之前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：

1. 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
2. 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》（http://blog.didispace.com/spring-boot-learning-2x/）

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/

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