Redis와 함께 Java 응용 프로그램에서 캐싱 레이어 구현

redis는 데이터베이스로드를 줄이고 빠른 데이터 검색을 가능하게하여 성능을 향상시키기 위해 Java 응용 프로그램의 캐싱에 사용됩니다. 1. docker : docker run -d -p 6379 : 6379 redis를 사용하여 Redis 설치. 2. pom.xml에 스프링 부트 스타터-다타-빨간색과 상추 코어 의존성을 추가하십시오. 3. 호스트, 포트 및 풀 설정으로 Application.yml에서 redis 연결을 구성하십시오. 4. @EnableCaching을 사용하여 READISCONFIG 클래스를 작성하고 Genericjackson2jsonRedisserializer를 사용하여 JSON 직렬화를 위해 Redistemplate를 사용자 정의하십시오. 5. @Cachable을 사용하여 캐시 또는 실행 및 캐시, @CachePut에서 검색하여 실행 후 캐시를 업데이트하고 캐시 된 데이터를 제거하려면 @CacheEvict. 6. Entryttl (duration.ofminutes (10))로 readiscachemanager bean을 정의하여 10 분 만료를 설정하십시오. 7. Keys *와 같은 Redis-Cli 명령을 사용하여 캐시를 모니터링하고 "사용자 :: 1"을 얻습니다. 8. 캐시 히트 및 누락을 검증하기 위해 단위 테스트를 작성하십시오. 모범 사례에는 의미있는 키 사용, 캐시에서 크거나 민감한 데이터를 피하고 캐시 처리 처리가 우아하게 미스, 선택적으로 시작시 캐시를 따뜻하게하는 것이 포함됩니다. Spring Boot와의 통합은 캐싱 구현을 단순화하면서 응용 프로그램 성능 및 확장 성을 크게 향상시킵니다.

Redis를 사용하여 Java 애플리케이션에 캐싱 레이어를 추가하면 데이터베이스로드를 줄이고 데이터 검색 속도를 높이면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 효과적으로 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

캐싱에 Redis를 사용하는 이유는 무엇입니까?

Redis는 속도, 유연성 및 다양한 데이터 구조에 대한 지원으로 유명한 메모리 데이터 저장소입니다. 캐싱에 이상적입니다.

• 데이터는 RAM에 저장되므로 밀리 초 이하의 읽기/쓰기 작업이 가능합니다.
• 유명한 데이터를 관리하는 데 도움이되는 만료 (TTL)를 지원합니다.
• 상추 및 제디와 같은 고객을 통해 Java와 잘 통합됩니다.

1 단계 : REDIS 및 종속성 설정

먼저, Redis가 실행 중인지 확인하십시오. 로컬로 설치하거나 Docker를 사용할 수 있습니다.

 Docker Run -D -P 6379 : 6379 Redis

그런 다음 pom.xml (Maven의 경우)에 필요한 종속성을 추가하십시오.

 <의존성>
    <groupid> org.springframework.boot </groupid>
    <artifactid> 스프링 부트 스타터-다타-레 디스 </artifactid>
</의존성>
<의존성>
    <groupid> io.lettuce </groupid>
    <artifactid> 상추-코어 </artifactid>
</의존성>

양상추는 비동기 및 비 블로킹 기능으로 인해 스프링 부팅에 권장되는 Redis 클라이언트입니다.

2 단계 : 스프링 부팅에서 Redis를 구성하십시오

application.yml 또는 application.properties 에서 redis 연결을 구성하십시오.

 봄:
  Redis :
    호스트 : LocalHost
    포트 : 6379
    상추:
      수영장:
        최대 활동 : 8
        Max-Idle : 8
        민오 : 0

필요한 경우 RedisConnectionFactory 및 RedisTemplate 사용자 정의 할 수도 있습니다.

 @구성
@EnableCaching
공개 클래스 readisconfig {

    @콩
    public redistemplate <string, 객체> redistemplate (readisconnectionFactory ConnectionFactory) {
        Redistemplate <String, Object> Template = New Redistemplate <> ();
        template.setConnectionFactory (ConnectionFactory);
        template.setKeyserializer (new StringRedisserializer ());
        template.setValueserializer (새로운 genericjackson2jsonredisserializer ());
        리턴 템플릿;
    }
}

GenericJackson2JsonRedisSerializer 사용하면 복잡한 Java 객체를 JSON에 직렬화하고 Redis에 저장할 수 있습니다.

