1 添加redis支持

在pom.xml中添加

Xml代码  

1. <

dependency

<
groupId

org.springframework.boot

</
groupId

<
artifactId

spring-boot-starter-redis

</
artifactId

</
dependency

2 redis配置

Java代码  

1. package com.wisely.ij.config;  
2.   
3. import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;  
4. import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;  
5. import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;  
6. import org.springframework.cache.CacheManager;  
7. import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;  
8. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;  
9. import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;  
10. import org.springframework.context.annotation.Bean;  
11. import org.springframework.context.annotation.Configuration;  
12. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;  
13. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;  
14. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
15. import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;  
16. import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;  
17.   
18. import java.lang.reflect.Method;  
19.   
20.   
21. @Configuration  
22. @EnableCaching  
23. public 

class RedisConfig 
extends CachingConfigurerSupport{  

@Bean  

public KeyGenerator wiselyKeyGenerator(){  

return 
new KeyGenerator() {  

@Override  

public Object generate(Object target, Method method, Object… params) {  

1.                 StringBuilder sb = 

new StringBuilder();  

1.                 sb.append(target.getClass().getName());  
2.                 sb.append(method.getName());  
3.                 

for (Object obj : params) {  

1.                     sb.append(obj.toString());  
2.                 }  
3.                 

return sb.toString();  

1.             }  
2.         };  
3.   
4.     }  
5.   
6.     

@Bean  

public CacheManager cacheManager(  

@SuppressWarnings(
"rawtypes") RedisTemplate redisTemplate) {  

return 
new RedisCacheManager(redisTemplate);  

1.     }  
2.   
3.     

@Bean  

public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(  

1.             RedisConnectionFactory factory) {  
2.         StringRedisTemplate template = 

new StringRedisTemplate(factory);  

1.         Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = 

new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.
class);  

1.         ObjectMapper om = 

new ObjectMapper();  

1.         om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);  
2.         om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);  
3.         jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);  
4.         template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);  
5.         template.afterPropertiesSet();  
6.         

return template;  

1.     }  
2. }  

3 redis服务器配置

Properties代码  

1. # REDIS (RedisProperties)  
2. spring.redis.database= # database name  
3. spring.redis.host=localhost # server host  
4. spring.redis.password= # server password  
5. spring.redis.port=

6379 # connection port  

1. spring.redis.pool.max-idle=

8 # pool settings …  

1. spring.redis.pool.min-idle=

0  

1. spring.redis.pool.max-active=

8  

1. spring.redis.pool.max-wait=-

1  

1. spring.redis.sentinel.master= # name of Redis server  
2. spring.redis.sentinel.nodes= # comma-separated list of host:port pairs  

4 应用

测试两个实体类

Java代码  

1. package com.wisely.ij.domain;  
2.   
3.   
4. public 

class Address {  

private Long id;  

private String province;  

private String city;  

public Address(Long id,String province, String city) {  

this.id = id;  

this.province = province;  

this.city = city;  

1.     }  
2.   
3.     

public Address() {  

1.     }  
2.   
3.     

public Long getId() {  

return id;  

1.     }  
2.   
3.     

public 
void setId(Long id) {  

this.id = id;  

1.     }  
2.   
3.     

public String getProvince() {  

return province;  

1.     }  
2.   
3.     

public 
void setProvince(String province) {  

this.province = province;  

1.     }  
2.   
3.     

public String getCity() {  

return city;  

1.     }  
2.   
3.     

public 
void setCity(String city) {  

this.city = city;  

1.     }  
2. }  

Java代码  

1. package com.wisely.ij.domain;  
2.   
3.   
4. public 

class User {  

private Long id;  

private String firstName;  

private String lastName;  

public User(Long id,String firstName, String lastName) {  

this.id = id ;  

this.firstName = firstName;  

this.lastName = lastName;  

1.     }  
2.   
3.     

public User() {  

1.     }  
2.   
3.     

public Long getId() {  

return id;  

1.     }  
2.   
3.     

public 
void setId(Long id) {  

this.id = id;  

1.     }  
2.   
3.     

public String getFirstName() {  

return firstName;  

1.     }  
2.   
3.     

public 
void setFirstName(String firstName) {  

this.firstName = firstName;  

1.     }  
2.   
3.     

