redis练习
1|0redis相关练习
1|1内容
- 环境搭建
- 缓存短信验证码
- 缓存菜品信息
- SpringCache
- 缓存套餐数据
1|2前言
1). 当前系统存在的问题
之前我们已经实现了移动端菜品展示、点餐、购物车、下单等功能,但是由于移动端是面向所有的消费者的,请求压力相对比较大,而我们当前所有的数据查询都是从数据库MySQL中直接查询的,那么可能就存在如下问题: 频繁访问数据库,数据库访问压力大,系统性能下降,用户体验较差。
2). 解决该问题的方法
要解决我们上述提到的问题,就可以使用我们前面学习的一个技术:Redis,通过Redis来做缓存,从而降低数据库的访问压力,提高系统的访问性能,从而提升用户体验。加入Redis做缓存之后,我们在进行数据查询时,就需要先查询缓存,如果缓存中有数据,直接返回,如果缓存中没有数据,则需要查询数据库,再将数据库查询的结果,缓存在redis中。
环境准备
1). 在项目的pom.xml文件中导入spring data redis的maven坐标
2). 在项目的application.yml中加入redis相关配置
注意: 引入上述依赖时,需要注意yml文件前面的缩进,上述配置应该配置在spring层级下面。
3). 编写Redis的配置类RedisConfig,定义RedisTemplate
解释说明:
1). 在SpringBoot工程启动时, 会加载一个自动配置类 RedisAutoConfiguration, 在里面已经声明了RedisTemplate这个bean
上述框架默认声明的RedisTemplate用的key和value的序列化方式是默认的 JdkSerializationRedisSerializer,如果key采用这种方式序列化,最终我们在测试时通过redis的图形化界面查询不是很方便,如下形式:
2). 如果使用我们自定义的RedisTemplate, key的序列化方式使用的是StringRedisSerializer, 也就是字符串形式, 最终效果如下:
3). 定义了两个bean会不会出现冲突呢? 答案是不会, 因为源码如下:
1|3缓存短信验证码
思路分析
前面我们已经实现了移动端手机验证码登录,随机生成的验证码我们是保存在HttpSession中的。但是在我们实际的业务场景中,一般验证码都是需要设置过期时间的,如果存在HttpSession中就无法设置过期时间,此时我们就需要对这一块的功能进行优化。
现在需要改造为将验证码缓存在Redis中,具体的实现思路如下:
1). 在服务端UserController中注入RedisTemplate对象,用于操作Redis;
2). 在服务端UserController的sendMsg方法中,将随机生成的验证码缓存到Redis中,并设置有效期为5分钟;
3). 在服务端UserController的login方法中,从Redis中获取缓存的验证码,如果登录成功则删除Redis中的验证码;
代码改造
1). 在UserController中注入RedisTemplate对象,用于操作Redis
2). 在UserController的sendMsg方法中,将生成的验证码保存到Redis
- 登陆校验代码需要从redis中取出数据
功能测试
代码编写完毕之后,重启服务。
1). 访问前端工程,获取验证码
通过控制台的日志,我们可以看到生成的验证码:
2). 通过Redis的图形化界面工具查看Redis中的数据
3). 在登录界面填写验证码登录完成后,查看Redis中的数据是否删除
1|4缓存app信息
实现思路
前面我们已经实现了移动端菜品查看功能,对应的服务端方法为DishController的list方法,此方法会根据前端提交的查询条件(categoryId)进行数据库查询操作。在高并发的情况下,频繁查询数据库会导致系统性能下降,服务端响应时间增长。现在需要对此方法进行缓存优化,提高系统的性能。
那么,我们又需要思考一个问题, 具体缓存几份数据呢, 所有的菜品缓存一份 , 还是说需要缓存多份呢? 我们可以看一下我们之前做的移动端效果:
我们点击哪一个分类,展示的就是该分类下的菜品, 其他菜品无需展示。所以,这里面我们在缓存时,可以根据菜品的分类,缓存多份数据,页面在查询时,点击的是哪个分类,我们就查询该分类下的菜品缓存数据。
具体的实现思路如下:
