SpringBoot使用Redis作为缓存器缓存数据的操作步骤以及避坑方案

1.非注解式实现

2.1使用之前要明确使用的业务场景

例如我们在登录时，可以让redis缓存验证码，又如在分类下显示菜品数据时，我们可以对分类和菜品进行缓存数据等等。

2.2导入Redis相关依赖

<dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.3在使用的controller层导入RedisTemplate

例如：

说明一下：这里为什么使用@Resource注解而不使用@Autowired注解。

在Spring框架中，@Resource和@Autowired都是用来完成依赖注入的注解，它们可以将其他组件或者资源注入到当前的类中。在Spring框架中，@Resource和@Autowired都是用来完成依赖注入的注解，它们可以将其他组件或者资源注入到当前的类中。

@Resource是Java提供的一个通用注解，而@Autowired是Spring框架提供的注解。@Resource注解默认按照名称进行装配，通过name属性指定注入的目标对象名称。而@Autowired默认按照类型进行装配，它会自动根据类型选择合适的对象进行注入。另外，@Autowired注解可以配合@Qualifier注解一起使用，通过指定具体的bean名称来完成注入。

其次，@Resource可以用于注入任意的bean，包括其他类、接口、甚至是字符串等类型的资源。而@Autowired注解主要用于注入其他的bean对象。

此外，@Resource注解可以标注在字段、setter方法、构造方法和方法上，而@Autowired注解通常标注在字段和构造方法上。

在实践中，选择使用@Resource还是@Autowired取决于具体的需求和场景。如果需要按照名称进行注入，或者需要注入的对象是一个非Spring托管的对象，可以使用@Resource注解。如果只是简单的注入Spring托管的对象，并且希望按照类型自动选择合适的bean进行注入，可以使用@Autowired注解。

需要注意的是，@Resource和@Autowired注解都需要对应的类进行配置，以让Spring框架知道需要进行依赖注入的对象。

通过上面的说明，其实我们自己内心里已经有答案，孰强孰弱啦。

2.4此时，我们要配置Redis

2.4.1配置application.yml

2.4.2编写RedisConfig配置类

由于Redis是一个内存数据库，它将数据存储在内存中，因此需要将数据序列化为字节流进行存储。在将数据存入Redis或从Redis中取出数据时，需要进行序列化和反序列化的操作。

@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {


    /**
     * 自定义RedisTemplate
     * 设置Redis序列化方式，默认使用的是JDKSerializer的序列化方式，效率低，所以这里设置使用FastJsonRedisSerializer
     */
    @Bean
    @SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();

        // 设置redis连接（LettuceConnectionFactory实现了RedisConnectionFactory）
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);

        FastJsonRedisSerializer serializer = new FastJsonRedisSerializer(Object.class);

        // key设置StringRedisSerializer序列化
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // Hash key设置序列化
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());


        return redisTemplate;
    }

}

可以参考一下，或许有更好的，大家可以借鉴一下。

2.5使用缓存（验证码为例）

此时我们可以测试一下，在此之前呢，怎么看缓存数据是一个问题，所以，安排一下Redis的可视化工具：

链接：https://pan.baidu.com/s/1OUNza9ea9fQepXqNTeTq-g
提取码：frpd

2.6测试

这只是一个简单的应用，然后我们再来一个其他的案例：缓存菜品数据

业务场景如下：

每个分类，比如湘菜，川菜，每次点击都需要再次重新查询数据库，不仅压力更大而且造成资源浪费，我们可以把这些查询的数据，按菜品分类给存入redis中，设置其30分钟生存周期，这样再次点击查看，就不会再查询数据库，直接从redis中获取数据，降低服务器压力也避免资源浪费。

缓存逻辑：

我们先动态构造唯一key值，然后根据key来获取value，接下来判断value是否为空，若不为空则表示redis中有该分类下的数据，直接返回；若为空则需要去数据库查询数据，然后再把查询的数据放入redis缓存中，下次再查询直接走redis缓存，不用再次查询数据库。

这个就不再演示了，到这里我们就可以明显觉得，代码量上来了，这只是一个查询都这样，再细想一下，这个查询会不会因为这个缓存出现问题，比如说我们新增了菜品，修改了菜品，删除了菜品，这个缓存区是不是得动一动，那这个重复的代码多不多，显而易见。

2.使用Spring Cache框架优化Redis缓存的过程

简单介绍一下这一位大咖：Spring Cache框架是Spring框架提供的一套基于注解的缓存解决方案，它在应用程序中简化了缓存操作的管理和使用。

Spring Cache框架的核心思想是通过在方法上添加缓存注解，来实现自动缓存的功能。它提供了一些常用的注解，如：

@Cacheable：标注在方法上，表示该方法的返回结果可以被缓存，当方法被调用时，会首先检查缓存，如果缓存命中，则直接返回缓存中的结果，不再执行方法体中的逻辑。
@CachePut：标注在方法上，表示该方法的返回结果需要更新缓存，每次方法被调用后，都会将返回结果更新到缓存中。
@CacheEvict：标注在方法上，表示该方法会清除缓存中的数据，可以用于在更新或删除数据时清除相应的缓存。

2.1导入Spring Cache依赖

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
		</dependency>

2.2启动类上加上注解开启缓存

2.3返回结果类实现序列化接口

2.4改造上一个案例的代码

不用意外，就是什么关于redis的什么都不剩了，我们只需要再控制层的接口上加上一个注解，就完事了。

2.5测试

测试后即会在redis中产生一个这样的目录结构

对照接口上的注解再理解一下你就会明白其中的意思了。

这个时候你和非注解方式对比你会发现一个问题，过期时间去哪啦，没法设置过期时间了！

3.再次优化Spring Cache使用

使用@Cacheable时，无法直接设置过期时间，需要自定义RedisCacheManager来实现ttl设置。

3.1编写TtlRedisCacheManager类来获取注解@Cacheable的参数

public class TtlRedisCacheManager extends RedisCacheManager {
    public TtlRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration) {
        super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration);
    }

    @Override
    protected RedisCache createRedisCache(String name, RedisCacheConfiguration cacheConfig) {
        String[] cells = StringUtils.delimitedListToStringArray(name, "=");
        name = cells[0];
        if (cells.length > 1) {
            long ttl = Long.parseLong(cells[1]);
            // 根据传参设置缓存失效时间，默认单位是秒
            cacheConfig = cacheConfig.entryTtl(Duration.ofMinutes(ttl));
        }
        return super.createRedisCache(name, cacheConfig);
    }
}

3.2修改RedisConfig配置类

@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {


    /**
     * 自定义RedisTemplate
     * 设置Redis序列化方式，默认使用的是JDKSerializer的序列化方式，效率低，所以这里设置使用FastJsonRedisSerializer
     */
    @Bean
    @SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();

        // 设置redis连接（LettuceConnectionFactory实现了RedisConnectionFactory）
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);

        FastJsonRedisSerializer serializer = new FastJsonRedisSerializer(Object.class);

        // key设置StringRedisSerializer序列化
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // Hash key设置序列化
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());


        return redisTemplate;
    }

    /**
     * 实例化自定义的缓存管理器
     */
    @Bean
    @Primary
    @SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
    public RedisCacheManager redisCacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheWriter redisCacheWriter = RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(Objects.requireNonNull(redisTemplate.getConnectionFactory()));
        RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisTemplate.getValueSerializer()));
        return new TtlRedisCacheManager(redisCacheWriter, redisCacheConfiguration);
    }


}

注意：项目中已配置了RedisCacheManager需要在原配置的bean上添加注解@Primary，以免造成干扰。