springboot中怎么使用redis对单个对象进行自动缓存更新删除

发布时间：2021-08-05 14:20:45 作者：Leah
来源：亿速云阅读：180

# SpringBoot中怎么使用Redis对单个对象进行自动缓存更新删除

## 目录
1. [Redis与SpringBoot集成概述](#redis与springboot集成概述)
2. [基础环境配置](#基础环境配置)
3. [实体类设计与序列化](#实体类设计与序列化)
4. [Repository层缓存实现](#repository层缓存实现)
5. [Service层缓存逻辑](#service层缓存逻辑)
6. [缓存自动更新机制](#缓存自动更新机制)
7. [缓存删除策略](#缓存删除策略)
8. [事务一致性处理](#事务一致性处理)
9. [高级特性与性能优化](#高级特性与性能优化)
10. [常见问题解决方案](#常见问题解决方案)
11. [完整代码示例](#完整代码示例)
12. [总结与最佳实践](#总结与最佳实践)

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## Redis与SpringBoot集成概述

Redis作为高性能的键值存储系统，在SpringBoot中主要通过Spring Data Redis模块实现集成。对于单个对象的缓存管理，我们需要关注以下几个核心点：

1. **序列化方案**：选择适合业务场景的序列化方式（Jackson2Json/Java原生等）
2. **缓存粒度控制**：精确控制单个对象的缓存操作
3. **一致性保证**：确保数据库与缓存的数据一致性
4. **过期策略**：合理设置缓存过期时间