public String getLastName() {  

return lastName;  

1.     }  
2.   
3.     

public 
void setLastName(String lastName) {  

this.lastName = lastName;  

1.     }  
2. }  

 使用演示

Java代码  

1. package com.wisely.ij.service;  
2.   
3. import com.wisely.ij.domain.Address;  
4. import com.wisely.ij.domain.User;  
5. import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;  
6. import org.springframework.stereotype.Service;  
7.   
8. /** 
9.  * Created by wisely on 2015/5/25. 
10.  */  
11. @Service  
12. public 

class DemoService {  

@Cacheable(value = 
"usercache",keyGenerator = 
"wiselyKeyGenerator")  

public User findUser(Long id,String firstName,String lastName){  

1.         System.out.println(

"无缓存的时候调用这里");  

return 
new User(id,firstName,lastName);  

1.     }  
2.     

@Cacheable(value = 
"addresscache",keyGenerator = 
"wiselyKeyGenerator")  

public Address findAddress(Long id,String province,String city){  

1.         System.out.println(

"无缓存的时候调用这里");  

return 
new Address(id,province,city);  

1.     }  
2. }  

Java代码  

1. package com.wisely.ij.web;  
2.   
3. import com.wisely.ij.domain.Address;  
4. import com.wisely.ij.domain.User;  
5. import com.wisely.ij.service.DemoService;  
6. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
7. import org.springframework.stereotype.Controller;  
8. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;  
9. import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;  
10.   
11. /** 
12.  * Created by wisely on 2015/5/25. 
13.  */  
14.   
15. @Controller  
16. public 

class DemoController {  

@Autowired  

1.     DemoService demoService;  
2.   
3.     

@RequestMapping(
"/test")  

@ResponseBody  

public String putCache(){  

1.         demoService.findUser(1l,

"wang",
"yunfei");  

1.         demoService.findAddress(1l,

"anhui",
"hefei");  

1.         System.out.println(

"若下面没出现“无缓存的时候调用”字样且能打印出数据表示测试成功");  

return 
"ok";  

1.     }  
2.     

@RequestMapping(
"/test2")  

@ResponseBody  

public String testCache(){  

1.         User user = demoService.findUser(1l,

"wang",
"yunfei");  

1.         Address address =demoService.findAddress(1l,

"anhui",
"hefei");  

1.         System.out.println(

"我这里没执行查询");  

1.         System.out.println(

"user:"+
"/"+user.getFirstName()+
"/"+user.getLastName());  

1.         System.out.println(

"address:"+
"/"+address.getProvince()+
"/"+address.getCity());  

return 
"ok";  

1.     }  
2. }  

5 检验

先访问http://localhost:8080/test 保存缓存

再访问http://localhost:8080/test2 调用缓存里的数据

 http://wiselyman.iteye.com/blog/2184884

《整合 spring 4(包括mvc、context、orm) + mybatis 3 示例》一文简要介绍了最新版本的 Spring MVC、IOC、MyBatis ORM 三者的整合以及声明式事务处理。现在我们需要把缓存也整合进来，缓存我们选用的是 Redis，本文将在该文示例基础上介绍 Redis 缓存 + Spring 的集成。关于 Redis 服务器的搭建请参考博客《Redhat5.8 环境下编译安装 Redis 并将其注册为系统服务》。

1. 依赖包安装

pom.xml 加入：

[html] view plain
 copy

 print?

1. <!– redis cache related…..start –>  
2. <

dependency

<
groupId

org.springframework.data

</
groupId

<
artifactId

spring-data-redis

</
artifactId

<
version

1.6.0.RELEASE

</
version

1. </

dependency

1. <

dependency

<
groupId

redis.clients

</
groupId

<
artifactId

jedis

</
artifactId

<
version

2.7.3

</
version

1. </

dependency

1. <!– redis cache related…..end –>  

2. Spring 项目集成进缓存支持

要启用缓存支持，我们需要创建一个新的 CacheManager bean。CacheManager 接口有很多实现，本文演示的是和 Redis 的集成，自然就是用 RedisCacheManager 了。Redis 不是应用的共享内存，它只是一个内存服务器，就像 MySql 似的，我们需要将应用连接到它并使用某种“语言”进行交互，因此我们还需要一个连接工厂以及一个 Spring 和 Redis 对话要用的 RedisTemplate，这些都是 Redis 缓存所必需的配置，把它们都放在自定义的 CachingConfigurerSupport 中：

[java] view plain
 copy

 print?

