- 2023-06-12 12:18:48
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上一篇介绍了在Spring Boot中如何引入缓存、缓存注解的使用、以及EhCache的整合。
虽然EhCache已经能够适用很多应用场景,但是由于EhCache是进程内的缓存框架,在集群模式下时,各应用服务器之间的缓存都是独立的,因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况。即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略,但是同步依然需要一定的时间,短暂的缓存不一致依然存在。
在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中,就不能再使用EhCache来解决了,这个时候使用集中式缓存是个不错的选择,因此本文将介绍如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis进行数据缓存。
下面以上一篇的例子作为基础进行改造,将缓存内容迁移到redis中。
准备工作
可以下载案例Chapter4-4-1,进行下面改造步骤。
先来回顾一下在此案例中,我们做了什么内容:
- 引入了
spring-data-jpa
和EhCache
- 定义了
User
实体,包含id
、name
、age
字段 - 使用
spring-data-jpa
实现了对User
对象的数据访问接口UserRepository
- 使用
Cache
相关注解配置了缓存 - 单元测试,通过连续的查询和更新数据后的查询来验证缓存是否生效
开始改造
删除EhCache的配置文件
src/main/resources/ehcache.xml
pom.xml
中删除EhCache的依赖,增加redis的依赖:
<dependency> |
application.properties
中增加redis配置,以本地运行为例,比如:
spring.redis.host=localhost |
我们需要做的配置到这里就已经完成了,Spring Boot会在侦测到存在Redis的依赖并且Redis的配置是可用的情况下,使用RedisCacheManager
初始化CacheManager
。
为此,我们可以单步运行我们的单元测试,可以观察到此时CacheManager
的实例是org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager
,并获得下面的执行结果:
Hibernate: insert into user (age, name) values (?, ?) |
可以观察到,在第一次查询的时候,执行了select语句;第二次查询没有执行select语句,说明是从缓存中获得了结果;而第三次查询,我们获得了一个错误的结果,根据我们的测试逻辑,在查询之前我们已经将age更新为20,但是我们从缓存中获取到的age还是为10。
问题思考
为什么同样的逻辑在EhCache中没有问题,但是到Redis中会出现这个问题呢?
在EhCache缓存时没有问题,主要是由于EhCache是进程内的缓存框架,第一次通过select查询出的结果被加入到EhCache缓存中,第二次查询从EhCache取出的对象与第一次查询对象实际上是同一个对象(可以在使用Chapter4-4-1工程中,观察u1==u2来看看是否是同一个对象),因此我们在更新age的时候,实际已经更新了EhCache中的缓存对象。
而Redis的缓存独立存在于我们的Spring应用之外,我们对数据库中数据做了更新操作之后,没有通知Redis去更新相应的内容,因此我们取到了缓存中未修改的数据,导致了数据库与缓存中数据的不一致。
因此我们在使用缓存的时候,要注意缓存的生命周期,利用好上一篇上提到的几个注解来做好缓存的更新、删除
进一步修改
针对上面的问题,我们只需要在更新age的时候,通过@CachePut
来让数据更新操作同步到缓存中,就像下面这样:
@CacheConfig(cacheNames = "users") |
在redis-cli中flushdb,清空一下之前的缓存内容,再执行单元测试,可以获得下面的结果:
Hibernate: insert into user (age, name) values (?, ?) |
可以看到,我们的第三次查询获得了正确的结果!同时,我们的第一次查询也不是通过select查询获得的,因为在初始化数据的时候,调用save方法时,就已经将这条数据加入了redis缓存中,因此后续的查询就直接从redis中获取了。
本文内容到此为止,主要介绍了为什么要使用Redis做缓存,以及如何在Spring Boot中使用Redis做缓存,并且通过一个小问题来帮助大家理解缓存机制,在使用过程中,一定要注意缓存生命周期的控制,防止数据不一致的情况出现。
代码示例
本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter4-4-2
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