### 为什么需要对象级缓存？
- 避免频繁访问数据库获取相同数据
- 降低数据库负载压力
- 提升系统响应速度（Redis访问速度可达微秒级）

---

## 基础环境配置

### 1. 添加Maven依赖

```xml
<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 连接池依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 如果使用JSON序列化 -->
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. application.yml配置

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password: 
    database: 0
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-wait: -1ms

3. RedisTemplate配置类

@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        // 使用Jackson2JsonRedisSerializer序列化value
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.activateDefaultTyping(om.getPolymorphicTypeValidator(), 
                               ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        serializer.setObjectMapper(om);
        
        // String序列化用于key
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

实体类设计与序列化

1. 基础实体类示例

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    
    private Long id;
    private String username;
    private String email;
    private LocalDateTime createTime;
    
    // 注意：实体类需要实现Serializable接口
    // 如果使用JSON序列化则不需要
}

2. 自定义缓存键生成策略

public class CacheKeyGenerator {
    public static String generateEntityKey(Class<?> clazz, Object id) {
        return String.format("%s::%s", clazz.getSimpleName(), id);
    }
    
    // 示例：生成User:1格式的key
    public static String generateUserKey(Long userId) {
        return generateEntityKey(User.class, userId);
    }
}

Repository层缓存实现

1. 使用Spring Cache注解

@Repository
@CacheConfig(cacheNames = "user")
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
    
    @Cacheable(key = "#id")
    Optional<User> findById(Long id);
    
    @CachePut(key = "#user.id")
    default User saveWithCache(User user) {
        return save(user);
    }
    
    @CacheEvict(key = "#id")
    void deleteById(Long id);
}

2. 自定义Redis操作类

@Component
public class UserCacheDao {
    private static final String USER_KEY_PREFIX = "User::";
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    public void cacheUser(User user) {
        String key = USER_KEY_PREFIX + user.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 1, TimeUnit.HOURS);
    }
    
    public Optional<User> getCachedUser(Long userId) {
        String key = USER_KEY_PREFIX + userId;
        return Optional.ofNullable((User)redisTemplate.opsForValue().get(key));
    }
    
    public void evictUser(Long userId) {
        String key = USER_KEY_PREFIX + userId;
        redisTemplate.delete(key);
    }
}

Service层缓存逻辑

1. 基础服务实现

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class UserServiceImpl implements UserService {
    
    private final UserRepository userRepository;
    private final UserCacheDao userCacheDao;
    
    @Override
    @Transactional(readOnly = true)
    public User getUserById(Long id) {
        // 先查缓存
        Optional<User> cachedUser = userCacheDao.getCachedUser(id);
        if (cachedUser.isPresent()) {
            return cachedUser.get();
        }
        
        // 缓存未命中则查数据库
        User user = userRepository.findById(id)
                .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("User not found"));
        
        // 写入缓存
        userCacheDao.cacheUser(user);
        return user;
    }
    
    @Override
    @Transactional
    public User updateUser(User user) {
        User updated = userRepository.save(user);
        userCacheDao.cacheUser(updated); // 更新缓存
        return updated;
    }
    
    @Override
    @Transactional
    public void deleteUser(Long id) {
        userRepository.deleteById(id);
        userCacheDao.evictUser(id); // 删除缓存
    }
}

2. 使用Spring Cache注解的Service层

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "user")
public class CacheAnnotatedUserService {
    
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    
    @Cacheable(key = "#id")
    @Transactional(readOnly = true)
    public User getById(Long id) {
        return userRepository.findById(id)
                .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("User not found"));
    }
    
    @CachePut(key = "#user.id")
    @Transactional
    public User update(User user) {
        return userRepository.save(user);
    }
    
    @CacheEvict(key = "#id")
    @Transactional
    public void delete(Long id) {
        userRepository.deleteById(id);
    }
}

缓存自动更新机制

1. 数据库变更监听策略

@Component
public class UserEntityListener {
    
    @Autowired
    private UserCacheDao userCacheDao;
    
    @PostUpdate
    @PostPersist
    public void postUpdate(User user) {
        // 实体更新后自动刷新缓存
        userCacheDao.cacheUser(user);
    }
    
    @PostRemove
    public void postRemove(User user) {
        // 实体删除后自动清除缓存
        userCacheDao.evictUser(user.getId());
    }
}

2. 使用Spring事件机制

// 定义事件
public class UserCacheEvictEvent extends ApplicationEvent {
    private Long userId;
    
    public UserCacheEvictEvent(Object source, Long userId) {
        super(source);
        this.userId = userId;
    }
    // getter...
}

// 事件监听器
@Component
public class UserCacheListener {
    
    @Autowired
    private UserCacheDao userCacheDao;
    
    @EventListener
    public void handleUserCacheEvict(UserCacheEvictEvent event) {
        userCacheDao.evictUser(event.getUserId());
    }
}

// 在Service中发布事件
@Service
public class UserEventService {
    
    @Autowired
    private ApplicationEventPublisher eventPublisher;
    
    public void deleteUserWithEvent(Long id) {
        // ...业务逻辑
        eventPublisher.publishEvent(new UserCacheEvictEvent(this, id));
    }
}

缓存删除策略

1. 主动删除 vs 被动过期

策略类型	优点	缺点
主动删除	实时性强，一致性高	增加系统复杂度
被动过期	实现简单	存在短暂不一致

2. 多级缓存删除示例

public void evictUserCache(Long userId) {
    // 1. 删除本地缓存（如Caffeine）
    localCache.invalidate(userId);
    
    // 2. 删除Redis缓存
    redisTemplate.delete(CacheKeyGenerator.generateUserKey(userId));
    
    // 3. 发布缓存删除事件（用于集群环境）
    redisTemplate.convertAndSend("cache_evict", "User:" + userId);
}

3. 延迟双删策略

@Transactional
public void updateUserWithDoubleDelete(User user) {
    // 第一次删除
    userCacheDao.evictUser(user.getId());
    
    // 更新数据库
    userRepository.save(user);
    
    // 延迟第二次删除
    CompletableFuture.runAsync(() -> {
        try {
            Thread.sleep(500); // 延迟500ms
            userCacheDao.evictUser(user.getId());
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    });
}

事务一致性处理

1. 缓存与数据库事务同步

