SpringAOP与Redis搭建缓存
近期项目查询数据库太慢，持久层也没有开启二级缓存，现希望采用Redis作为缓存。为了不改写原来代码，在此采用AOP+Redis实现。
目前由于项目需要，只需要做查询部分：
数据查询时每次都需要从数据库查询数据，数据库压力很大，查询速度慢，因此设置缓存层，查询数据时先从redis中查询，如果查询不到，则到数据库中查询，然后将数据库中查询的数据放到redis中一份，下次查询时就能直接从redis中查到，不需要查询数据库了。
redis作为缓存的优势：
1.内存级别缓存，查询速度毋庸置疑。
2.高性能的K-V存储系统，支持String，Hash，List，Set，Sorted Set等数据类型，能够应用在很多场景中。
3.redis3.0版本以上支持集群部署。
4.redis支持数据的持久化，AOF，RDB方式。
实体类与表：
public class RiskNote implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 4758331879028183605L; private Integer ApplId; private Integer allqyorg3monNum; private Double loanF6endAmt; private String isHighRisk1; private Date createDate; private String risk1Detail; private Integer risk2; private String risk3; private String creditpaymonth; ......
Redis与Spring集成参数：
redis.properties
#redis settings redis.minIdle=5 redis.maxIdle=10 redis.maxTotal=50 redis.maxWaitMillis=1500 redis.testOnBorrow=true redis.numTestsPerEvictionRun=1024 redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000 redis.minEvictableIdleTimeMillis=1800000 redis.softMinEvictableIdleTimeMillis=10000 redis.testWhileIdle=true redis.blockWhenExhausted=false #redisConnectionFactory settings redis.host=192.168.200.128 redis.port=6379
集成配置文件：applicationContext_redis.xml
<!-- 加载配置数据 -->
<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
<property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
<property name="locations">
<list>
<value>classpath*:/redis.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<!-- 注解扫描 -->
<context:component-scan base-package="com.club.common.redis"/>
<!-- jedis连接池配置 -->
<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<!-- 最小空闲连接数 -->
<property name="minIdle" value="${redis.minIdle}"/>
<!-- 最大空闲连接数 -->
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
<!-- 最大连接数 -->
<property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
<!-- 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:阻塞不确定的时间,默认-1 -->
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
<!-- 在获取连接的时候检查有效性, 默认false -->
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
<!-- 每次释放连接的最大数目 -->
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
<!-- 释放连接的扫描间隔（毫秒） -->
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
<!-- 连接最小空闲时间 -->
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
<!-- 连接空闲多久后释放, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接释放 -->
<property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.softMinEvictableIdleTimeMillis}"/>
<!-- 在空闲时检查有效性, 默认false -->
<property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
<!-- 连接耗尽时是否阻塞, false报异常,ture阻塞直到超时, 默认true -->
<property name="blockWhenExhausted" value="${redis.blockWhenExhausted}"/>
</bean>
<!-- redis连接池 -->
<bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool" destroy-method="close">
<constructor-arg name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
<constructor-arg name="host" value="${redis.host}"/>
<constructor-arg name="port" value="${redis.port}"/>
</bean>
<bean id="redisCache" class="com.club.common.redis.RedisCache">
<property name="jedisPool" ref="jedisPool"></property>
</bean>
<bean id="testDao" class="com.club.common.redis.TestDao"></bean>
