我们介绍了两种进程内缓存的用法，包括Spring Boot默认使用的ConcurrentMap缓存以及缓存框架EhCache。虽然EhCache已经能够适用很多应用场景，但是由于EhCache是进程内的缓存框架，在集群模式下时，各应用服务器之间的缓存都是独立的，因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况。即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略，但是同步依然是需要一定的时间，短暂的缓存不一致依然存在。

在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中，就不能再使用EhCache来解决了，这个时候使用集中式缓存就可以很好的解决缓存数据的一致性问题。接下来我们就来学习一下，如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis实现数据缓存。

动手试试

本篇的实现将基于上一篇的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素：

User实体的定义

@Entity @Data @NoArgsConstructor public class User implements Serializable {     @Id     @GeneratedValue     private Long id;     private String name;     private Integer age;     public User(String name, Integer age) {         this.name = name;         this.age = age;     } }

User实体的数据访问实现(涵盖了缓存注解)

@CacheConfig(cacheNames = "users") public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {     @Cacheable     User findByName(String name); } 

下面开始改造这个项目：

第一步：pom.xml中增加相关依赖：

<dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency>     <groupId>org.apache.commons</groupId>     <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency>

在Spring Boot 1.x的早期版本中，该依赖的名称为spring-boot-starter-redis，所以在Spring Boot 1.x基础教程中与这里不同。

第二步：配置文件中增加配置信息，以本地运行为例，比如：

spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379 spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8 spring.redis.lettuce.pool.max-active=8 spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 spring.redis.lettuce.shutdown-timeout=100ms 

关于连接池的配置，注意几点：

Redis的连接池配置在1.x版本中前缀为spring.redis.pool与Spring Boot 2.x有所不同。

在1.x版本中采用jedis作为连接池，而在2.x版本中采用了lettuce作为连接池

以上配置均为默认值，实际上生产需进一步根据部署情况与业务要求做适当修改.

再来试试单元测试：

@Slf4j @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class Chapter54ApplicationTests {     @Autowired     private UserRepository userRepository;     @Autowired     private CacheManager cacheManager;     @Test     public void test() throws Exception {         System.out.println("CacheManager type : " + cacheManager.getClass());         // 创建1条记录         userRepository.save(new User("AAA", 10));         User u1 = userRepository.findByName("AAA");         System.out.println("第一次查询：" + u1.getAge());         User u2 = userRepository.findByName("AAA");         System.out.println("第二次查询：" + u2.getAge());     } }

执行测试输出可以得到：

CacheManager type : class org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager Hibernate: select next_val as id_val from hibernate_sequence for update Hibernate: update hibernate_sequence set next_val= ? where next_val=? Hibernate: insert into user (age, name, id) values (?, ?, ?) 2020-08-12 16:25:26.954  INFO 68282 --- [           main] io.lettuce.core.EpollProvider            : Starting without optional epoll library 2020-08-12 16:25:26.955  INFO 68282 --- [           main] io.lettuce.core.KqueueProvider           : Starting without optional kqueue library Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.age as age2_0_, user0_.name as name3_0_ from user user0_ where user0_.name=? 第一次查询：10 第二次查询：10

可以看到：

第一行输出的CacheManager type为org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager，而不是上一篇中的EhCacheCacheManager了

第二次查询的时候，没有输出SQL语句，所以是走的缓存获取

整合成功!

思考题

既然EhCache等进程内缓存有一致性问题存在，而Redis性能好而且还能解决一致性问题，那么我们只要学会用Redis就好了咯，为什么还要学进程内缓存呢?先留下你的思考，下一篇我们一起讨论这个问题!欢迎关注本系列教程：《Spring Boot 2.x基础教程》

代码示例

本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter5-4目录：

Github：https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/

Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/

【本文为专栏作者“翟永超”的原创稿件，转载请通过联系作者获取授权】

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