雖然EhCache已經能夠適用很多應用場景，但是由于EhCache是進程內的緩存框架，在集群模式下時，各應用服務器之間的緩存都是獨立的，因此在不同服務器的進程間會存在緩存不一致的情況。即使EhCache提供了集群環境下的緩存同步策略，但是同步依然是需要一定的時間，短暫的緩存不一致依然存在。

在一些要求高一致性（任何數據變化都能及時的被查詢到）的系統和應用中，就不能再使用EhCache來解決了，這個時候使用集中式緩存就可以很好的解決緩存數據的一致性問題。接下來我們就來學習一下，如何在Spring Boot的緩存支持中使用Redis實現數據緩存。

#動手試試

本篇的實現將基于上一篇open in new window的基礎工程來進行。先來回顧下上一篇中的程序要素：

User實體的定義

@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實體的數據訪問實現（涵蓋了緩存注解）

@CacheConfig(cacheNames = "users")
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {

    @Cacheable
    User findByName(String name);

}

下面開始改造這個項目：

第一步：pom.xml中增加相關依賴：

<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，該依賴的名稱為spring-boot-starter-redis，所以在Spring Boot 1.x基礎教程open in new window中與這里不同。

第二步：配置文件中增加配置信息，以本地運行為例，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

關于連接池的配置，注意幾點：Redis的連接池配置在1.x版本中前綴為spring.redis.pool與Spring Boot 2.x有所不同。在1.x版本中采用jedis作為連接池，而在2.x版本中采用了lettuce作為連接池以上配置均為默認值，實際上生產需進一步根據部署情況與業務要求做適當修改.

再來試試單元測試：

@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());

        // 創建1條記錄
        userRepository.save(new User("AAA", 10));

        User u1 = userRepository.findByName("AAA");
        System.out.println("第一次查詢：" + u1.getAge());

        User u2 = userRepository.findByName("AAA");
        System.out.println("第二次查詢：" + u2.getAge());
    }

}

執行測試輸出可以得到：

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=?
第一次查詢：10
第二次查詢：10

可以看到：

1. 第一行輸出的CacheManager type為org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager，而不是上一篇中的EhCacheCacheManager了
2. 第二次查詢的時候，沒有輸出SQL語句，所以是走的緩存獲取

整合成功！

#代碼示例

本文的相關例子可以查看下面倉庫中的chapter5-4目錄：

• Github：https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/open in new window
• Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/