В этой статье мне хотелось бы показать, как использовать Redis для кэширования при работе с приложением Spring Boot.

Кэширование очень важно для веб-разработки  —  оно помогает быстро получить ответ на запрос.

Приступая к работе

Redis  —  самый популярный инструмент для кэширования. Он широко используется при разработке веб-приложений.

Что такое Redis?

Redis  —  это хранилище структур данных с открытым исходным кодом (лицензия BSD), используемое в качестве базы данных, кэша и посредника сообщений. Redis предоставляет структуры данных, такие как строки, хэши, списки, наборы, отсортированные наборы с запросами по диапазону, растровые изображения, гиперлоги, геопространственные индексы и потоки.

Для этой статьи я создам простую демо-версию. Она включает в себя класс Customer. На уровне контроллера есть методы getAllCustomers(), getCustomerById(). Эти методы кэшируемые. Если отправлять запросы для этих методов, ожидание может занять до трех секунд, если у Redis в памяти нет связанных данных. 

Сценарий примерно такой. Начнем.

Зависимости Maven

Прежде всего, нужно добавить соответствующие зависимости в файл pom.xml. 

pom.xml:

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

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

Конфигурация Redis

Создадим конфигурационный файл для Redis-конфигурации, как показано ниже, а также компоненты redisCacheTemplate и CacheManager.

@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
@EnableCaching
public class RedisConfig {

	@Autowired
	private CacheManager cacheManager;

	@Value("${spring.redis.host}")
	private String redisHost;

	@Value("${spring.redis.port}")
	private int redisPort;

	@Bean
	public RedisTemplate<String, Serializable> redisCacheTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
		RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();
		template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
		template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
		template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
		return template;
	}

	@Bean
	public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
		RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
		RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = config
				.serializeKeysWith(
						RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
				.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair
						.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
		RedisCacheManager redisCacheManager = RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(redisCacheConfiguration)
				.build();
		return redisCacheManager;
	}

}

Аннотации кэша Spring

Я воспользовался аннотациям кэша Spring. Объясню, что это такое.

  • @cacheable  —  запускает заполнение кэша;
  • @CacheEvict  —  запускает удаление кэша;
  • @CachePut  —  обновляет кэш, не вмешиваясь в выполнение метода;
  • @Caching  —  перегруппирует несколько операций кэша, которые будут применены к методу;
  • @CacheConfig  —  использует некоторые общие настройки, связанные с кэшем, на уровне класса.

Уровень обслуживания

Я создал уровень обслуживания для клиента. Для кэширования использованы аннотации Spring. Когда вы получите всех клиентов, то получите все данные из базы данных, если у Redis нет связанных данных. Метод waitSomeSome() написан для моделирования. При добавлении нового клиента Customer или его обновлении, все связанные данные в Redis будут удалены.

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "customerCache")
public class CustomerServiceImpl implements CustomerService {

	@Autowired
	private CustomerRepository customerRepository;

	@Cacheable(cacheNames = "customers")
	@Override
	public List<Customer> getAll() {
		waitSomeTime();
		return this.customerRepository.findAll();
	}

	@CacheEvict(cacheNames = "customers", allEntries = true)
	@Override
	public Customer add(Customer customer) {
		return this.customerRepository.save(customer);
	}

	@CacheEvict(cacheNames = "customers", allEntries = true)
	@Override
	public Customer update(Customer customer) {
		Optional<Customer> optCustomer = this.customerRepository.findById(customer.getId());
		if (!optCustomer.isPresent())
			return null;
		Customer repCustomer = optCustomer.get();
		repCustomer.setName(customer.getName());
		repCustomer.setContactName(customer.getContactName());
		repCustomer.setAddress(customer.getAddress());
		repCustomer.setCity(customer.getCity());
		repCustomer.setPostalCode(customer.getPostalCode());
		repCustomer.setCountry(customer.getCountry());
		return this.customerRepository.save(repCustomer);
	}

	@Caching(evict = { @CacheEvict(cacheNames = "customer", key = "#id"),
			@CacheEvict(cacheNames = "customers", allEntries = true) })
	@Override
	public void delete(long id) {
		this.customerRepository.deleteById(id);
	}

	@Cacheable(cacheNames = "customer", key = "#id", unless = "#result == null")
	@Override
	public Customer getCustomerById(long id) {
		waitSomeTime();
		return this.customerRepository.findById(id).orElse(null);
	}

	private void waitSomeTime() {
		System.out.println("Long Wait Begin");
		try {
			Thread.sleep(3000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println("Long Wait End");
	}

Docker и Docker Compose

Для настройки приложения создадим файлы Dockerfile и docker-compose.yml. В качестве базы данных СУБД воспользуемся postgresql. В файл docker-compose.yml добавим Redis с тэгом cache. Docker compose —  очень полезный инструмент для запуска сразу нескольких контейнеров.

Dockerfile:

openjdk:8
ADD ./target/spring-boot-redis-cache-0.0.1-SNAPSHOT.jar /usr/src/spring-boot-redis-cache-0.0.1-SNAPSHOT.jar
WORKDIR usr/src
ENTRYPOINT ["java","-jar", "spring-boot-redis-cache-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]

docker-compose.yml:

version: '3'

services:
  db:
    image: "postgres"
    ports:
      - "5432:5432"
    environment:
      POSTGRES_DB: postgres
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: ekoloji
  cache:
    image: "redis"
    ports: 
      - "6379:6379"
    environment:
      - ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes
      - REDIS_DISABLE_COMMANDS=FLUSHDB,FLUSHALL
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      SPRING_DATASOURCE_URL: jdbc:postgresql://db/postgres
      SPRING_DATASOURCE_USERNAME: postgres
      SPRING_DATASOURCE_PASSWORD: ekoloji
      SPRING_REDIS_HOST: cache
      SPRING_REDIS_PORT: 6379
    depends_on:
      - db
      - cache

Сборка и запуск

При создании и запуске этого приложения вам необходимо выполнить некоторые команды из командной строки, такие как mvn и docker. Сначала приложение упаковывается в jar-формат. После этого создается файл docker-compose. И, наконец, вам просто нужно up-нуть Docker-файл.

Когда вы проследуете по этому пути, ваше приложение будет успешно запущено. Просто перейдите на http://localhost:8080 или http://localhost:8080/swagger-ui.html. По второй ссылке можно будет посмотреть эндпоинты проекта, а также протестировать их с помощью инструмента Swagger.

Создание Java jar:

$ mvn clean install -DskipTests

Создание и запуск Docker Compose:

$ docker-compose build --no-cache
$ docker-compose up --force-recreate

Демонстрация

Я подготовил демо-видео о том, как запустить и протестировать это приложение.

Заключение

Благодаря этому краткому руководству мы настроили приложение Spring Boot для взаимодействия с Redis и PostgreSQL через Docker.

Читайте также:

Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен

Перевод статьи Erkan Güzeler: “Spring Boot + Redis + PostgreSQL Caching”

Предыдущая статьяКарьерные трудности UX/UI дизайнера
Следующая статьяШоу должно продолжаться: обеспечение безопасности Netflix Studios с масштабированием