springboot框架学习 springCache测试（redis缓存）

上次我们其实是利用RedisTemplate实现的操作redis数据库实现增删改查，但是实际开发过程中不是把redis这种nosql作为底层存储数据库使用的，它的持久化性能没有之前我们使用的mysql数据库高，在实际的企业开发中通常将redis作为缓存中间件，当然我认为我们也可以将它作为消息队列使用，因为它的订阅与发布特性。

1，数据库的处理

2，mybatis注解的使用（老一套springboot使用mybatis的注解开发方式）

3，springCache注解的使用

4，添加测试运行查看结果

5，追踪源码看出端倪

计划采取druid数据源使用mybatis框架管理数据库操作的api接口，采取redis数据库作为业务层的缓存。

yml文件配置：

spring:
  redis:
主机IP
    host: 192.168.20.150
密码
    password: hlc
端口
    port: 6379
    lettuce:
池化管理
      pool:
        max-active: 50
        max-wait: 3000
        max-idle: 20
        min-idle: 2
超时限制
    timeout: 5000
选择数据库1
    database: 1
静态资源引擎
  thymeleaf:
    mode: HTML
    cache: true
数据源
  datasource:
    druid:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/test
      username: root
      password: 123456
      max-active: 100
      max-wait: 5000
      min-idle: 2
  mvc:
    static-path-pattern: /static
    @Test
    void test1() {
        userService.queryByName("横寺阳人");
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("横寺阳人");
        System.out.println(user);
    }
    @Test
    void test2(){
        userService.delete("横寺阳人");
    }

}

运行test1结果：

运行test2结果：

@EnableCaching注解源码：

import java.lang.annotation.Documented;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
import org.springframework.context.annotation.AdviceMode;
import org.springframework.context.annotation.Import;

@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Import({CachingConfigurationSelector.class})
public @interface EnableCaching {
    boolean proxyTargetClass() default false;

    AdviceMode mode() default AdviceMode.PROXY;

    int order() default 2147483647;
}

可以发现Import注解与AdiveMode属于spring-context核心。所以可以大胆的认为springCahche是属于spring-context的内容，也就是spring自带的api。

需要特别注意的是我在测试里为了能够查看redis缓存内容我使用了Redistemplate模板，但是泛型会导致爆红，原因是该模板默认的泛型是。可以自定义一个第三方的Bean来实现这个泛型（boot框架会将它自动注入容器进行匹配）：

 @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

@Configuration
public class redis_config {

    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){

        
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

        
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);

        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

其实需要注意的是导入redis的数据不能直接是User类型的数据，需要在实体类实现序列化，当然也可以变成Json数据的形式。

序列化实体类只需要让实体类实现接口Serializable即可。

我们还需要注意的是我们采用可以转为json数据形式的模板并没有在业务层调用，业务层实现的是将数据库抽调或者是输入的数据直接以原本的形式导入缓存里，这就会出现某些编码冲突的问题。这个问题有待解决！