Redis整合Spring結(jié)合使用緩存實例

更新時間：2015年12月28日 11:21:07 作者：林炳文Evankaka

這篇文章主要介紹了Redis整合Spring結(jié)合使用緩存實例,介紹了如何在Spring中配置redis，并通過Spring中AOP的思想，將緩存的方法切入到有需要進(jìn)入緩存的類或方法前面。需要的朋友可以參考下

一、Redis介紹
什么是Redis？
redis是一個key-value存儲系統(tǒng)。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數(shù)據(jù)類型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎(chǔ)上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中。區(qū)別的是redis會周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了master-slave(主從)同步。
它有什么特點？
（1）Redis數(shù)據(jù)庫完全在內(nèi)存中，使用磁盤僅用于持久性。
（2）相比許多鍵值數(shù)據(jù)存儲，Redis擁有一套較為豐富的數(shù)據(jù)類型。
（3）Redis可以將數(shù)據(jù)復(fù)制到任意數(shù)量的從服務(wù)器。
Redis 優(yōu)勢？
（1）異?？焖伲篟edis的速度非?？?，每秒能執(zhí)行約11萬集合，每秒約81000+條記錄。
（2）支持豐富的數(shù)據(jù)類型：Redis支持最大多數(shù)開發(fā)人員已經(jīng)知道像列表，集合，有序集合，散列數(shù)據(jù)類型。這使得它非常容易解決各種各樣的問題，因為我們知道哪些問題是可以處理通過它的數(shù)據(jù)類型更好。
（3）操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，這保證了如果兩個客戶端同時訪問的Redis服務(wù)器將獲得更新后的值。
（4）多功能實用工具：Redis是一個多實用的工具，可以在多個用例如緩存，消息，隊列使用(Redis原生支持發(fā)布/訂閱)，任何短暫的數(shù)據(jù)，應(yīng)用程序，如Web應(yīng)用程序會話，網(wǎng)頁命中計數(shù)等。
Redis 缺點？
（1）單線程
（2）耗內(nèi)存
二、使用實例
本文使用maven+eclipse+sping
1、引入jar包

  <!--Redis start --> 
<dependency> 
  <groupId>org.springframework.data</groupId> 
  <artifactId>spring-data-redis</artifactId> 
  <version>1.6.1.RELEASE</version> 
</dependency> 
<dependency> 
  <groupId>redis.clients</groupId> 
  <artifactId>jedis</artifactId> 
  <version>2.7.3</version> 
</dependency> 
  <!--Redis end -->

2、配置bean
在application.xml加入如下配置

<!-- jedis 配置 --> 
  <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig" > 
     <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" /> 
     <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" /> 
     <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" /> 
  </bean > 
 <!-- redis服務(wù)器中心 --> 
  <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" > 
     <property name="poolConfig" ref="poolConfig" /> 
     <property name="port" value="${redis.port}" /> 
     <property name="hostName" value="${redis.host}" /> 
     <property name="password" value="${redis.password}" /> 
     <property name="timeout" value="${redis.timeout}" ></property> 
  </bean > 
  <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate" > 
     <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /> 
     <property name="keySerializer" > 
       <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" /> 
     </property> 
     <property name="valueSerializer" > 
       <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" /> 
     </property> 
  </bean > 
   
  <!-- cache配置 --> 
  <bean id="methodCacheInterceptor" class="com.mucfc.msm.common.MethodCacheInterceptor" > 
     <property name="redisUtil" ref="redisUtil" /> 
  </bean > 
  <bean id="redisUtil" class="com.mucfc.msm.common.RedisUtil" > 
     <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" /> 
  </bean >

其中配置文件redis一些配置數(shù)據(jù)redis.properties如下：

#redis中心 
redis.host=10.75.202.11 
redis.port=6379 
redis.password=123456 
redis.maxIdle=100 
redis.maxActive=300 
redis.maxWait=1000 
redis.testOnBorrow=true 
redis.timeout=100000 
 