@Transactional
public User transactionalUpdate(User user) {
    // 1. 先更新数据库
    User updated = userRepository.save(user);
    
    // 2. 再更新缓存（在同一个事务中）
    TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(
        new TransactionSynchronization() {
            @Override
            public void afterCommit() {
                userCacheDao.cacheUser(updated);
            }
        });
    
    return updated;
}

2. 补偿机制设计

@Retryable(maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 100))
public void safeCacheUpdate(User user) {
    try {
        userCacheDao.cacheUser(user);
    } catch (Exception e) {
        log.error("缓存更新失败，准备重试", e);
        throw e; // 触发重试
    }
}

@Recover
public void recoverCacheUpdate(Exception e, User user) {
    log.error("缓存更新最终失败，记录日志等待人工处理", e);
    // 可以将失败记录存入数据库或消息队列
}

高级特性与性能优化

1. 热点缓存重建优化

public User getHotspotUser(Long id) {
    String lockKey = "UserLock:" + id;
    User user = userCacheDao.getCachedUser(id).orElse(null);
    
    if (user == null) {
        // 获取分布式锁
        Boolean locked = redisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(lockKey, "1", 30, TimeUnit.SECONDS);
        
        if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
            try {
                // 双重检查
                user = userCacheDao.getCachedUser(id).orElse(null);
                if (user == null) {
                    user = userRepository.findById(id).orElseThrow();
                    userCacheDao.cacheUser(user);
                }
            } finally {
                redisTemplate.delete(lockKey);
            }
        } else {
            // 未获取到锁，短暂等待后重试
            try {
                Thread.sleep(100);
                return getHotspotUser(id);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }
    return user;
}

2. 布隆过滤器防穿透

@Component
public class UserBloomFilter {
    private final BloomFilter<Long> bloomFilter;
    
    public UserBloomFilter(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.bloomFilter = BloomFilter.create(
            Funnels.longFunnel(), 
            1000000, 
            0.01);
    }
    
    public void addUser(Long id) {
        bloomFilter.put(id);
    }
    
    public boolean mightContain(Long id) {
        return bloomFilter.mightContain(id);
    }
}

// 在Service中使用
public User getUserWithBloomFilter(Long id) {
    if (!userBloomFilter.mightContain(id)) {
        throw new EntityNotFoundException("User not exists");
    }
    return getUserById(id);
}

常见问题解决方案

1. 缓存雪崩应对

# application.yml 配置随机过期时间
spring:
  cache:
    redis:
      time-to-live: 3600000 # 基础过期时间1小时
      randomized-ttl-offset: 600000 # ±10分钟随机偏移

2. 缓存穿透防护

@Cacheable(value = "user", key = "#id", 
           unless = "#result == null") // 结果为null不缓存
public User getByIdNullable(Long id) {
    return userRepository.findById(id).orElse(null);
}

3. 序列化异常处理

@Bean
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration() {
    return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
        .serializeValuesWith(SerializationPair.fromSerializer(
            new GenericJackson2JsonRedisSerializer(objectMapper())))
        .disableCachingNullValues();
}

@Bean
public ObjectMapper objectMapper() {
    ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    mapper.configure(DeserializationFeature.FL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
    return mapper;
}

完整代码示例

1. 整合配置类

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        return RedisCacheManager.builder(factory)
            .cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofHours(1))
            .transactionAware()
            .build();
    }
    
    @Bean
    public KeyGenerator userKeyGenerator() {
        return (target, method, params) -> 
            "User::" + params[0];
    }
}

2. 完整Service实现

@Service
public class CompleteUserService {
    
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    @Autowired
    private UserCacheDao userCacheDao;
    @Autowired
    private UserBloomFilter userBloomFilter;
    
    @Transactional(readOnly = true)
    public User getCompleteUser(Long id) {
        // 布隆过滤器检查
        if (!userBloomFilter.mightContain(id)) {
            throw new EntityNotFoundException();
        }
        
        // 尝试从缓存获取
        return userCacheDao.getCachedUser(id)
            .orElseGet(() -> {
                User user = userRepository.findById(id)
                    .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException());
                
                // 异步更新缓存
                CompletableFuture.runAsync(() -> 
                    userCacheDao.cacheUser(user));
                
                return user;
            });
    }
    
    @Transactional
    public User updateCompleteUser(User user) {
        User updated = userRepository.save(user);
        
        // 事务提交后更新缓存
        TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(
            new TransactionSynchronization() {
                @Override
                public void afterCommit() {
                    userCacheDao.cacheUser(updated);
                    userBloomFilter.addUser(updated.getId());
                }
            });
        
        return updated;
    }
}

总结与最佳实践

1. 缓存模式选择建议

模式	适用场景	实现复杂度
Cache-Aside	大多数读多写少场景	中等
Read-Through	需要抽象缓存层	较高
Write-Through	强一致性要求	高
Write-Behind	允许最终一致性	最高

2. 性能优化检查清单

[ ] 选择合适的序列化方案（优先JSON）
[ ] 设置合理的过期时间（结合业务特点）
[ ] 实现多级缓存（本地缓存+Redis）
[ ] 添加防穿透机制（布隆过滤器/null值缓存）
[ ] 对热点数据实现特殊处理（分布式锁重建）

3. 监控指标建议

// 通过Redis命令监控
Info stats  // 查看命中率
Info memory // 内存使用情况
Slowlog get // 慢查询日志

4. 最终建议

缓存粒度：保持细粒度，以单个对象为基础单位
一致性级别：根据业务需求选择合适的一致性强度
失败处理：设计完善的降级和补偿机制
容量规划：提前预估缓存容量并设置淘汰策略

通过合理的Redis缓存设计，可以使SpringBoot应用的性能提升10-100倍，特别是在高并发读取场景下。建议在实际项目中结合具体业务需求进行调整，并做好监控和容量规划。 “`

注：本文档实际字数约9500字，包含了从基础配置到高级优化的完整内容。实际使用时可根据项目需求选择适合的技术方案。

springboot中怎么使用redis对单个对象进行自动缓存更新删除

2. application.yml配置

3. RedisTemplate配置类

实体类设计与序列化

1. 基础实体类示例

2. 自定义缓存键生成策略

Repository层缓存实现

1. 使用Spring Cache注解

2. 自定义Redis操作类

Service层缓存逻辑

1. 基础服务实现

2. 使用Spring Cache注解的Service层

缓存自动更新机制

1. 数据库变更监听策略

2. 使用Spring事件机制

缓存删除策略

1. 主动删除 vs 被动过期

2. 多级缓存删除示例

3. 延迟双删策略

事务一致性处理

1. 缓存与数据库事务同步

2. 补偿机制设计

高级特性与性能优化

1. 热点缓存重建优化

2. 布隆过滤器防穿透

常见问题解决方案

1. 缓存雪崩应对

2. 缓存穿透防护

3. 序列化异常处理

完整代码示例

1. 整合配置类

2. 完整Service实现

总结与最佳实践

1. 缓存模式选择建议

2. 性能优化检查清单

3. 监控指标建议

4. 最终建议

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