猿创征文 | 微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决高并发数据缓存
文章目录
- 一、什么是 缓存？
- ⛅为什么用缓存？
- ⚡如何使用缓存
- 二、实现一个商家缓存
- ⌛环境搭建
- ♨️核心源码
- ✅测试接口
- 三、采用 微服务 Spring Boot 注解开启缓存
- ✂️@CacheEnable 注解详解
- ➿调用接口测试
- ⛵小结
一、什么是 缓存？
缓存(Cache),就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,存储于本地代码，例如：
例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存例3:Static final Map<K,V> map = new HashMap(); 本地缓存
由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;
⛅为什么用缓存？
一句话总结： 因为使用了缓存后，效率会大大的提升，减少了不必要的资源消耗，提升了用户体验。
但是使用缓存会增加代码复杂度和运维的成本，例如：Redis 集群，多主多从，等等
⚡如何使用缓存
在实际开发中，我们会构建缓存来提升系统的稳定、高可用性，使其性能得到进一步的提升。最常用的是 我们 本地数据与Redis 数据库结合使用
浏览器缓存：主要是存在于浏览器端的缓存
应用层缓存： 可以分为tomcat本地缓存，比如map集合，或者是使用redis作为缓存
数据库缓存： 在数据库中有一片空间是 buffer pool （缓冲池），增改查数据都会先加载到mysql的缓存中
CPU缓存： 当代计算机最大的问题是 cpu性能提升了，但内存读写速度没有跟上，所以为了适应当下的情况，增加了cpu的L1，L2，L3级的缓存
二、实现一个商家缓存
需求说明
本 项目基于 Spring Boot 整合Redis 并引入 MyBatis-Plus 来完成开发
- 要求达到第一次加载，查询redis缓存是否存在，若不存在，则查询数据库，查询完毕后，存入redis，再次访问时只获取redis缓存中的数据，不必再次加载数据库，减轻数据库压力。
⌛环境搭建
本项目依赖于 3分钟搞懂阿里云服务器部署Reids并整合Spring Boot 微服务项目
数据库 MySQL 8.0
CREATE TABLE `tb_shop` (`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`name` varchar(128) NOT NULL COMMENT '商铺名称',`type_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '商铺类型的id',`images` varchar(1024) NOT NULL COMMENT '商铺图片，多个图片以'',''隔开',`area` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '商圈，例如陆家嘴',`address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '地址',`x` double unsigned NOT NULL COMMENT '经度',`y` double unsigned NOT NULL COMMENT '维度',`avg_price` bigint(10) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '均价，取整数',`sold` int(10) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '销量',`comments` int(10) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '评论数量',`score` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '评分，1~5分，乘10保存，避免小数',`open_hours` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '营业时间，例如 10:00-22:00',`create_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,KEY `foreign_key_type` (`type_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACTpom依赖
// Mybatis-Plus 核心依赖
<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.4.3</version>
</dependency>// hutool 工具包，各种封装功能 一应俱全
<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.5</version>
</dependency>
核心配置 application.yaml
server:port: 8082
spring:application:name: easydpdatasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_easy_dp?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 111111redis:host: redis ip地址port: 6379password: redis密码，如没有不写即可lettuce:pool:max-active: 10max-idle: 10min-idle: 1time-between-eviction-runs: 10sjackson:default-property-inclusion: non_null # JSON处理时忽略非空字段
mybatis-plus:type-aliases-package: com.chen.entity # 别名扫描包
logging:level:com.chen: debug
♨️核心源码
Entity 实体类层
package com.chen.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.experimental.Accessors;import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;/*** @author whc* @date 2022/9/3 10:29*/
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@TableName("tb_shop")
public class ShopEntity implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** 主键*/@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)private Long id;/*** 商铺名称*/private String name;/*** 商铺类型的id*/private Long typeId;/*** 商铺图片，多个图片以','隔开*/private String images;/*** 商圈，例如陆家嘴*/private String area;/*** 地址*/private String address;/*** 经度*/private Double x;/*** 维度*/private Double y;/*** 均价，取整数*/private Long avgPrice;/*** 销量*/private Integer sold;/*** 评论数量*/private Integer comments;/*** 评分，1~5分，乘10保存，避免小数*/private Integer score;/*** 营业时间，例如 10:00-22:00*/private String openHours;/*** 创建时间*/private LocalDateTime createTime;/*** 更新时间*/private LocalDateTime updateTime;@TableField(exist = false)private Double distance;
}
Mapper持久化层
package com.chen.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.chen.entity.ShopEntity;/*** @author whc* @date 2022/9/3 10:33*/
public interface ShopMapper extends BaseMapper<ShopEntity> {}Service 接口