1. /** 
2.  * File Name：RedisCacheConfig.java 
3.  * 
4.  * Copyright Defonds Corporation 2015  
5.  * All Rights Reserved 
6.  * 
7.  */  
8. package com.defonds.bdp.cache.redis;  
9.   
10. import org.springframework.cache.CacheManager;  
11. import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;  
12. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;  
13. import org.springframework.context.annotation.Bean;  
14. import org.springframework.context.annotation.Configuration;  
15. import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;  
16. import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;  
17. import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;  
18. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
19.   
20. /** 
21.  *  
22.  * Project Name：bdp  
23.  * Type Name：RedisCacheConfig  
24.  * Type Description： 
25.  *  Author：Defonds 
26.  * Create Date：2015-09-21 
27.  *  
28.  * @version 
29.  *  
30.  */  
31. @Configuration  
32. @EnableCaching  
33. public 

class RedisCacheConfig 
extends CachingConfigurerSupport {  

@Bean  

public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {  

1.         JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = 

new JedisConnectionFactory();  

// Defaults  

1.         redisConnectionFactory.setHostName(

"192.168.1.166");  

1.         redisConnectionFactory.setPort(

6379);  

return redisConnectionFactory;  

1.     }  
2.   
3.     

@Bean  

public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf) {  

1.         RedisTemplate<String, String> redisTemplate = 

new RedisTemplate<String, String>();  

1.         redisTemplate.setConnectionFactory(cf);  
2.         

return redisTemplate;  

1.     }  
2.   
3.     

@Bean  

public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {  

1.         RedisCacheManager cacheManager = 

new RedisCacheManager(redisTemplate);  

// Number of seconds before expiration. Defaults to unlimited (0)  

1.         cacheManager.setDefaultExpiration(

3000); 
// Sets the default expire time (in seconds)  

return cacheManager;  

1.     }  
2.       
3. }  

当然也别忘了把这些 bean 注入 Spring，不然配置无效。在 applicationContext.xml 中加入以下：

[html] view plain
 copy

 print?

1. <

context:component-scan 
base-package=
"com.defonds.bdp.cache.redis" 
/>  

3. 缓存某些方法的执行结果

设置好缓存配置之后我们就可以使用 @Cacheable 注解来缓存方法执行的结果了，比如根据省份名检索城市的 provinceCities 方法和根据 city_code 检索城市的 searchCity 方法：

[java] view plain
 copy

 print?

1. // R  
2. @Cacheable(

"provinceCities")  

1. public List<City> provinceCities(String province) {  
2.     logger.debug(

"province=" + province);  

return 
this.cityMapper.provinceCities(province);  

1. }  
2.   
3. // R  
4. @Cacheable(

"searchCity")  

1. public City searchCity(String city_code){  
2.     logger.debug(

"city_code=" + city_code);  

return 
this.cityMapper.searchCity(city_code);     

1. }  

4. 缓存数据一致性保证

CRUD (Create 创建，Retrieve 读取，Update 更新，Delete 删除) 操作中，除了 R 具备幂等性，其他三个发生的时候都可能会造成缓存结果和数据库不一致。为了保证缓存数据的一致性，在进行 CUD 操作的时候我们需要对可能影响到的缓存进行更新或者清除。

[java] view plain
 copy

 print?

1. // C  
2. @CacheEvict(value = { 

"provinceCities"}, allEntries = 
true)  

1. public 

void insertCity(String city_code, String city_jb,   

1.         String province_code, String city_name,  
2.         String city, String province) {  
3.     City cityBean = 

new City();  

1.     cityBean.setCityCode(city_code);  
2.     cityBean.setCityJb(city_jb);  
3.     cityBean.setProvinceCode(province_code);  
4.     cityBean.setCityName(city_name);  
5.     cityBean.setCity(city);  
6.     cityBean.setProvince(province);  
7.     

this.cityMapper.insertCity(cityBean);  

1. }  
2. // U  
3. @CacheEvict(value = { 

"provinceCities", 
"searchCity" }, allEntries = 
true)  

