源码地址：https://github.com/bigBigRiver/redis.git
为什么要使用Redis缓存？
1、在高频访问数据库的情况下，缓解数据库的压力。
2、读取速度快。
流程是怎么样的？
1、当有查询请求的时候，先是访问Redis，如果Redis中有数据则直接返回，不需要访问数据库。如果没有，则访问数据库，将查询结果返回并在Redis中缓存起来，下一次访问就可以直接在Redis中读取了。
2、当有更新请求（包括插入）的时候，会同时更新数据库和Redis缓存，保持缓存和数据库一直。
Windows下，Redis的使用（仅限开发的时候使用，因为服务器基本都是用linux系统的）
下载地址：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases
我下载的是Redis-x64-3.2.100.zip，解压之后cd进入Redis目录。
1、输入redis-server redis.windows.conf，Redis服务就启动好了。（窗口需要一直开着）
2、再新打开一个cmd窗口（Redis客户端），进入Redis目录，输入redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379，即可连接成功。
3、如果需要修改默认端口号，打开redis.windows.conf文件，找到port 6379修改即可。
4、如果需要做成windows服务，输入 redis-server --service-install redis.windows.conf即可。
5、如果需要安装Redis可视化软件Redis Desktop Manager，参考：https://www.jianshu.com/p/ccc3ebe29f7b
常用命令：
卸载服务：redis-server --service-uninstall
开启服务：redis-server --service-start
停止服务：redis-server --service-stop
Linux下，Redis的使用（CentOS7为例）
1、下载、解压、编译Redis
$ wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz
$ tar xzf redis-5.0.5.tar.gz
$ cd redis-5.0.5
$ make
2、进入到解压后的 src 目录，通过如下命令启动Redis:（注意，不需要进入src目录）
$ src/redis-server
3、使用内置客户端连接测试
[root@VM_16_13_centos redis-5.0.5]# src/redis-cli
127.0.0.1:6379> ping
PONG
4、解除Redis的保护模式，这样其他计算机就可以连接了。
127.0.0.1:6379> CONFIG SET protected-mode no
OK
5、linux下，启动Redis之后的窗口是可以关闭的。可以使用ps -ef|grep redis查看redis服务对应的进程信息。
下面是Redis Desktop Manager可视化软件的截图，管理Windows上和Linux上的Redis都非常方便，推荐使用！
以上是环境的介绍，下面开始介绍Redis缓存的使用
1、添加依赖，配置application.yml文件
springboot项目已经加入了Redis缓存的依赖了。
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
2、在Application类上加入@EnableCaching
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class RedisApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(RedisApplication.class, args);
}
}
3、@Cacheable注解的使用
作用（文章开头流程的第一条）：当有查询请求的时候，先是访问Redis，如果Redis中有数据则直接返回，不需要访问数据库。如果没有，则访问数据库，将查询结果返回并在Redis中缓存起来，下一次访问就可以直接在Redis中读取了。
/**
* @author river
* 2020/1/22
*/
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@Autowired
UserService userService;
@GetMapping("/findByUserNameLike")
@Cacheable(cacheNames = "user", key = "'river'+666")
public List<User> findByUserNameLike(String userName) {
String name = userName + "%";
return userService.findByUserNameLike(name);
}
}
用debug模式，在String name这句打断点。第一次访问findByUserNameLike接口的时候会进入断点，第二次访问的时候就不会进入断点了，因为访问的是Redis缓存了。在Redis中对应的存储结构如下图：
4、@CachePut注解的使用
作用（流程的第二条）：将数据写入缓存中。
/**
* @author river
* 2020/1/22
*/
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Autowired
UserRepository userRepository;
@Override
public List<User> findByUserNameLike(String userName) {
return userRepository.findByUserNameLike(userName);
}
@Override
@Cacheable(cacheNames = "user", key = "'userInfo'")
public User findByUserName(String userName) {
return userRepository.findByUserName(userName);
}
@Override
@CachePut(cacheNames = "user", key = "'userInfo'")
public User saveOrUpdateUser(User user) {
return userRepository.save(user);
}
}
看到saveOrUpdateUser()这个方法标有注解@CachePut，更新数据库的同时写入Redis缓存中。这样当查询到新增的数据时，可以直接从缓存中取出。如果没有了@CachePut，调用findByUserName将拿到旧的缓存数据。
5、避免拿到旧的缓存数据，还可以使用@CacheEvict注解删除相应的缓存。
@Override
@CacheEvict(cacheNames = "user", key = "'userInfo'")
public User saveOrUpdateUser(User user) {
return userRepository.save(user);
}
修改saveOrUpdateUser()方法，凡是修改信息的时候，删除相应的缓存。具体使用@CacheEvict还是@CachePut，要根据项目需要灵活使用。
6、使用@CacheConfig，简写代码
/**
* @author river
* 2020/1/22
*/
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "user")
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Autowired
UserRepository userRepository;
@Override
public List<User> findByUserNameLike(String userName) {
return userRepository.findByUserNameLike(userName);
}
@Override
@Cacheable(key = "'userInfo'")
public User findByUserName(String userName) {
return userRepository.findByUserName(userName);
}
@Override
@CacheEvict(key = "'userInfo'")
public User saveOrUpdateUser(User user) {
return userRepository.save(user);
}
}
7、@Cacheable注解的补充
此注解还有两个常用属性，condition和unless，修改的代码如下：
@GetMapping("/findByUserNameLike")
@Cacheable(cacheNames = "user", key = "'river'+666", condition = "#userName.length() > 5", unless = "#result.size()>0")
public List<User> findByUserNameLike(String userName) {
String name = userName + "%";
return userService.findByUserNameLike(name);
}
说明：
1、condition属性中的意思是，需要查询字符串userName的长度大于5才会缓存查询结果。
2、unless属性中的意思是，除非查询结果集的大小为0，其他情况都缓存查询结果。（即没有查到数据不需要缓存的意思）
这两个属性分别是对输入和输出做一个过滤的作用。
3、返回的json串中，如果不想要显示某个字段，加上@JsonIgnore即可。
4、以上两个属性使用的是Spring EL表达式，有兴趣的可以研究研究！
觉得有用的老铁赞一下呗~