SpringBoot集成Redis缓存

前言

本系列文章将简单的学习SpringCloud微服务相关知识，其实也是因为时间的原因，一直拖到现在，遂打算趁着假期，决定记录下来。

从天气预报微服务系统的单体架构——>分布式架构的演变过程中，一步一步，由浅及深的学习SpringCloud微服务的思想与其实现的组件。

本系列文章分为以下几个章节:

SpringBoot搭建天气预报微服务系统(单体架构)
SpringBoot集成Redis缓存
SpringBoot集成Quartz定时框架
SpringBoot结合Thymeleaf模板与Bootstrap快速搭建界面
单体架构到微服务架构的拆分
SpringCloud微服务组件—Eureka服务注册与发现
SpringCloud微服务组件—Feign负载均衡与高可用
SpringCloud微服务组件—Zuul实现API网关分配
SpringCloud微服务组件—Config集中实现配置管理
SpringCloud微服务组件—Hystrix服务熔断机制

项目源码已上传至Github.

开发环境

JDK 1.8
IDEA 2017.3
Gradle 4
HttpClient 4.5.3
Redis 3.2
SpringBoot 2.0.0.RELEASE

//依赖关系
dependencies {//该依赖用于编译阶段compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-web')//HttpClientcompile('org.apache.httpcomponents:httpclient:4.5.3')//Rediscompile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis')//该依赖用于测试阶段testCompile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')
}

为什么是Redis

我们知道Redis是一种key-value类型的缓存数据库，是存储在内存中的非关系型轻量级的数据库。在日常的开发中，我们可以选择一些资源数据来存入Redis中，以提高系统的流畅与并发性。
而在天气预报系统中,我们知道天气数据其实并不是每时每刻的在更新的。如果你留心观察，你会发现，它们是以每半小时或者一小时的频率来进行更新的。如果我们将天气数据存入缓存中，每次调用API时，首先查询本地缓存中是否存在天气数据，假如存在，就从Redis的缓存中去请取;如果不存在，那我们再调用第三方借口提供的API就行查询，并将数据存入Redis中，方便下次请求调用。

如何加入Redis

WeatherDataServiceImpl

在我们之前的项目基础上进行添加与修改。

@Service
public class WeatherDataServiceImpl implements WeatherDataService {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WeatherDataServiceImpl.class);private static final String WEATHER_URI = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?";private static final long TIME_OUT = 1800L;//1800s@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic WeatherResponse getDataByCityId(String cityId) {String uri = WEATHER_URI + "citykey=" + cityId;return this.doGetWeather(uri);}@Overridepublic WeatherResponse getDataByCityName(String cityName) {String uri = WEATHER_URI + "city=" + cityName;return this.doGetWeather(uri);}/*** 重构代码* @param uri* @return*/private WeatherResponse doGetWeather(String uri) {String key = uri;String strBody = null;ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();WeatherResponse resp = null;ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();//先查缓存，如果缓存中有天气信息就在缓存中取if (stringRedisTemplate.hasKey(key)) {logger.info("Redis has data");strBody = ops.get(key);} else {logger.info("Redis don't has data");//如果缓存没有，再去调用服务接口来获取ResponseEntity<String> respString = restTemplate.getForEntity(uri,String.class);//将接口返回的Json字符串转换成对象if (respString.getStatusCodeValue() == 200) {strBody = respString.getBody();}//数据写入缓存ops.set(uri,strBody,TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS);}try {resp = mapper.readValue(strBody,WeatherResponse.class);} catch (IOException e) {logger.info("Error!!",e);}return resp;}}

运行

输入http://localhost:8080/weather/cityId/101280601,运行。

可以知道，
第一次查询Redis中是没有数据的，日志打印logger.info("Redis don't has data");
之后的查询中，数据已经存在于本地缓存中，日志打印logger.info("Redis has data");

我们通过Redis Desktop Manager也可以看到，缓存于Redis中的数据。

以上，我们就集成了Redis到了天气预报系统中，接下来我们将集成Quartz定时任务框架，来定时的调用缓存服务