1. public 

int renameCity(String city_code, String city_name) {  

1.     City city = 

new City();  

1.     city.setCityCode(city_code);  
2.     city.setCityName(city_name);  
3.     

this.cityMapper.renameCity(city);  

return 
1;  

1. }  
2.   
3. // D  
4. @CacheEvict(value = { 

"provinceCities", 
"searchCity" }, allEntries = 
true)  

1. public 

int deleteCity(String city_code) {  

this.cityMapper.deleteCity(city_code);  

return 
1;  

1. }  

业务考虑，本示例用的都是 @CacheEvict 清除缓存。如果你的 CUD 能够返回 City 实例，也可以使用 @CachePut 更新缓存策略。笔者推荐能用 @CachePut 的地方就不要用 @CacheEvict，因为后者将所有相关方法的缓存都清理掉，比如上面三个方法中的任意一个被调用了的话，provinceCities 方法的所有缓存将被清除。

5. 自定义缓存数据 key 生成策略

对于使用 @Cacheable 注解的方法，每个缓存的 key 生成策略默认使用的是参数名+参数值，比如以下方法：

[java] view plain
 copy

 print?

1. @Cacheable(

"users")  

1. public User findByUsername(String username)  

这个方法的缓存将保存于 key 为 users~keys 的缓存下，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 为 "username-赵德芳"。一般情况下没啥问题，二般情况如方法 key 取值相等然后参数名也一样的时候就出问题了，如：

[java] view plain
 copy

 print?

1. @Cacheable(

"users")  

1. public Integer getLoginCountByUsername(String username)  

这个方法的缓存也将保存于 key 为 users~keys 的缓存下。对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，key 也为 "username-赵德芳"，将另外一个方法的缓存覆盖掉。
解决办法是使用自定义缓存策略，对于同一业务(同一业务逻辑处理的方法，哪怕是集群/分布式系统)，生成的 key 始终一致，对于不同业务则不一致：

[java] view plain
 copy

 print?

1. @Bean  
2. public KeyGenerator customKeyGenerator() {  
3.     

return 
new KeyGenerator() {  

@Override  

public Object generate(Object o, Method method, Object… objects) {  

1.             StringBuilder sb = 

new StringBuilder();  

1.             sb.append(o.getClass().getName());  
2.             sb.append(method.getName());  
3.             

for (Object obj : objects) {  

1.                 sb.append(obj.toString());  
2.             }  
3.             

return sb.toString();  

1.         }  
2.     };  
3. }  

于是上述两个方法，对于 username 取值为 "赵德芳" 的缓存，虽然都还是存放在 key 为 users~keys 的缓存下，但由于 key 分别为 "类名-findByUsername-username-赵德芳" 和 "类名-getLoginCountByUsername-username-赵德芳"，所以也不会有问题。
这对于集群系统、分布式系统之间共享缓存很重要，真正实现了分布式缓存。
笔者建议：缓存方法的 @Cacheable 最好使用方法名，避免不同的方法的 @Cacheable 值一致，然后再配以以上缓存策略。

6. 缓存的验证

6.1 缓存的验证

为了确定每个缓存方法到底有没有走缓存，我们打开了 MyBatis 的 SQL 日志输出，并且为了演示清楚，我们还清空了测试用 Redis 数据库。
先来验证 provinceCities 方法缓存，Eclipse 启动 tomcat 加载项目完毕，使用 JMeter 调用 /bdp/city/province/cities.json 接口：
Eclipse 控制台输出如下：
说明这一次请求没有命中缓存，走的是 db 查询。JMeter 再次请求，Eclipse 控制台输出：
标红部分以下是这一次请求的 log，没有访问 db 的 log，缓存命中。查看本次请求的 Redis 存储情况：
同样可以验证 city_code 为 1492 的 searchCity 方法的缓存是否有效：
图中标红部分是 searchCity 的缓存存储情况。

6.2 缓存一致性的验证

先来验证 insertCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/create.json 接口：
之后看 Redis 存储：
可以看出 provinceCities 方法的缓存已被清理掉，insertCity 方法的缓存奏效。
然后验证 renameCity 方法的缓存配置，JMeter 调用 /bdp/city/rename.json 接口：
之后再看 Redis 存储：
searchCity 方法的缓存也已被清理，renameCity 方法的缓存也奏效。

