ローカルキャッシュと分散キャッシュEhcacheのRedisのご紹介

まず、ローカルキャッシュEhcacheのご紹介

1.1 Ehcacheのはどのようなものです（JVMは、組み込みのキャッシュ）

FrameworkはオープンソースのEhcacheの純粋なJavaのキャッシュであり、キャッシュデータがメモリ内部に格納することができる、それがハードディスクに保存することができます。

二次キャッシュ、Redisのサーバーがダウンした場合、あなたはキャッシュehcacheを確認することができますようにehcacheをしてみましょう。

1.2、利用プロジェクト

スタートクラスプラス：@EnableCachin、オープンehcacheをキャッシュモード

@CacheConfig(cacheNames = "userCache")
public interface UserMapper {
	@Select("SELECT ID ,NAME,AGE FROM users where id=#{id}")
	@Cacheable
	List<Users> getUser(@Param("id") Long id);
}

@Cacheableプラス注釈付きメソッドは、キャッシュを表し

@CacheConfigはuserCacheにキャッシュ設定、キーを作成することを意味します

 1.3、RedisのとEhcacheのキャッシング差

• 単一のアプリケーション、またはEhcacheの持つアプリケーションを、要求の厳しいキャッシュへのアクセスの場合、
• システムが大きい場合は、共有キャッシュ、分散配置、大きなキャッシュの内容、提案のRedisがあります。

 

第二に、使用のRedis + Ehcacheのは、分散キャッシュ（二次キャッシュ）を実装します

2.1、回路図：

 

 

2.2、使用した二次キャッシュ

A（Ehcacheの）、2（ Redisの）：ローカルネットワークウォークがありません

その上のRedis、カフェイン、JCacheの、Ehcacheのと：ブート統合春春のキャッシュ、およびキャッシュのような、さまざまな方法を達成するために持っています。しかし、一つだけのキャッシュは、いずれかの大規模なネットワークの消費量を（例えばRedisのような）があるだろう、または（例えばカフェイン、このアプリケーションのメモリキャッシュとして）メモリフットプリントが大きすぎるの場合

二次キャッシュ原理：Redisのネットワーク使用量、修飾データバッファはアプリケーション内で、このようにしてキャッシュ2つのレベルを形成する、代わりのRedisのを取得するためにネットワークを介して、直接使用することができ、目的のアクセスRedisのを低減することですまた、アクセス速度向上させることができ、圧力（なしEhcacheのメモリオーバーフローは、Ehcacheのは、ネットワークに行きません）

プロセスの説明：

（1）查一级缓存Ehcache一级缓存是否存在值，存在则直接返回，不用走网络，很快；

（2）一级缓存没有，查二级缓存Redis：二级缓存有值——>更新一级缓存——>返回值；

（3）一级缓存没有，查二级缓存Redis：二级缓存无值——>查数据库——更新二级缓存Redis——>更新一级缓存——>返回值。

几个问题：

（1）过期时间怎么控制（一级和二级的如何同步）？

一级缓存过期时间 要比二级缓存过期时间要短

......

（2）redis和ehcache缓存值不同步，怎么解决？

定时Job、MQ通知

.......

（3）其他问题

.....待整理

 

2.3、代码实现二级缓存

注意：可以把以下代码封装以下，封装成一个注解，一个注解搞定！

Ehcache工具类：

@Component
public class EhCacheUtils {

	// @Autowired
	// private CacheManager cacheManager;
	@Autowired
	private EhCacheCacheManager ehCacheCacheManager;

	// 添加本地缓存 (相同的key 会直接覆盖)
	public void put(String cacheName, String key, Object value) {
		Cache cache = ehCacheCacheManager.getCacheManager().getCache(cacheName);
		Element element = new Element(key, value);
		cache.put(element);
	}

	// 获取本地缓存
	public Object get(String cacheName, String key) {
		Cache cache = ehCacheCacheManager.getCacheManager().getCache(cacheName);
		Element element = cache.get(key);
		return element == null ? null : element.getObjectValue();
	}

	public void remove(String cacheName, String key) {
		Cache cache = ehCacheCacheManager.getCacheManager().getCache(cacheName);
		cache.remove(key);
	}

}

项目整合Ehcache环境：

@Service
public class UserService {
	@Autowired
	private EhCacheUtils ehCacheUtils;
	private static final String CACHENAME_USERCACHE = "userCache";
	@Autowired
	private RedisService redisService;
	@Autowired
	private UserMapper userMapper;//DB

	public Users getUser(Long id) {
		String key = this.getClass().getName() + "-" + Thread.currentThread().getStackTrace()[1].getMethodName()
				+ "-id:" + id;
		// 1.先查找一级缓存(本地缓存),如果本地缓存有数据直接返回
		Users ehUser = (Users) ehCacheUtils.get(CACHENAME_USERCACHE, key);
		if (ehUser != null) {
			System.out.println("使用key:" + key + ",查询一级缓存 ehCache 获取到ehUser:" + JSONObject.toJSONString(ehUser));
			return ehUser;
		}
		// 2. 如果本地缓存没有该数据，直接查询二级缓存(redis)
		String redisUserJson = redisService.getString(key);
		if (!StringUtils.isEmpty(redisUserJson)) {
			// 将json 转换为对象(如果二级缓存redis中有数据直接返回二级缓存)
			JSONObject jsonObject = new JSONObject();
			Users user = jsonObject.parseObject(redisUserJson, Users.class);
			// 更新一级缓存
			ehCacheUtils.put(CACHENAME_USERCACHE, key, user);
			System.out.println("使用key:" + key + ",查询二级缓存 redis 获取到ehUser:" + JSONObject.toJSONString(user));
			return user;
		}
		// 3. 如果二级缓存redis中也没有数据,查询数据库
		Users user = userMapper.getUser(id);
		if (user == null) {//如果DB查不到
			return null;
		}