1). 改造DishServiceImpl的list方法,先从Redis中获取分类对应的菜品数据,如果有则直接返回,无需查询数据库;如果没有则查询数据库,并将查询到的菜品数据存入Redis。
2). 改造DishController的save和update方法,加入清理缓存的逻辑。
注意:
在使用缓存过程中,要注意保证数据库中的数据和缓存中的数据一致,如果数据库中的数据发生变化,需要及时清理缓存数据。否则就会造成缓存数据与数据库数据不一致的情况。
代码改造
需要改造的代码为: DishServiceImpl
查询菜品缓存
改造的方法 | redis的数据类型 | redis缓存的key | redis缓存的value |
---|---|---|---|
list | string | dish_分类Id_状态 , 比如: dish_12323232323_1 | List |
1). 在DishServiceImpl中注入RedisTemplate
2). 在list方法中,查询数据库之前,先查询缓存, 缓存中有数据, 直接返回
清理菜品缓存
为了保证数据库中的数据和缓存中的数据一致,如果数据库中的数据发生变化,需要及时清理缓存数据。所以,我们需要在添加菜品、更新菜品时清空缓存数据。
1). 保存菜品,清空缓存
在保存菜品的方法save中,当菜品数据保存完毕之后,需要清空菜品的缓存。那么这里清理菜品缓存的方式存在两种:
A. 清理所有分类下的菜品缓存
B. 清理当前添加菜品分类下的缓存
注意: 在这里我们推荐使用第一种方式进行清理,这样逻辑更加严谨。 因为对于修改操作,用户是可以修改菜品的分类的,如果用户修改了菜品的分类,那么原来分类下将少一个菜品,新的分类下将多一个菜品,这样的话,两个分类下的菜品列表数据都发生了变化。
DishServiceImpl 保存新增菜品
DishServiceImpl 保存更新菜品
功能测试
代码编写完毕之后,重新启动服务。
1). 访问移动端,根据分类查询菜品列表,然后再检查Redis的缓存数据,是否可以正常缓存;
我们也可以在服务端,通过debug断点的形式一步一步的跟踪代码的执行。
2). 当我们在进行新增及修改菜品时, 查询Redis中的缓存数据, 是否被清除;
1|5Spring Cache
介绍
Spring Cache是一个框架,实现了基于注解的缓存功能,只需要简单地加一个注解,就能实现缓存功能,大大简化我们在业务中操作缓存的代码。
Spring Cache只是提供了一层抽象,底层可以切换不同的cache实现。具体就是通过CacheManager接口来统一不同的缓存技术。CacheManager是Spring提供的各种缓存技术抽象接口。
针对不同的缓存技术需要实现不同的CacheManager:
CacheManager | 描述 |
---|---|
EhCacheCacheManager | 使用EhCache作为缓存技术 |
GuavaCacheManager | 使用Google的GuavaCache作为缓存技术 |
RedisCacheManager | 使用Redis作为缓存技术 |
spring 自己也搞了一套缓存技术,默认的缓存 spring缓存是缓存在Map集合中 |
注解
在SpringCache中提供了很多缓存操作的注解,常见的是以下的几个:
注解 | 说明 |
---|---|
@EnableCaching | 开启缓存注解功能 |
@Cacheable | 在方法执行前spring先查看缓存中是否有数据,如果有数据,则直接返回缓存数据;若没有数据,调用方法并将方法返回值放到缓存中 |
@CachePut | 将方法的返回值或者参数放到缓存中 |
@CacheEvict | 将一条或多条数据从缓存中删除 |
在spring boot项目中,使用缓存技术只需在项目中导入相关缓存技术的依赖包,并在启动类上使用@EnableCaching开启缓存支持即可。
例如,使用Redis作为缓存技术,只需要导入Spring data Redis的maven坐标即可。
入门程序
接下来,我们将通过一个入门案例来演示一下SpringCache的常见用法。 上面我们提到,SpringCache可以集成不同的缓存技术,如Redis、Ehcache甚至我们可以使用Map来缓存数据, 接下来我们在演示的时候,就先通过一个Map来缓存数据,最后我们再换成Redis来缓存。