# 不需要加入緩存的類 
targetNames=xxxRecordManager,xxxSetRecordManager,xxxStatisticsIdentificationManager 
# 不需要緩存的方法 
methodNames= 
 
#設(shè)置緩存失效時間 
com.service.impl.xxxRecordManager= 60 
com.service.impl.xxxSetRecordManager= 60 
defaultCacheExpireTime=3600 
 
fep.local.cache.capacity =10000

要掃這些properties文件，在application.xml加入如下配置

 <!-- 引入properties配置文件 -->  
 <bean id="propertyConfigurer" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"> 
  <property name="locations"> 
    <list> 
      <value>classpath:properties/*.properties</value> 
      <!--要是有多個配置文件，只需在這里繼續(xù)添加即可 --> 
    </list> 
  </property> 
</bean>

3、一些工具類
（1）RedisUtil
上面的bean中，RedisUtil是用來緩存和去除數(shù)據(jù)的實例

package com.mucfc.msm.common; 
 
import java.io.Serializable; 
import java.util.Set; 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
import org.apache.log4j.Logger; 
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; 
 
/** 
 * redis cache 工具類 
 * 
 */ 
public final class RedisUtil { 
  private Logger logger = Logger.getLogger(RedisUtil.class); 
  private RedisTemplate<Serializable, Object> redisTemplate; 
 
  /** 
   * 批量刪除對應(yīng)的value 
   * 
   * @param keys 
   */ 
  public void remove(final String... keys) { 
    for (String key : keys) { 
      remove(key); 
    } 
  } 
 
  /** 
   * 批量刪除key 
   * 
   * @param pattern 
   */ 
  public void removePattern(final String pattern) { 
    Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern); 
    if (keys.size() > 0) 
      redisTemplate.delete(keys); 
  } 
 
  /** 
   * 刪除對應(yīng)的value 
   * 
   * @param key 
   */ 
  public void remove(final String key) { 
    if (exists(key)) { 
      redisTemplate.delete(key); 
    } 
  } 
 
  /** 
   * 判斷緩存中是否有對應(yīng)的value 
   * 
   * @param key 
   * @return 
   */ 
  public boolean exists(final String key) { 
    return redisTemplate.hasKey(key); 
  } 
 
  /** 
   * 讀取緩存 
   * 
   * @param key 
   * @return 
   */ 
  public Object get(final String key) { 
    Object result = null; 
    ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate 
        .opsForValue(); 
    result = operations.get(key); 
    return result; 
  } 
 
  /** 
   * 寫入緩存 
   * 
   * @param key 
   * @param value 
   * @return 
   */ 
  public boolean set(final String key, Object value) { 
    boolean result = false; 
    try { 
      ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate 
          .opsForValue(); 
      operations.set(key, value); 
      result = true; 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
    return result; 
  } 
 
  /** 
   * 寫入緩存 
   * 
   * @param key 
   * @param value 
   * @return 
   */ 
  public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) { 
    boolean result = false; 
    try { 
      ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate 
          .opsForValue(); 
      operations.set(key, value); 
      redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS); 
      result = true; 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
    return result; 
  } 
 
  public void setRedisTemplate( 
      RedisTemplate<Serializable, Object> redisTemplate) { 
    this.redisTemplate = redisTemplate; 
  } 
}

（2）MethodCacheInterceptor
切面MethodCacheInterceptor，這是用來給不同的方法來加入判斷如果緩存存在數(shù)據(jù)，從緩存取數(shù)據(jù)。否則第一次從數(shù)據(jù)庫取，并將結(jié)果保存到緩存中去。

package com.mucfc.msm.common; 
 
import java.io.File; 
import java.io.FileInputStream; 
import java.io.InputStream; 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.List; 
import java.util.Properties; 
 
import org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor; 
import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation; 
import org.apache.log4j.Logger; 
 
 
public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor { 
  private Logger logger = Logger.getLogger(MethodCacheInterceptor.class); 
  private RedisUtil redisUtil; 
  private List<String> targetNamesList; // 不加入緩存的service名稱 
  private List<String> methodNamesList; // 不加入緩存的方法名稱 
  private Long defaultCacheExpireTime; // 緩存默認(rèn)的過期時間 
  private Long xxxRecordManagerTime; // 
  private Long xxxSetRecordManagerTime; // 
 