package com.chen.service;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.chen.common.ResultBean;
import com.chen.dto.ShopDTO;
import com.chen.entity.ShopEntity;/*** @author whc* @date 2022/9/3 10:35*/
public interface ShopService extends IService<ShopEntity> {ResultBean<ShopDTO> queryById(Long id);
}
ServiceImpl 实现层
package com.chen.service.impl;import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.chen.common.ResultBean;
import com.chen.dto.ShopDTO;
import com.chen.entity.ShopEntity;
import com.chen.mapper.ShopMapper;
import com.chen.service.ShopService;
import com.chen.utils.RedisConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;/*** @author whc* @date 2022/9/3 10:36*/
@Slf4j
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, ShopEntity> implements ShopService{@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic ResultBean<ShopDTO> queryById(Long id) {try {// 拼接 redis keyString key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;//从redis中获取是否已存在，若存在，则直接返回String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//判断如果存在，就返回if (StrUtil.isNotBlank(json)) {ShopDTO shopDTO = JSONUtil.toBean(json, ShopDTO.class);return ResultBean.create(0, "success", shopDTO);}//从数据库查询数据 getById(id) 是 MyBatis-Plus 提供的查询方法，直接调用即可完成查询ShopEntity shopEntity = getById(id);//转换对象ShopDTO shopDTO = BeanUtil.toBean(shopEntity, ShopDTO.class);//将数据存入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shopDTO));return ResultBean.create(0, "success", shopDTO);} catch (Exception e) {log.error("获取商品详情失败！ e ==> {}", e);return ResultBean.create(-1, "获取商品详情失败！ e ==> {}" + e);}}}Controller层
package com.chen.controller;import com.chen.common.ResultBean;
import com.chen.dto.ShopDTO;
import com.chen.service.ShopService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;/*** @author whc* @date 2022/9/3 11:06*/
@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/shop")
public class ShopController {@Autowiredprivate ShopService shopService;@GetMapping("/{id}")public ResultBean<ShopDTO> queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {return shopService.queryById(id);}
}
工具类
package com.chen.utils;/*** redis key 常量* @author whc* @date 2022/9/3 13:40*/
public class RedisConstants {public static final String CACHE_SHOP_KEY = "cache:shop:";public static final Long CACHE_SHOP_TTL = 30L;
}
✅测试接口
这里我使用了Redis可视化工具，RESP，地址：https://resp.app/zh/
打开后可以直接连接你的redis数据库，可视化展示
利用 ApiFox测试接口，可参考 【云原生】前后端分离项目下 如何优雅的联调程序？
第一次调用耗时 1.61s ，是因为我们第一次redis中无数据，走了查询数据库的操作，然后存入redis，总耗时1.61s
第二次调用
第二次调用直接走的缓存，可见效率提升了很多！
三、采用 微服务 Spring Boot 注解开启缓存
开启注解启动缓存
Spring 默认支持缓存，但版本必须在3.1以上，在启动类加入 @EnableCaching 开启即可
package com.chen;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;/*** @author whc* @date 2022/9/3 10:27*/
//开启缓存支持
@EnableCaching
@MapperScan("com.chen.mapper")
@SpringBootApplication
public class MainApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(MainApplication.class, args);}
}
✂️@CacheEnable 注解详解
@CacheEnable： 缓存存在，则使用缓存；不存在，则执行方法，并将结果塞入缓存
ShopServiceImpl 实现类
@Cacheable(cacheNames = "shop", key = "#root.methodName")public ShopDTO queryById(Long id) {try {String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);if (StrUtil.isNotBlank(json)) {ShopDTO shopDTO = JSONUtil.toBean(json, ShopDTO.class);return shopDTO;}ShopEntity shopEntity = getById(id);//转换对象ShopDTO shopDTO = BeanUtil.toBean(shopEntity, ShopDTO.class);stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shopDTO), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);return shopDTO;} catch (Exception e) {log.error("获取商品详情失败！ e ==> {}", e);return null;}}
➿调用接口测试
第一次调用，耗时很长
再次调用，走缓存
查看Redis可视化key
大小 1.11k 字节
再看json存入
大小 653 字节
综上考虑，出于内存的原因，我们选择使用json存入redis，更省内存！
⛵小结
以上就是【Bug 终结者】对 猿创征文 微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决高并发数据缓存 的简单介绍，缓存是我们比较常用的技术，在解决一些高并发场景下，我们巧妙的使用缓存可以极大的减轻服务器的压力，从而提高系统的高可用性，Redis基于内存并且是单线程的，所以说非常的快！ Redis缓存数据库很重要！
如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞
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