环境准备
1). 数据库准备
将今天资料中的SQL脚本直接导入数据库中。
2). 导入基础工程
基础环境的代码,在我们今天的资料中已经准备好了, 大家只需要将这个工程导入进来就可以了。导入进来的工程结构如下:
由于SpringCache的基本功能是Spring核心(spring-context)中提供的,所以目前我们进行简单的SpringCache测试,是可以不用额外引入其他依赖的。
3). 注入CacheManager
我们可以在UserController注入一个CacheManager,在Debug时,我们可以通过CacheManager跟踪缓存中数据的变化。
我们可以看到CacheManager是一个接口,默认的实现有以下几种 ;
而在上述的这几个实现中,默认使用的是 ConcurrentMapCacheManager。稍后我们可以通过断点的形式跟踪缓存数据的变化。
4). 引导类上加@EnableCaching
在引导类上加该注解,就代表当前项目开启缓存注解功能。
@CachePut注解
@CachePut 说明:
作用: 将方法返回值,放入缓存
value: 缓存的名称, 每个缓存名称下面可以有很多key
key: 缓存的key ----------> 支持Spring的表达式语言SPEL语法
1). 在save方法上加注解@CachePut
当前UserController的save方法是用来保存用户信息的,我们希望在该用户信息保存到数据库的同时,也往缓存中缓存一份数据,我们可以在save方法上加上注解 @CachePut,用法如下:
key的写法如下:
#user.id : #user指的是方法形参的名称, id指的是user的id属性 , 也就是使用user的id属性作为key ;
#user.name: #user指的是方法形参的名称, name指的是user的name属性 ,也就是使用user的name属性作为key ;
#result.id : #result代表方法返回值,该表达式 代表以返回对象的id属性作为key ;
#result.name : #result代表方法返回值,该表达式 代表以返回对象的name属性作为key ;
2). 测试
启动服务,通过postman请求访问UserController的方法, 然后通过断点的形式跟踪缓存数据。
第一次访问时,缓存中的数据是空的,因为save方法执行完毕后才会缓存数据。
第二次访问时,我们通过debug可以看到已经有一条数据了,就是上次保存的数据,已经缓存了,缓存的key就是用户的id。
注意: 上述的演示,最终的数据,实际上是缓存在ConcurrentHashMap中,那么当我们的服务器重启之后,缓存中的数据就会丢失。 我们后面使用了Redis来缓存就不存在这样的问题了。
@CacheEvict注解
@CacheEvict 说明:
作用: 清理指定缓存
value: 缓存的名称,每个缓存名称下面可以有多个key
key: 缓存的key ----------> 支持Spring的表达式语言SPEL语法
1). 在 delete 方法上加注解@CacheEvict
当我们在删除数据库user表的数据的时候,我们需要删除缓存中对应的数据,此时就可以使用@CacheEvict注解, 具体的使用方式如下:
2). 测试
要测试缓存的删除,我们先访问save方法4次,保存4条数据到数据库的同时,也保存到缓存中,最终我们可以通过debug看到缓存中的数据信息。 然后我们在通过postman访问delete方法, 如下:
删除数据时,通过debug我们可以看到已经缓存的4条数据:
当执行完delete操作之后,我们再次保存一条数据,在保存的时候debug查看一下删除的ID值是否已经被删除。
3). 在 update 方法上加注解@CacheEvict
在更新数据之后,数据库的数据已经发生了变更,我们需要将缓存中对应的数据删除掉,避免出现数据库数据与缓存数据不一致的情况。
加上注解之后,我们可以重启服务,然后测试方式,基本和上述相同,先缓存数据,然后再更新某一条数据,通过debug的形式查询缓存数据的情况。
@Cacheable注解
@Cacheable 说明:
作用: 在方法执行前,spring先查看缓存中是否有数据,如果有数据,则直接返回缓存数据;若没有数据,调用方法并将方法返回值放到缓存中
