Redis与Spring Cache使用简介
Redis与Spring Cache使用简介
Redis基本介绍
Redis简介
高性能键值缓存服务器memcached也经常被拿来与Redis进行比较：
- 这两者都可用于存储键值映射，性能也相差无几，但是Redis能够自动以两种不同的方式将数据写入硬盘，并且Redis除了能存储普通的字符串键之外，还可以存储其他4种数据结构，而memcached只能存储普通的字符串键。
- 这些不同之处使得Redis可以用于解决更为广泛的问题，并且既可以用作主数据库（primary database）使用，又可以作为其他存储系统的辅助数据库（auxiliary database）使用。
Redis拥有两种不同形式的持久化方法，它们都可以用小而紧凑的格式将存储在内存中的数据写入硬盘：
- 第一 种持久化方法为时间点转储（point-in-time dump），转储操作既可以在“ 指定时间段内有指定数量的写操作执行”这一条件被满足时执行，又可以通过调用两条转储到硬盘（dump-to-disk）命令中的任何一条来执行；
- 第二种持久化方法将所有修改了数据库的命令都写入一个只追加（append-only）文件里面，用户可以根据 数据的重要程度，将只追加写入设置为从不同步（sync）、每秒同步一次或者每写入一个命令就同步一次。
Redis数据结构
- 字符串（String）：与Java的字符串相似，常用操作： GET（ 获取值）、 SET（ 设置值） 和 DEL（ 删除值）。
- 列表（List）：Redis 列表可执行的操作和Java里面的列表操作非常相似,常用操作如下：
- LPUSH命令和RPUSH命令分别用于将元素推入列表的左端（left end）和右端（right end）；
- LPOP命令和RPOP命令分别用于从列表的左端和右端弹出元素；
- LINDEX命令用于获取列表在给定位置上的一个元素；
- LRANGE命令用于获取列表在给定范围上的所有元素。
- 集合（Set）：与列表类似，但是通过散列表保证存储的每个元素不一样。与Java的Set类似，存储元素无序，可以通过SADD添加元素，SREM移除元素，SISMEMBER检查元素是否在集合内；
- 散列（HSet）：Redis的散列可以存储多个键值对之间的映射。和字符串一样，散列存储的值既可以是字符串又可以是数字值，并且用户同样可以对散列存储的数字值执行自增操作或者自减操作。
- 有序集合：有序集合和散列一样，都用于存储键值对：有序集合的键被称为成员（member），每个成员都是独各不相同；而有序集合的值则被称为分值（ score），分值必须为浮点数。 有序集合是Redis里面唯一一个既可以根据成员访问元素（这一点和散列一样），又可以根据分值以及分值的排列顺序来访问元素的结构。
数据安全与性能保障
- 持久化方法：
- 快照(snapshotting)：将某一时刻的所有数据写入硬盘
- 客户端通过向Redis发送BGSAVE命令来创建一个快照，此时Redis会调fork来创建一个子进程，然后子进程负责将快照写入硬盘，而父进程则继续处理命令请求。（Windows不支持BGSAVE命令）。
- 客户端通过向Redis发送SAVE命令来创建一个快照，与BGSAVE相比，当接到SAVE命令后，Redis服务器在创建完快照前，不在响应任何命令。
- Redis配置文件配置save选项，当条件满足时，Redis自动出发BGSAVE命令。
- 当Redis通过SHUTDOWN命令关闭服务器请求时，或者收到标准TERM信号时，会执行SAVE命令，SAVE执行完毕后关闭服务器。
- 当从Redis服务器连接主Redis服务器，并向起发送SYNC命令来开始一次复制操作时，主服务器目前没有执行BGSAVE操作，或者主服务器并非刚刚执行完BGSAVE操作时，那么主服务器会执行BGSAVE命令。
- 只追加文件(append-only-file,AOP)：执行写命令时，将被执行的写命令复制到硬盘
- AOF通过设置appendonly=yes来设置。
- AOF可能通过设置appendsync配置选项AOF对文件的同步频率，有三个选项：always（每个写命令都要同步写入硬盘，严重降低Redis速度）、everysec（每秒执行一次同步，显示地将多个写命令同步到硬盘）、no（操作系統决定何时同步 ）
- 快照方法适应于丢失部分数据不会对系统造成影响的应用，否则考虑使用AOF。AOF文件大小是一个问题，当文件过大时要重写或者压缩AOF文件。
- 快照(snapshotting)：将某一时刻的所有数据写入硬盘