  /** 
   * 初始化讀取不需要加入緩存的類名和方法名稱 
   */ 
  public MethodCacheInterceptor() { 
    try { 
       File f = new File("D:\\lunaJee-workspace\\msm\\msm_core\\src\\main\\java\\com\\mucfc\\msm\\common\\cacheConf.properties");  
       //配置文件位置直接被寫死，有需要自己修改下 
       InputStream in = new FileInputStream(f);  
//     InputStream in = getClass().getClassLoader().getResourceAsStream( 
//         "D:\\lunaJee-workspace\\msm\\msm_core\\src\\main\\java\\com\\mucfc\\msm\\common\\cacheConf.properties"); 
      Properties p = new Properties(); 
      p.load(in); 
      // 分割字符串 
      String[] targetNames = p.getProperty("targetNames").split(","); 
      String[] methodNames = p.getProperty("methodNames").split(","); 
 
      // 加載過期時間設(shè)置 
      defaultCacheExpireTime = Long.valueOf(p.getProperty("defaultCacheExpireTime")); 
      xxxRecordManagerTime = Long.valueOf(p.getProperty("com.service.impl.xxxRecordManager")); 
      xxxSetRecordManagerTime = Long.valueOf(p.getProperty("com.service.impl.xxxSetRecordManager")); 
      // 創(chuàng)建list 
      targetNamesList = new ArrayList<String>(targetNames.length); 
      methodNamesList = new ArrayList<String>(methodNames.length); 
      Integer maxLen = targetNames.length > methodNames.length ? targetNames.length 
          : methodNames.length; 
      // 將不需要緩存的類名和方法名添加到list中 
      for (int i = 0; i < maxLen; i++) { 
        if (i < targetNames.length) { 
          targetNamesList.add(targetNames[i]); 
        } 
        if (i < methodNames.length) { 
          methodNamesList.add(methodNames[i]); 
        } 
      } 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
  } 
 
  @Override 
  public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable { 
    Object value = null; 
 
    String targetName = invocation.getThis().getClass().getName(); 
    String methodName = invocation.getMethod().getName(); 
    // 不需要緩存的內(nèi)容 
    //if (!isAddCache(StringUtil.subStrForLastDot(targetName), methodName)) { 
    if (!isAddCache(targetName, methodName)) { 
      // 執(zhí)行方法返回結(jié)果 
      return invocation.proceed(); 
    } 
    Object[] arguments = invocation.getArguments(); 
    String key = getCacheKey(targetName, methodName, arguments); 
    System.out.println(key); 
 
    try { 
      // 判斷是否有緩存 
      if (redisUtil.exists(key)) { 
        return redisUtil.get(key); 
      } 
      // 寫入緩存 
      value = invocation.proceed(); 
      if (value != null) { 
        final String tkey = key; 
        final Object tvalue = value; 
        new Thread(new Runnable() { 
          @Override 
          public void run() { 
            if (tkey.startsWith("com.service.impl.xxxRecordManager")) { 
              redisUtil.set(tkey, tvalue, xxxRecordManagerTime); 
            } else if (tkey.startsWith("com.service.impl.xxxSetRecordManager")) { 
              redisUtil.set(tkey, tvalue, xxxSetRecordManagerTime); 
            } else { 
              redisUtil.set(tkey, tvalue, defaultCacheExpireTime); 
            } 
          } 
        }).start(); 
      } 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
      if (value == null) { 
        return invocation.proceed(); 
      } 
    } 
    return value; 
  } 
 