3 단계 : 캐싱 주석을 활성화하고 사용하십시오

@EnableCaching 사용하여 기본 응용 프로그램 클래스 또는 구성 클래스에 주석을 달 수 있습니다.

 @SpringBootApplication
@EnableCaching
공공 수업 응용 프로그램 {
    public static void main (String [] args) {
        SpringApplication.run (application.class, args);
    }
}

이제 서비스 계층에서 캐싱 주석을 사용하십시오.

 @서비스
공개 클래스 사용자 서비스 {

    @autowired
    개인 userpository userrepository;

    @Cachable (value = "user", key = "#id")
    공개 사용자 getUserByid (긴 ID) {
        System.out.println ( "DB에서 사용자 가져 오기 :"id);
        return userrepository.findbyid (id) .orelse (null);
    }

    @cacheput (value = "user", key = "#user.id")
    공개 사용자 updateUser (사용자 사용자) {
        return userrepository.save (user);
    }

    @cacheevict (value = "user", key = "#id")
    공개 void deleteuser (Long Id) {
        userreepository.deletebyid (id);
    }
}

• @Cacheable : 먼저 캐시를 확인합니다. 존재하는 경우 캐시 된 값을 반환합니다. 그렇지 않으면 메소드를 실행하고 결과를 캐시합니다.
• @CachePut : 항상 메소드를 실행하고 캐시를 업데이트합니다.
• @CacheEvict : 캐시에서 항목을 제거합니다 (작업 삭제에 유용).

4 단계 : 캐시 만료 및 퇴거를 처리합니다

오래된 데이터를 피하기 위해 TTL (Time-to-Live)을 설정하십시오. 구성에서 전 세계적으로 정의 할 수 있습니다.

 @콩
Public readiscacheManager CacheManager (RediscOntectionFactory ConnectionFactory) {
    readiscacheconfiguration config = readiscacheconfiguration.defaultCacheconFig ()
        .entryttl (duration.ofminutes (10)) // 캐시는 10 분 후 만료됩니다
        .SerializeKeysWith (redisserializationContext.SerializationPair.fromserializer (new StringRedisserializer ()))
        .SerializeValuesSwith (redisserializationContext.SerializationPair.Fromserializer (New Genericjackson2jsonRedisserializer ());

    RECONER READISCACHEMANAGER.BUILDER (ConnectionFactory)
        .cachedefaults (config)
        .짓다();
}

이를 통해 캐시 된 사용자는 10 분 후에 자동으로 제거됩니다.

5 단계 : 캐시를 모니터링하고 테스트합니다

Redis CLI를 사용하여 캐시 된 데이터를 검사하십시오.

 레 디스 클리
> 키 *
> "사용자 :: 1"받기

또한 캐싱 동작을 확인하기 위해 단위 테스트를 작성하십시오.

 @시험
void dourdcacheuseronfirstcall () {
    uservice.getUserById (1L); // db 히트
    uservice.getUserById (1L); // 캐시해야합니다
    // DB가 한 번만 호출됩니다
}

Spring 's CacheManager 또는 로깅과 같은 도구를 사용하여 HITS/MISSES를 확인하십시오.

모범 사례

• 의미있는 캐시 키 사용 : 복잡한 키 또는 긴 키보다 @Cacheable(value = "users", key = "#id") 선호하십시오.
• 크거나 민감한 데이터를 캐시하지 마십시오 . 캐시를 가볍고 안전하게 유지하십시오.
• 캐시 미스 계획 : Redis가 다운되었거나 데이터가 캐시되지 않은 경우 앱이 여전히 작동해야합니다.
• 필요한 경우 시작하는 동안 중요한 데이터에 캐시 온난화를 사용하십시오 .

기본적으로 Redis를 Java (특히 Spring Boot 포함)의 캐싱 레이어로 통합하는 것은 간단하며 즉각적인 성능 이득을 제공합니다. 적절한 구성과 주석을 현명하게 사용하면 코드를 복잡하게하지 않고도 대기 시간 및 데이터베이스 압력을 줄일 수 있습니다.

위 내용은 Redis와 함께 Java 응용 프로그램에서 캐싱 레이어 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!