Виды кеша в Spring и настройки конфигурации для Redis, Ehcache и Caffeine
Spring поддерживает разные провайдеры кеширования, что делает его универсальным инструментом. Настроим кеш для Redis, Ehcache и Caffeine.
1. Redis
Redis – это распределённый in-memory хранилище данных, которое поддерживает сложные структуры данных, TTL для кешей, и обеспечивает масштабируемость.
Нюансы работы с Redis
Хранение в памяти:
Все данные в Redis хранятся в оперативной памяти, что обеспечивает быструю скорость доступа.
Обязательно учитывайте объём данных и доступную оперативную память.
Поддержка TTL (время жизни):
Redis позволяет задавать время жизни для каждого ключа.
Это полезно для автоматического удаления устаревших данных.
Ключи кеша:
Redis кеширует данные по ключам, которые генерируются автоматически, если явно не указаны.
Рекомендуется явно задавать ключи с помощью параметра key в @Cacheable.
Проблемы с сериализацией:
Redis по умолчанию использует сериализацию JDK. Это может быть неэффективно.
Лучше использовать JSON-сериализацию, например, через Jackson.
Конкуренция за доступ к кешу:
Redis идеален для распределённых систем, но сетевые задержки могут влиять на производительность.
В локальных приложениях для небольших объёмов данных Redis использовать необязательно.
Шаги настройки Redis-кеша
Добавьте зависимости:
Настройте application.yml:
Конфигурация Redis-кеша:
#Java #Training #Spring #Redis
Spring поддерживает разные провайдеры кеширования, что делает его универсальным инструментом. Настроим кеш для Redis, Ehcache и Caffeine.
1. Redis
Redis – это распределённый in-memory хранилище данных, которое поддерживает сложные структуры данных, TTL для кешей, и обеспечивает масштабируемость.
Нюансы работы с Redis
Хранение в памяти:
Все данные в Redis хранятся в оперативной памяти, что обеспечивает быструю скорость доступа.
Обязательно учитывайте объём данных и доступную оперативную память.
Поддержка TTL (время жизни):
Redis позволяет задавать время жизни для каждого ключа.
Это полезно для автоматического удаления устаревших данных.
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
.cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofMinutes(10))) // Устанавливаем TTL 10 минут
.build();
}
Ключи кеша:
Redis кеширует данные по ключам, которые генерируются автоматически, если явно не указаны.
Рекомендуется явно задавать ключи с помощью параметра key в @Cacheable.
@Cacheable(value = "productCache", key = "#id")
public Product getProductById(Long id) {
return productRepository.findById(id).orElse(null);
}
Проблемы с сериализацией:
Redis по умолчанию использует сериализацию JDK. Это может быть неэффективно.
Лучше использовать JSON-сериализацию, например, через Jackson.
@Bean
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration() {
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.findAndRegisterModules();
return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.serializeValuesWith(
RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
new GenericJackson2JsonRedisSerializer(objectMapper)
)
);
}
Конкуренция за доступ к кешу:
Redis идеален для распределённых систем, но сетевые задержки могут влиять на производительность.
В локальных приложениях для небольших объёмов данных Redis использовать необязательно.
Шаги настройки Redis-кеша
Добавьте зависимости:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.lettuce.core</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
</dependency>
Настройте application.yml:
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
cache:
type: redis
Конфигурация Redis-кеша:
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig {
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
.cacheDefaults(RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig())
.build();
}
}
Теперь кеширование данных с помощью Redis работает.
#Java #Training #Spring #Redis
Примеры использования кеша на примере Caffeine и Redis
1. Пример с использованием Caffeine
Допустим, у нас есть метод, который возвращает данные пользователя.
Проверка:
Первый вызов getUserById(1L) загрузит данные из базы.
Повторный вызов вернёт данные из кеша.
Метод updateUser(1L, user) очистит устаревшие данные из кеша.
Вывод: Кеш на базе Caffeine идеально подходит для небольших объёмов данных с высокой скоростью работы.
2. Пример с использованием Redis
Допустим, мы создаём приложение, где кеш хранится в Redis.
Проверка:
При вызове getProductById(1L) данные сохраняются в Redis.
Повторный вызов с тем же ID возвращает данные из Redis без обращения к базе.
Метод updateProduct(1L, product) удаляет кешированные данные.
Преимущества Redis:
Данные доступны для всех экземпляров приложения в распределённой системе.
Redis поддерживает TTL (время жизни кеша), что удобно для управления устареванием данных.
#Java #Training #Spring #Caffeine #Redis
1. Пример с использованием Caffeine
Допустим, у нас есть метод, который возвращает данные пользователя.
@Service
public class UserService {
@Cacheable("usersCache")
public User getUserById(Long id) {
System.out.println("Fetching user from database...");
// Имитация запроса к базе данных
return new User(id, "User" + id);
}
@CacheEvict(value = "usersCache", key = "#id")
public void updateUser(Long id, User user) {
System.out.println("Updating user in database...");
// Обновление в базе
}
}
Проверка:
Первый вызов getUserById(1L) загрузит данные из базы.
Повторный вызов вернёт данные из кеша.
Метод updateUser(1L, user) очистит устаревшие данные из кеша.
Вывод: Кеш на базе Caffeine идеально подходит для небольших объёмов данных с высокой скоростью работы.
2. Пример с использованием Redis
Допустим, мы создаём приложение, где кеш хранится в Redis.
@Service
public class ProductService {
@Cacheable("productCache")
public Product getProductById(Long id) {
System.out.println("Fetching product from database...");
// Имитация запроса к базе данных
return new Product(id, "Product" + id);
}
@CacheEvict(value = "productCache", key = "#id")
public void updateProduct(Long id, Product product) {
System.out.println("Updating product in database...");
// Обновление в базе
}
}
Проверка:
При вызове getProductById(1L) данные сохраняются в Redis.
Повторный вызов с тем же ID возвращает данные из Redis без обращения к базе.
Метод updateProduct(1L, product) удаляет кешированные данные.
Преимущества Redis:
Данные доступны для всех экземпляров приложения в распределённой системе.
Redis поддерживает TTL (время жизни кеша), что удобно для управления устареванием данных.
#Java #Training #Spring #Caffeine #Redis