         //如何保证 两级缓存有效期相同？————一级缓存有效期时间 减去 二级缓存执行代码时间，保证二级缓存时间大于一级缓存时间
         //.....略

		//存放在二级缓存
		String userJson = JSONObject.toJSONString(user);
		redisService.setString(key, userJson);
         //存放在一级缓存
		ehCacheUtils.put(CACHENAME_USERCACHE, key, user);
		System.out.println("使用key:" + key + "，一级缓存和二级都没有数据,直接查询db" + userJson);
		return user;
	}

}

 

三、Redis

redis有16个库，默认连接第一个库

 3.1、Redis的一些应用场景

（1）令牌生成（临时 有效期）

（2）短信验证（短信也有有效期）

（3）缓存，热点数据（减轻查询数据库压力）

（4）分布式锁（使用ZK或者Redis实现）

（5）网站计数器（因为redis单线程，在高并发时刻保证全局count唯一性）

（6）实现消息队列（不推荐）——发布-订阅

3.2、Redis基本数据类型（5种）

（1）String（字符串）——常用

应用场景：普通key——value存储都可以

redis 127.0.0.1:6379> SET mykey "redis" 
OK 
redis 127.0.0.1:6379> GET mykey 
"redis"

（2）List（列表）

应用场景：比如关注列表、粉丝列表

//LPUSH ：存
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH runoobkey redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH runoobkey mongodb
(integer) 2
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH runoobkey mysql
(integer) 3
//LRANGE ：查
redis 127.0.0.1:6379> LRANGE runoobkey 0 10

（1）"mysql"
（2）"mongodb"
（3） "redis"

（3）Hash（字典）

对应的Value内部是一个HashMap 或者数组

应用场景：当Hash成员少时为了节省空间Value采用数组存储；成员数大时Value自动转成HashMap

127.0.0.1:6379>  HMSET runoobkey name "redis tutorial" 
127.0.0.1:6379>  HGETALL runoobkey
（1）"name"
（2） "redis tutorial"
（3）"description"
（4） "redis basic commands for caching"
（5）"likes"
（6）"20"
（7）"visitors"
（8） "23000"

（4）Set（集合）——无序集合

Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据

redis 127.0.0.1:6379> SADD runoobkey redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD runoobkey mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD runoobkey mysql
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD runoobkey mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS runoobkey

（1）"mysql"
（2）"mongodb"
（3）"redis"

（5）Sorted Set（有序集合）——有序集合

Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。每个元素都会关联一个double类型的分数，正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序（有序集合成员唯一，但分数（score）却可以重复）

redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 1 redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 2 mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 3 mysql
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 3 mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 4 mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> ZRANGE runoobkey 0 10 WITHSCORES

（1） "redis"
（2） "1"
（3） "mongodb"
（4）"2"
（5） "mysql"
（6） "4"

 

3.3、SpringBoot整合redis

（1）Maven依赖

略

（2）配置文件

spring:
  redis:
    //database代表存在哪个库，默认第一个库
    database: 0
    host: 132.232.44.194
    port: 6379
    password: 123456
    jedis:
      pool:
        max-active: 8
        max-wait: -1
        max-idle: 8
        min-idle: 0
    timeout: 10000

（3）代码整合

@RestController
public class IndexControler {

	@Autowired
	private RedisService redisService;

	@RequestMapping("/setString")
	public String setString(String key, String value) {
		redisService.set(key, value, 60l);
		return "success";
	}

	@RequestMapping("/getString")
	public String getString(String key) {
		return redisService.getString(key);
	}

	@RequestMapping("/setSet")
	public String setSet() {
		Set<String> set = new HashSet<String>();
		set.add("yushengjun");
		set.add("lisi");
		redisService.setSet("setTest", set);
		return "success";
	}
}

@Component
public class RedisService {

	@Autowired
	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

	public void set(String key, Object object, Long time) {
		// 存放String 类型
		if (object instanceof String) {
			setString(key, object);
		}
		// 存放 set类型
		if (object instanceof Set) {
			setSet(key, object);
		}
		// 设置有效期 以秒为单位
		stringRedisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
	}

	public void setString(String key, Object object) {
		// 如果是String 类型
		String value = (String) object;
		stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
	}

	public void setSet(String key, Object object) {
		Set<String> value = (Set<String>) object;
		for (String oj : value) {
			stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, oj);
		}
	}

	public String getString(String key) {
		return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
	}

}