 删除Set结构中的属性

*/

Long sRemove(String key, Object... values);

/**

* 获取List结构中的属性

*/

List lRange(String key, long start, long end);

/**

* 获取List结构的长度

*/

Long lSize(String key);

/**

* 根据索引获取List中的属性

*/

Object lIndex(String key, long index);

/**

* 向List结构中添加属性

*/

Long lPush(String key, Object value);

/**

* 向List结构中添加属性

*/

Long lPush(String key, Object value, long time);

/**

* 向List结构中批量添加属性

*/

Long lPushAll(String key, Object... values);

/**

* 向List结构中批量添加属性

*/

Long lPushAll(String key, Long time, Object... values);

/**

* 从List结构中移除属性

*/

Long lRemove(String key, long count, Object value);

}

RedisServiceImpl

RedisService的实现类，使用RedisTemplate来自由操作Redis中的缓存数据。

/**

* redis操作实现类

* Created by macro on 2020/3/3.

*/

@Service

public class RedisServiceImpl implements RedisService {

@Autowired

private RedisTemplate redisTemplate;

@Override

public void set(String key, Object value, long time) {

redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);

}

@Override

public void set(String key, Object value) {

redisTemplate.opsForValue().set(key, value);

}

@Override

public Object get(String key) {

return redisTemplate.opsForValue().get(key);

}

@Override

public Boolean del(String key) {

return redisTemplate.delete(key);

}

@Override

public Long del(List keys) {

return redisTemplate.delete(keys);

}

@Override

public Boolean expire(String key, long time) {

return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);

}

@Override

public Long getExpire(String key) {

return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);

}

@Override

public Boolean hasKey(String key) {

return redisTemplate.hasKey(key);

}

@Override

public Long incr(String key, long delta) {

return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);

}

@Override

public Long decr(String key, long delta) {

return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);

}

@Override

public Object hGet(String key, String hashKey) {

return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);

}

@Override

public Boolean hSet(String key, String hashKey, Object value, long time) {

redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);

return expire(key, time);

}

@Override

public void hSet(String key, String hashKey, Object value) {

redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);

}

@Override

public Map hGetAll(String key) {

return redisTemplate.opsForHash().entries(key);

}

@Override

public Boolean hSetAll(String key, Map map, long time) {

redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

return expire(key, time);

}

@Override

public void hSetAll(String key, Map map) {

redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

}

@Override

public void hDel(String key, Object... hashKey) {

redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKey);

}

@Override

public Boolean hHasKey(String key, String hashKey) {

return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey);

}

@Override

public Long hIncr(String key, String hashKey, Long delta) {

return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, delta);

}

@Override

public Long hDecr(String key, String hashKey, Long delta) {

return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, -delta);

}

@Override

public Set sMembers(String key) {

return redisTemplate.opsForSet().members(key);

}

@Override

public Long sAdd(String key, Object... values) {

return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);

}

@Override

public Long sAdd(String key, long time, Object... values) {

Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);

expire(key, time);

return count;

}

@Override

public Boolean sIsMember(String key, Object value) {

return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);

}

@Override

public Long sSize(String key) {

return redisTemplate.opsForSet().size(key);

}

@Override

public Long sRemove(String key, Object... values) {

return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);

}

@Override

public List lRange(String key, long start, long end) {

return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);

}

@Override

public Long lSize(String key) {

return redisTemplate.opsForList().size(key);

}

@Override

public Object lIndex(String key, long index) {

return redisTemplate.opsForList().index(key, index);

}

@Override

public Long lPush(String key, Object value) {

return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);

}

@Override

public Long lPush(String key, Object value, long time) {

Long index = redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);

expire(key, time);

return index;

}

@Override

public Long lPushAll(String key, Object... values) {

return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);

}

@Override

public Long lPushAll(String key, Long time, Object... values) {

Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);

expire(key, time);

return count;

}

@Override

public Long lRemove(String key, long count, Object value) {

return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);

}

}

RedisController

测试RedisService中缓存操作的Controller，大家可以调用测试下。

/**

* Redis测试Controller

* Created by macro on 2020/3/3.

*/

@Api(tags = "RedisController", description = "Redis测试")

@Controller

@RequestMapping("/redis")

public class RedisController {

@Autowired

private RedisService redisService;

@Autowired

private PmsBrandService brandService;

@ApiOperation("测试简单缓存")

@RequestMapping(value = "/simpleTest", method = RequestMethod.GET)

@ResponseBody

public CommonResult simpleTest() {

List brandList = brandService.list(1, 5);

PmsBrand brand = brandList.get(0);

String key = "redis:simple:" + brand.getId();

redisService.set(key, brand);

PmsBrand cacheBrand = (PmsBrand) redisService.get(key);

return CommonResult.success(cacheBrand);

}

@ApiOperation("测试Hash结构的缓存")

@RequestMapping(value = "/hashTest", method = RequestMethod.GET)

@ResponseBody

public CommonResult hashTest() {

List brandList = brandService.list(1, 5);

PmsBrand brand = brandList.get(0);

String key = "redis:hash:" + brand.getId();

Map value = BeanUtil.beanToMap(brand);

redisService.hSetAll(key, value);

Map cacheValue = redisService.hGetAll(key);

PmsBrand cacheBrand = BeanUtil.mapToBean(cacheValue, PmsBrand.class, true);

return CommonResult.success(cacheBrand);

}

@ApiOperation("测试Set结构的缓存")

@RequestMapping(value = "/setTest", method = RequestMethod.GET)

@ResponseBody

public CommonResult> setTest() {

List brandList = brandService.list(1, 5);

String key = "redis:set:all";

redisService.sAdd(key, (Object[]) ArrayUtil.toArray(brandList, PmsBrand.class));

redisService.sRemove(key, brandList.get(0));

Set cachedBrandList = redisService.sMembers(key);

return CommonResult.success(cachedBrandList);

}

@ApiOperation("测试List结构的缓存")

@RequestMapping(value = "/listTest", method = RequestMethod.GET)

@ResponseBody

public CommonResult> listTest() {

List brandList = brandService.list(1, 5);

String key = "redis:list:all";

redisService.lPushAll(key, (Object[]) ArrayUtil.toArray(brandList, PmsBrand.class));

redisService.lRemove(key, 1, brandList.get(0));

List cachedBrandList = redisService.lRange(key, 0, 3);

return CommonResult.success(cachedBrandList);

}

}

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