7. 注意事项

1. 要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口，因为 Spring 会将对象先序列化再存入 Redis，比如本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 类，如果不实现 Serializable 的话将会遇到类似这种错误：nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.defonds.bdp.city.bean.City]]。
2. 缓存的生命周期我们可以配置，然后托管 Spring CacheManager，不要试图通过 redis-cli 命令行去管理缓存。比如 provinceCities 方法的缓存，某个省份的查询结果会被以 key-value 的形式存放在 Redis，key 就是我们刚才自定义生成的 key，value 是序列化后的对象，这个 key 会被放在 key 名为 provinceCitieskeys key-value 存储中，参考下图"provinceCities 方法在 Redis 中的缓存情况"。可以通过 redis-cli 使用 del 命令将 provinceCitieskeys 删除，但每个省份的缓存却不会被清除。
3. CacheManager 必须设置缓存过期时间，否则缓存对象将永不过期，这样做的原因如上，避免一些野数据“永久保存”。此外，设置缓存过期时间也有助于资源利用最大化，因为缓存里保留的永远是热点数据。
4. 缓存适用于读多写少的场合，查询时缓存命中率很低、写操作很频繁等场景不适宜用缓存。

后记

本文完整 Eclipse 下的开发项目示例已上传 CSDN 资源，有兴趣的朋友可以去下载下来参考：http://download.csdn.net/detail/defonds/9137505。

参考资料

• Caching Data with Spring
  • 35. Cache Abstraction Part VII. Integration
  • Caching Data in Spring Using Redis
  • Caching with Spring Data Redis
  • spring-redis-caching-example

http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161

本文介绍了如何使用注解的方式,将Redis缓存整合到你的Spring项目。

首先我们将使用jedis驱动，进而开始配置我们的Gradle。

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1group 'com.gkatzioura.spring'

2version '1.0-SNAPSHOT'

3apply plugin: 'java'

4apply plugin: 'eclipse'

5apply plugin: 'idea'

6apply plugin: 'spring-boot'

7buildscript {

8    repositories {

9        mavenCentral()

10    }

11    dependencies {

12        classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.2.5.RELEASE")

13    }

14}

15jar {

16    baseName = 'gs-serving-web-content'

17    version =  '0.1.0'

18}

19sourceCompatibility = 1.8

20repositories {

21    mavenCentral()

22}

23dependencies {

24    compile "org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf"

25    compile 'org.slf4j:slf4j-api:1.6.6'

26    compile 'ch.qos.logback:logback-classic:1.0.13'

27    compile 'redis.clients:jedis:2.7.0'

28    compile 'org.springframework.data:spring-data-redis:1.5.0.RELEASE'

29    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'

30}

31task wrapper(type: Wrapper) {

32    gradleVersion = '2.3'

33}

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紧接着我们将使用Spring注解，继续执行Redis装载配置。

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1package com.gkatzioura.spring.config;

2import org.springframework.cache.CacheManager;

3import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;

4import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;

5import org.springframework.context.annotation.Bean;

6import org.springframework.context.annotation.Configuration;

7import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;

8import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;

9import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;

10import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

11import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;

12import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

13@Configuration

14@EnableCaching

15public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

16    @Bean

17    public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {

18        JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();

19        jedisConnectionFactory.setUsePool(true);

20        return jedisConnectionFactory;

21    }

22    @Bean

23    public RedisSerializer redisStringSerializer() {

24        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

25        return stringRedisSerializer;

26    }

27    @Bean(name="redisTemplate")

28    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate(RedisConnectionFactory cf,RedisSerializer redisSerializer) {

29        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<String, String>();

30        redisTemplate.setConnectionFactory(cf);

31        redisTemplate.setDefaultSerializer(redisSerializer);

32        return redisTemplate;

33    }

34    @Bean

35    public CacheManager cacheManager() {

36        return new RedisCacheManager(redisTemplate(redisConnectionFactory(),redisStringSerializer()));

37    }

38}

39

下一步将创建缓存接口CacheService。

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1package com.gkatzioura.spring.cache;

2import java.util.Date;

3import java.util.List;

4public interface CacheService {

5    public void addMessage(String user,String message);