  /** 
   * 是否加入緩存 
   * 
   * @return 
   */ 
  private boolean isAddCache(String targetName, String methodName) { 
    boolean flag = true; 
    if (targetNamesList.contains(targetName) 
        || methodNamesList.contains(methodName)) { 
      flag = false; 
    } 
    return flag; 
  } 
 
  /** 
   * 創(chuàng)建緩存key 
   * 
   * @param targetName 
   * @param methodName 
   * @param arguments 
   */ 
  private String getCacheKey(String targetName, String methodName, 
      Object[] arguments) { 
    StringBuffer sbu = new StringBuffer(); 
    sbu.append(targetName).append("_").append(methodName); 
    if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) { 
      for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { 
        sbu.append("_").append(arguments[i]); 
      } 
    } 
    return sbu.toString(); 
  } 
 
  public void setRedisUtil(RedisUtil redisUtil) { 
    this.redisUtil = redisUtil; 
  } 
}

4、配置需要緩存的類或方法
在application.xml加入如下配置，有多個類或方法可以配置多個

<!-- 需要加入緩存的類或方法 --> 
<bean id="methodCachePointCut" class="org.springframework.aop.support.RegexpMethodPointcutAdvisor" > 
   <property name="advice" > 
     <ref local="methodCacheInterceptor" /> 
   </property> 
   <property name="patterns" > 
     <list> 
      <!-- 確定正則表達(dá)式列表 --> 
       <value>com\.mucfc\.msm\.service\.impl\...*ServiceImpl.*</value > 
     </list> 
   </property> 
</bean >

5、執(zhí)行結(jié)果:
寫了一個簡單的單元測試如下：

@Test 
public void getSettUnitBySettUnitIdTest() { 
  String systemId = "CES"; 
  String merchantId = "133"; 
  SettUnit configSettUnit = settUnitService.getSettUnitBySettUnitId(systemId, merchantId, "ESP"); 
  SettUnit configSettUnit1 = settUnitService.getSettUnitBySettUnitId(systemId, merchantId, "ESP"); 
  boolean flag= (configSettUnit == configSettUnit1); 
  System.out.println(configSettUnit); 
  logger.info("查找結(jié)果" + configSettUnit.getBusinessType()); 
  
 // localSecondFIFOCache.put("configSettUnit", configSettUnit.getBusinessType()); 
 // String string = localSecondFIFOCache.get("configSettUnit"); 
   logger.info("查找結(jié)果" + string); 
}

這是第一次執(zhí)行單元測試的過程：
MethodCacheInterceptor這個類中打了斷點，然后每次查詢前都會先進(jìn)入這個方法

依次運行，發(fā)現(xiàn)沒有緩存，所以會直接去查數(shù)據(jù)庫

打印了出來的SQL語句：

第二次執(zhí)行：
因為第一次執(zhí)行時，已經(jīng)寫入緩存了。所以第二次直接從緩存中取數(shù)據(jù)

3、取兩次的結(jié)果進(jìn)行地址的對比：
發(fā)現(xiàn)兩個不是同一個對象，沒錯，是對的。如果是使用ehcache的話，那么二者的內(nèi)存地址會是一樣的。那是因為redis和ehcache使用的緩存機制是不一樣的。ehcache是基于本地電腦的內(nèi)存使用緩存，所以使用緩存取數(shù)據(jù)時直接在本地電腦上取。轉(zhuǎn)換成java對象就會是同一個內(nèi)存地址，而redis它是在裝有redis服務(wù)的電腦上（一般是另一臺電腦），所以取數(shù)據(jù)時經(jīng)過傳輸?shù)奖镜?，會對?yīng)到不同的內(nèi)存地址，所以用==來比較會返回false。但是它確實是從緩存中去取的，這點我們從上面的斷點可以看到。