<bean id="testService" class="com.club.common.redis.service.TestService"></bean>
<!-- 开启Aspect切面支持 -->
<aop:aspectj-autoproxy/>
</beans>
测试，所以各层级没有写接口。
DAO层查询数据，封装对象：
public class TestDao { //查询 public RiskNote getByApplId(Integer applId) throws Exception{ Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver"); Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@192.168.11.215:1521:MFTEST01", "datacenter", "datacenter"); PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("select * from TEMP_RISK_NOTE where appl_id=?"); //执行 statement.setInt(1, applId); ResultSet resultSet = statement.executeQuery(); RiskNote riskNote = new RiskNote(); //解析 while (resultSet.next()) { riskNote.setApplId(resultSet.getInt("APPL_ID")); riskNote.setAllqyorg3monNum(resultSet.getInt("ALLQYORG3MON_NUM")); riskNote.setLoanF6endAmt(resultSet.getDouble("LOAN_F6END_AMT")); riskNote.setIsHighRisk1(resultSet.getString("IS_HIGH_RISK_1")); riskNote.setCreateDate(resultSet.getDate("CREATE_DATE")); riskNote.setRisk1Detail(resultSet.getString("RISK1_DETAIL")); riskNote.setRisk2(resultSet.getInt("RISK2")); riskNote.setRisk3(resultSet.getString("RISK3")); riskNote.setCreditpaymonth(resultSet.getString("CREDITPAYMONTH")); } return riskNote; } }
Service层调用DAO：
@Service public class TestService { @Autowired private TestDao testDao; public Object get(Integer applId) throws Exception{ RiskNote riskNote = testDao.getByApplId(applId); return riskNote; } }
测试：
public class TestQueryRiskNote { @Test public void testQuery() throws Exception{ ApplicationContext ac = new FileSystemXmlApplicationContext("src/main/resources/spring/applicationContext_redis.xml"); TestService testService = (TestService) ac.getBean("testService"); RiskNote riskNote = (RiskNote)testService.get(91193); System.out.println(riskNote); } }
此时测试代码输出的是查询到的RiskNote对象，可以重写toString方法查看
结果如下：最后输出的对象
在虚拟机Linux系统上搭建Redis，具体教程请自行百度
redis支持多种数据结构，查询的对象可以直接使用hash结构存入redis。
因为项目中各个方法查询的数据不一致，比如有简单对象，有List集合，有Map集合，List中套Map套对象等复杂结构，为了实现统一性和通用性，redis中也刚好提供了set(byte[],byte[])方法，所以可以将对象序列化后存入redis，取出后反序列化为对象。
序列化与反序列化工具类：
/** * * @Description: 序列化反序列化工具 */ public class SerializeUtil { /** * * 序列化 */ public static byte[] serialize(Object obj){ ObjectOutputStream oos = null; ByteArrayOutputStream baos = null; try { //序列化 baos = new ByteArrayOutputStream(); oos = new ObjectOutputStream(baos); oos.writeObject(obj); byte[] byteArray = baos.toByteArray(); return byteArray; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } /** * * 反序列化 * @param bytes * @return */ public static Object unSerialize(byte[] bytes){ ByteArrayInputStream bais = null; try { //反序列化为对象 bais = new ByteArrayInputStream(bytes); ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais); return ois.readObject(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } }
切面分析：
切面：查询前先查询redis，如果查询不到穿透到数据库，从数据库查询到数据后，保存到redis，然后下次查询可直接命中缓存
目标方法是查询数据库，查询之前需要查询redis，这是前置
假设从redis中没有查到，则查询数据库，执行完目标方法后，需要将查询的数据放到redis以便下次查询时不需要再到数据库中查，这是后置
所以，可以将切面中的通知定为环绕通知
切面类编写如下：
/** * @Description: 切面：查询前先查询redis，如果查询不到穿透到数据库，从数据库查询到数据后，保存到redis，然后下次查询可直接命中缓存 */ @Component @Aspect public class RedisAspect { @Autowired @Qualifier("redisCache") private RedisCache redisCache; //设置切点：使用xml，在xml中配置 @Pointcut("execution(* com.club.common.redis.service.TestService.get(java.lang.Integer)) and args(applId)") //测试用，这里还额外指定了方法名称，方法参数类型，方法形参等，比较完整的切点表达式