value: 缓存的名称,每个缓存名称下面可以有多个key
key: 缓存的key ----------> 支持Spring的表达式语言SPEL语法
1). 在getById上加注解@Cacheable
2). 测试
我们可以重启服务,然后通过debug断点跟踪程序执行。我们发现,第一次访问,会请求我们controller的方法,查询数据库。后面再查询相同的id,就直接获取到数据库,不用再查询数据库了,就说明缓存生效了。
当我们在测试时,查询一个数据库不存在的id值,第一次查询缓存中没有,也会查询数据库。而第二次再查询时,会发现,不再查询数据库了,而是直接返回,那也就是说如果根据ID没有查询到数据,那么会自动缓存一个null值。 我们可以通过debug,验证一下:
我们能不能做到,当查询到的值不为null时,再进行缓存,如果为null,则不缓存呢? 答案是可以的。
3). 缓存非null值
在@Cacheable注解中,提供了两个属性分别为: condition, unless 。
condition : 表示满足什么条件, 再进行缓存 ;
unless : 表示满足条件则不缓存 ; 与上述的condition是反向的 ;
具体实现方式如下:
注意: 此处,我们使用的时候只能够使用 unless, 因为在condition中,我们是无法获取到结果 #result的。
集成Redis
在使用上述默认的ConcurrentHashMap做缓存时,服务重启之后,之前缓存的数据就全部丢失了,操作起来并不友好。在项目中使用,我们会选择使用redis来做缓存,主要需要操作以下几步:
1). pom.xml
2). application.yml
3). 测试
重新启动项目,通过postman发送根据id查询数据的请求,然后通过redis的图形化界面工具,查看redis中是否可以正常的缓存数据。
1|6缓存套餐数据
实现思路
前面我们已经实现了移动端套餐查看功能,对应的服务端方法为SetmealController的list方法,此方法会根据前端提交的查询条件进行数据库查询操作。在高并发的情况下,频繁查询数据库会导致系统性能下降,服务端响应时间增长。现在需要对此方法进行缓存优化,提高系统的性能。
具体的实现思路如下:
1). 导入Spring Cache和Redis相关maven坐标
2). 在application.yml中配置缓存数据的过期时间
3). 在启动类上加入@EnableCaching注解,开启缓存注解功能
4). 在SetmealController的list方法上加入@Cacheable注解
5). 在SetmealController的save和delete方法上加入CacheEvict注解
缓存套餐数据
代码实现
1). pom.xml中引入依赖
备注: spring-boot-starter-data-redis 这个依赖前面已经引入了, 无需再次引入。
2). application.yml中设置缓存过期时间
3). 启动类上加入@EnableCaching注解
4). SetmealServiceImpl的list方法上加入@Cacheable注解
在进行套餐数据查询时,我们需要根据分类ID和套餐的状态进行查询,所以我们在缓存数据时,可以将套餐分类ID和套餐状态组合起来作为key,如: 1627182182_1 (1627182182为分类ID,1为状态)。
清理套餐数据
代码实现
为了保证数据库中数据与缓存数据的一致性,在我们添加套餐或者删除套餐数据之后,需要清空当前套餐缓存的全部数据。那么@CacheEvict注解如何清除某一份缓存下所有的数据呢,这里我们可以指定@CacheEvict中的一个属性 allEnties,将其设置为true即可。
1). 在saveWithDish方法上加注解@CacheEvict
测试
代码编写完成之后,重启工程,然后访问后台管理系统,对套餐数据进行新增 以及 删除, 然后通过Redis的图形化界面工具,查看Redis中的套餐缓存是否已经被删除。
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作 者:YXH
出 处:https://www.cnblogs.com/YxinHaaa/p/17573436.html
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