- Redis主从设置，提高性能
- 从服务必须有的一个slaveof属性，指定主服务器。对于一个正在运行的Redis服务器，用户可以通过发送SLAVEOF no one命令让服务器终止复制操作，不再接受主服务器的数据更新；也可以通过发送SLAVEOF host port命令让服务器开始复制一个新的主服务器。
- Redis不支持主主复制。
- 从服务器连接主服务器后，从服务器之前的数据会丢失。
- 主从链：从服务可以有自己的从服务器，但是当M服务器的从服务器X有从服务器Y时，当X执行解析M服务器的快照时，X将断开与Y的连接；导致Y需要重新连接并重新同步
- Redis事务
参考书：
Redis 实战 黄健宏（译）
Spring Cache
Spring Cache利用了AOP，实现了基于注解的缓存功能，并且进行了合理的抽象，业务代码不用关心底层是使用了什么缓存框架，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能了，而且Spring Cache也提供了很多默认的配置。在用例中，RedisConfig.java对CacheManager配置进行了自定义。
Redis配置：
通常情况下，可以直接使用Spring Redis的默认配置，但是默认配置有一些缺陷，比如RedisTemplate序列化策略是JDK的序列化策略。这就导致当我们通过redis客户端查看缓存数据的时候键和值都被序列化，不利于维护；但不影响使用。
在应用中多数情况下，我们缓存的数据是对象，目前对对象的处理往往都是通过json去序列化数据，所以通常在使用redis的时候我们都会自定义一些配置，方便使用。
RedisConfig.java类提供了配置的模板；可以参照这个来配置RedisTemplate。
使用redis时，首先需要部署redis服务器，在默认情况下，yml文件可以不配置相关属性，但是当应用与redis服务器不在同一台机器上时，需要配置；配置demo如下：
spring:
redis:
host: 192.168.7.74
port: 7397
password: redis_007196_7413@JJMatch
常用的Spring缓存注解
Spring对Cache有统一的管理，并且提供了一些缓存注解，常用的用如下四个
- @Cacheable：缓存存在，则使用缓存；不存在，则执行方法，并将结果塞入缓存；
@Cacheable(value = "DemoById",key = "#id")
- @CachePut：更新缓存，当缓存存在时更新，当不存在的时候将结果塞入缓存；
@CachePut(value = "DemoById",key = "#id")
- @CacheEvict：失效缓存
@CacheEvict(value = "DemoById",key = "#id")
@Caching(
cacheable = {
@Cacheable(value = "DemoById", key = "#id")
},
put = { //更新缓存可以通过id，message进行key值查找。
@CachePut(value = "DemoById", key = "#result.id"),
@CachePut(value = "DemoById", key = "#result.message")
},
evict = {
@CacheEvict(value = "DemoById", key = "#result.id")
}
)`
当然，也可以不用这些注解，直接在注入RedisTemplate来操作缓存。
Spring Cache 的不足
- 读模式
- 缓存穿透：查询一个null数据，开启缓存空数据配置spring.cache.redis.cache-null-values=true
- 缓存击穿：大量并发进来查询一个正好过期的数据，解决：加锁
- 缓存雪崩：大量的key同时过期，解决：加过期时间，spring.cache.redis.time-to-live=3600000
- 写模式：缓存与数据库一致
- 读写加锁
- 引入Canal，感知到MySQL的更新去更新数据库
Alibaba Canal主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，主要包括如下业务： 数据库镜像 、数据库实时备份 、索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)、业务 cache 刷新 、带业务逻辑的增量数据处理 - 读多写多，直接去数据库查询就行