Spring Cache与Redis集成原理

一、核心架构图解

业务方法
Spring Cache抽象层
CacheManager
RedisCache
RedisTemplate
Redis服务器

二、关键组件解析

1. 缓存注解与Redis映射

@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUser(Long id) { ... }
  • Redis键生成cacheName::SpEL表达式结果
  • 值序列化:默认使用JDK序列化,推荐JSON

2. RedisCacheManager配置

@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofMinutes(30));return RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();
}

三、数据存储结构

1. Redis数据结构

# String类型存储
SET "users::1001" "{\"id\":1001,\"name\":\"Alice\"}"# Hash类型存储(当使用@Cacheable的cacheNames多级时)
HSET "users" "1001" "{\"id\":1001,\"name\":\"Alice\"}"

2. TTL管理

0秒 300秒 600秒 900秒 1200秒 1500秒 1800秒 缓存创建 有效存活期 访问续期 缓存条目 缓存生命周期

四、缓存操作流程

应用程序 Spring Cache Redis服务器 调用@Cacheable方法 生成key并查询 返回缓存数据 反序列化返回 执行实际方法 获取结果 序列化存储 alt [缓存命中] [缓存未命中] 应用程序 Spring Cache Redis服务器

五、高级特性实现

1. 缓存穿透防护

@Cacheable(value = "users", key = "#id", unless = "#result == null")
public User getUser(Long id) { // 返回null时不缓存
}

2. 分布式锁同步

@CachePut(value = "users", key = "#user.id")
@Transactional
public User updateUser(User user) {// 使用Redisson实现分布式锁RLock lock = redissonClient.getLock("user_lock:" + user.getId());try {lock.lock();// 业务逻辑} finally {lock.unlock();}
}

六、性能优化策略

1. 序列化优化

@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());return template;
}

2. 批量操作

@Cacheable(value = "users", keyGenerator = "batchKeyGenerator")
public List<User> batchGetUsers(List<Long> ids) {// 使用Redis管道批量获取
}

七、监控与故障排查

1. 缓存命中率统计

Cache cache = cacheManager.getCache("users");
RedisCacheStatistics stats = ((RedisCache) cache).getStatistics();
System.out.println("命中率: " + stats.getHitRatio());

2. 常见问题排查表

现象可能原因解决方案
缓存数据不一致未正确使用@CacheEvict添加事务管理,确保先更新数据库再清除缓存
反序列化失败序列化方式不一致统一客户端和服务端的序列化配置
内存溢出未设置TTL或内存淘汰策略配置合理的过期时间和LRU淘汰策略
高延迟大Value值存储压缩数据或拆分存储

通过合理配置Spring Cache与Redis的集成,可以实现:

  • 透明化缓存管理:业务代码无需关注缓存实现
  • 高性能数据访问:减少数据库压力
  • 分布式一致性:通过Redis实现多节点缓存同步
  • 灵活的策略配置:按需定制过期时间、序列化方式等

实际应用中需注意:

  1. 避免过度缓存导致内存压力
  2. 保持缓存与数据源的一致性
  3. 监控缓存命中率和响应时间
  4. 定期进行缓存清理和维护

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