6    public List<String> listMessages(String user);

7}

8

当然用户既可以增加一条消息也能取回一条消息。因此，在实现过程中，用户相关信息的存在时间将默认设为一分钟。

我们用Redis来继承实现CacheService接口。

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1package com.gkatzioura.spring.cache.impl;

2import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;

3import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;

4import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;

5import org.springframework.data.redis.core.SetOperations;

6import org.springframework.stereotype.Service;

7import javax.annotation.Resource;

8import java.time.ZonedDateTime;

9import java.time.temporal.ChronoUnit;

10import java.util.Date;

11import java.util.List;

12@Service("cacheService")

13public class RedisService implements CacheService {

14    @Resource(name = "redisTemplate")

15    private ListOperations<String, String> messageList;

16    @Resource(name = "redisTemplate")

17    private RedisOperations<String,String> latestMessageExpiration;

18    @Override

19    public void addMessage(String user,String message) {

20        messageList.leftPush(user,message);

21        ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now();

22        Date date = Date.from(zonedDateTime.plus(1, ChronoUnit.MINUTES).toInstant());

23        latestMessageExpiration.expireAt(user,date);

24    }

25    @Override

26    public List<String> listMessages(String user) {

27        return messageList.range(user,0,-1);

28    }

29}

30

我们的缓存机制将保留每个用户发送的消息列表。为了实现这个功能我们将调用ListOperations接口，同时将每个user作为一个key键值。通过RedisOperations接口，我们可以为key设置特定存在时长。在本例中，主要使用的是 user key。

下一步我们将创建一个controller注入缓存服务。

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1package com.gkatzioura.spring.controller;

2import com.gkatzioura.spring.cache.CacheService;

3import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

4import org.springframework.web.bind.annotation.*;

5import java.util.List;

6@RestController

7public class MessageController {

8    @Autowired

9    private CacheService cacheService;

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

11    @ResponseBody

12    public List<String> greeting(String user) {

13        List<String> messages = cacheService.listMessages(user);

14        return messages;

15    }

16    @RequestMapping(value = "/message",method = RequestMethod.POST)

17    @ResponseBody

18    public String saveGreeting(String user,String message) {

19        cacheService.addMessage(user,message);

20        return "OK";

21    }

22}

23

最后完成类Application的创建。

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1package com.gkatzioura.spring;

2import org.springframework.boot.SpringApplication;

3import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

4@SpringBootApplication

5public class Application {

6    public static void main(String[] args) {

7        SpringApplication.run(Application.class, args);

8    }

9}

10

经过如上步骤，接下来直接运行Application即可。

**原文链接：**Integrate Redis into a Spring Project（ 译者/丘志鹏 审校/朱正贵 责编/仲浩）

http://www.csdn.net/article/2015-09-01/2825600

使用Spring Cache + Redis + Jackson Serializer缓存数据库查询结果中序列化问题的解决

应用场景

我们希望通过缓存来减少对关系型数据库的查询次数，减轻数据库压力。在执行DAO类的select***(), query***()方法时，先从Redis中查询有没有缓存数据，如果有则直接从Redis拿到结果，如果没有再向数据库发起查询请求取数据。

序列化问题

要把domain object做为key-value对保存在redis中，就必须要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案：

• JdkSerializationRedisSerializer. 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。
• Jackson2JsonRedisSerializer. 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍。

但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须
提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。

如果用方案一，就必须付出缓存多占用4倍内存的代价，实在承受不起。如果用方案二，则必须给每一种domain对象都配置一个Serializer，即如果我的应用里有100种domain对象，那就必须在spring配置文件中配置100个Jackson2JsonRedisSerializer，这显然是不现实的。

通过google, 发现spring data redis项目中有一个#145 pull request, 而这个提交请求的内容正是解决Jackson必须提供类型信息的问题。然而不幸的是这个请求还没有被merge。但我们可以把代码copy一下放到自己的项目中：

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1/**

2 * @author Christoph Strobl

3 * @since 1.6

4 */

5public class GenericJackson2JsonRedisSerializer implements RedisSerializer<Object> {

6

7    private final ObjectMapper mapper;

8

9    /**

10     * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing.

