Redis Cache

Spring Boot에서 Redis를 이용해서 캐싱을 하는 방법을 알아보겠다

 

우선 기본적으로 redis를 연결해주고

캐시에 필요한 라이브러리를 추가해준다.

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache'

 

 

package com.example.mvc.redis;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import org.springframework.boot.autoconfigure.cache.RedisCacheManagerBuilderCustomizer;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

@EnableCaching
@Configuration
public class CacheConfig {

    @Bean
    public CacheManager contentCacheManager(RedisConnectionFactory cf) {

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(objectMapper);

        RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer)) // Value Serializer 변경
                .entryTtl(Duration.ofMinutes(3L)); // 캐시 수명

        return RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder.fromConnectionFactory(cf).cacheDefaults(redisCacheConfiguration).build();
    }
}

 

그 후 CacheManager을 필요에 따라 세팅해준다

 

보통 저장하는 데이터가 객체이기 때문에 직렬화가 필요한데

이번에는 보편적으로 많이 쓰이는 Serializer를 사용하고

거기에 LocalDateTime을 직렬화 할 수 있도록 수정을 했다.

 

 

이렇게 CacheManager를 세팅한 뒤에 

 

기본적으로

@Cacheable

 

@CacheEvict

 

@CachePut

 

세가지를 이용해 캐쉬 전략을 짜준다

 

우선 @Cacheable은 주로 읽기에 쓰이는 어노테이션이다

해당 어노테이션을 이용하면 캐쉬에 값이 있는지 확인하고 없으면 값을 읽어오고 캐쉬에 값을 넣는다

 

 

주로 쓰기에 쓰이는 어노테이션이다

@CacheEvict은 해당 하는 데이터를 캐쉬에서 삭제하는 역할을 한다

이를 통해 db등의 값이 바뀌었을때 캐쉬를 비워서 바뀐 값을 불러 올때는 db와 통신을 하게 해서 캐쉬와 db간의 일관성을 유지한다.

 

@CachePut은 작업의 결과를 캐쉬에 저장한다

이를 통해 값을 바꾸는 작업을 시행할 때 캐쉬와 db간의 일관성을 유지한다.

 

    @Cacheable(value = "board", key = "#id", cacheManager = "contentCacheManager")
    public postgre_data get_data(Long id) {
        Optional<postgre_data> tmp = repo.findById(id);
        if(tmp.get() == null) {
            return null;
        } 
        return tmp.get();
    }
    
    @Transactional
    @CacheEvict(value = "board", key="#id", cacheManager = "contentCacheManager")
    public postgre_data update_data(Long id, String title, String data) {
        postgre_data update = repo.findById(id).get();
        update.setData(data);
        update.setTitle(title);
        update.setCreatedAt(LocalDateTime.now());
        return update;
    }

 

 

캐시 적용 전

계속 DB에서 읽어와서 속도 차이가 없다

 

 

캐시 적용 후

첫 번째 읽기 시 db에서 읽어오느라 시간이 걸림

 

2번째 부터는 캐시에서 읽어와서 속도가 빠름