public void myPointCut(){ } @Around("myPointCut()") public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint){ //前置：到redis中查询缓存 System.out.println("调用从redis中查询的方法..."); //先获取目标方法参数 String applId = null; Object[] args = joinPoint.getArgs(); if (args != null && args.length > 0) { applId = String.valueOf(args[0]); } //redis中key格式： applId String redisKey = applId; //获取从redis中查询到的对象 Object objectFromRedis = redisCache.getDataFromRedis(redisKey); //如果查询到了 if(null != objectFromRedis){ System.out.println("从redis中查询到了数据...不需要查询数据库"); return objectFromRedis; } System.out.println("没有从redis中查到数据..."); //没有查到，那么查询数据库 Object object = null; try { object = joinPoint.proceed(); } catch (Throwable e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("从数据库中查询的数据..."); //后置：将数据库中查询的数据放到redis中 System.out.println("调用把数据库查询的数据存储到redis中的方法..."); redisCache.setDataToRedis(redisKey, object); //将查询到的数据返回 return object; } }
从redis中查询数据，以及将数据库查询的数据保存到redis的方法：
/** * * @Description:Redis缓存 */ public class RedisCache { @Resource private JedisPool jedisPool; public JedisPool getJedisPool() { return jedisPool; } public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; } //从redis缓存中查询，反序列化 public Object getDataFromRedis(String redisKey){ //查询 Jedis jedis = jedisPool.getResource(); byte[] result = jedis.get(redisKey.getBytes()); //如果查询没有为空 if(null == result){ return null; } //查询到了，反序列化 return SerializeUtil.unSerialize(result); } //将数据库中查询到的数据放入redis public void setDataToRedis(String redisKey, Object obj){ //序列化 byte[] bytes = SerializeUtil.serialize(obj); //存入redis Jedis jedis = jedisPool.getResource(); String success = jedis.set(redisKey.getBytes(), bytes); if("OK".equals(success)){ System.out.println("数据成功保存到redis..."); } } }
测试1：此时redis中没有查询对象的数据
结果是：先到redis中查询，没有查到数据，然后代理执行从数据库中查询，然后把数据存入到redis中一份，那么下次查询就可以直接从redis中查询了
测试2：此时redis中已经有上一次从数据库中查询的数据了
在项目中测试后：效果还是非常明显的，有一个超级复杂的查询，格式化之后的sql是688行，每次刷新页面都需要重新查询，耗时10秒左右。
在第一次查询放到redis之后，从redis中查询能够在2秒内得到结果，速度非常快。
上面的是在项目改造前写的一个Demo，实际项目复杂的多，切点表达式是有两三个一起组成的，也着重研究了一下切点表达式的写法
如：
@Pointcut("(execution(* com.club.risk.center.service.impl.*.*(java.lang.String))) || (execution(* com.club.risk.py.service.impl.PyServcieImpl.queryPyReportByApplId(java.lang.String))) || (execution(* com.club.risk.zengxintong.service.Impl.ZXTServiceImpl.queryZxtReportByApplId(..)))")
这是多个切点组合形成使用||连接。
我在实际项目中使用的key也比applId复杂，因为可能只使用applId的话导致key冲突，
所以项目中使用的key是applId:方法全限定名，，这样的话key能够保证是一定不一致的。
如下：
//先获取目标方法参数 String applId = null; Object[] args = joinPoint.getArgs(); if (args != null && args.length > 0) { applId = String.valueOf(args[0]); } //获取目标方法所在类 String target = joinPoint.getTarget().toString(); String className = target.split("@")[0]; //获取目标方法的方法名称 String methodName = joinPoint.getSignature().getName(); //redis中key格式： applId:方法名称 String redisKey = applId + ":" + className + "." + methodName;
所以上面的是一种通用的处理，具体到项目中还要看具体情况。
以前没有自己写过AOP代码，这次使用突然发现AOP确实强大，在整个过程中除了配置文件我没有改任何以前的源代码，功能全部是切入进去的。
这个Demo也基本上实现了需求，只需要设置切点，能够将缓存应用到各种查询方法中，或设置切点为service.impl包，直接作用于所有service方法。
代码毁灭世界