11     */

12    public GenericJackson2JsonRedisSerializer() {

13        this((String) null);

14    }

15

16    /**

17     * Creates {@link GenericJackson2JsonRedisSerializer} and configures {@link ObjectMapper} for default typing using the

18     * given {@literal name}. In case of an {@literal empty} or {@literal null} String the default

19     * {@link JsonTypeInfo.Id#CLASS} will be used.

20     * 

21     * @param classPropertyTypeName Name of the JSON property holding type information. Can be {@literal null}.

22     */

23    public GenericJackson2JsonRedisSerializer(String classPropertyTypeName) {

24

25        this(new ObjectMapper());

26

27        if (StringUtils.hasText(classPropertyTypeName)) {

28            mapper.enableDefaultTypingAsProperty(DefaultTyping.NON_FINAL, classPropertyTypeName);

29        } else {

30            mapper.enableDefaultTyping(DefaultTyping.NON_FINAL, As.PROPERTY);

31        }

32    }

33

34    /**

35     * Setting a custom-configured {@link ObjectMapper} is one way to take further control of the JSON serialization

36     * process. For example, an extended {@link SerializerFactory} can be configured that provides custom serializers for

37     * specific types.

38     * 

39     * @param mapper must not be {@literal null}.

40     */

41    public GenericJackson2JsonRedisSerializer(ObjectMapper mapper) {

42

43        Assert.notNull(mapper, "ObjectMapper must not be null!");

44        this.mapper = mapper;

45    }

46

47    /*

48     * (non-Javadoc)

49     * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#serialize(java.lang.Object)

50     */

51    @Override

52    public byte[] serialize(Object source) throws SerializationException {

53

54        if (source == null) {

55            return SerializationUtils.EMPTY_ARRAY;

56        }

57

58        try {

59            return mapper.writeValueAsBytes(source);

60        } catch (JsonProcessingException e) {

61            throw new SerializationException("Could not write JSON: " + e.getMessage(), e);

62        }

63    }

64

65    /*

66     * (non-Javadoc)

67     * @see org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer#deserialize(byte[])

68     */

69    @Override

70    public Object deserialize(byte[] source) throws SerializationException {

71        return deserialize(source, Object.class);

72    }

73

74    /**

75     * @param source can be {@literal null}.

76     * @param type must not be {@literal null}.

77     * @return {@literal null} for empty source.

78     * @throws SerializationException

79     */

80    public <T> T deserialize(byte[] source, Class<T> type) throws SerializationException {

81

82        Assert.notNull(type,

83                "Deserialization type must not be null! Pleaes provide Object.class to make use of Jackson2 default typing.");

84

85        if (SerializationUtils.isEmpty(source)) {

86            return null;

87        }

88

89        try {

90            return mapper.readValue(source, type);

91        } catch (Exception ex) {

92            throw new SerializationException("Could not read JSON: " + ex.getMessage(), ex);

93        }

94    }

95}

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然后在配置文件中使用这个GenericJackson2JsonRedisSerializer:

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3
1<bean id="jacksonSerializer" class="com.fh.taolijie.component.GenericJackson2JsonRedisSerializer">

2    </bean>

3

重新构建部署，我们发现这个serializer可以同时支持多种不同类型的domain对象，问题解决。

http://www.myexception.cn/database/1958643.html

     spring-data-redis提供了多种serializer策略，这对使用jedis的开发者而言，实在是非常便捷。sdr提供了4种内置的serializer：

• JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，数据以字节流存储
• StringRedisSerializer：字符串编码，数据以string存储
• JacksonJsonRedisSerializer：json格式存储
• OxmSerializer：xml格式存储

    其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储，因此它们是较为“高级”的序列化(最终还是使用string解析以及构建java对象)。

    RedisTemplate中需要声明4种serializer，默认为“JdkSerializationRedisSerializer”：

    1) keySerializer ：对于普通K-V操作时，key采取的序列化策略
2) valueSerializer：value采取的序列化策略
3) hashKeySerializer： 在hash数据结构中，hash-key的序列化策略
4) hashValueSerializer：hash-value的序列化策略

    无论如何，建议key/hashKey采用StringRedisSerializer。

    接下来，通过实例描述如何使用它们,可以首先参考“spring-data-redis特性”：

http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1887370

http://www.cnblogs.com/google4y/p/3535106.html