Redis的缓存问题（一）添加redis缓存与扩展
什么是缓存？
缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。
缓存的作用与成本
作用
- 当请求进入Tomcat以后，以前是查询数据库，而数据库本身是存在磁盘中的，查询需要进行IO操作，耗时，会给数据库造成压力；但是当我们有了缓存，请求进入Tomcat以后，直接进入Redis，查到后将结果返回给前端，就减轻了后端的负载。
- 基于内存，所以读写快！
成本
- 同一份数据在Redis与数据库中是要保证一致的！
- 代码会更加复杂。
- 为了高可用、防止雪崩，可能需要搭建集群，需要运维成本。
如何添加redis缓存？
缓存作用模型
先查询Redis，如果命中，直接将数据取出；反之未命中，则查询MySQL数据库，若有数据返回客户端，并且将其写入Redis缓存中。
需求分析
查询导航栏，点击后查看
我们需要的就是给API添加缓存
代码实现
ShopController
之前是直接访问数据库，如下：
@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
return Result.ok(shopService.getById(id));
}但是这里需要用到redis，步骤比较多，所以我们在Controller层需要调用Service层去实现该逻辑。
@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
//return Result.ok(shopService.getById(id));
return shopService.queryById(id);
}IShopService 业务层接口
public interface IShopService extends IService<Shop> {
Result queryById(Long id);
}ShopServiceImpl 业务层实现类
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result queryById(Long id) {
// 1.从redis查询商铺缓存
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 3.存在，直接返回
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
System.out.println("Redis");
return Result.ok(shop);
}
// 4.不存在，根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
// 5.不存在，返回错误
if (shop == null) {
return Result.fail("店铺不存在！");
}
// 6.存在，写入Redis
// 把shop转换成为JSON形式写入Redis
System.out.println("MySQL");
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
return Result.ok(shop);
}
}如下所示： 这些数据一旦被访问就会被写入Redis中。
此处，redis的存储结构我们采用的是string的结构（当然使用Hash也是可以的）
我们可以看看打印控制台
显然第一次查询执行了SQL，第二次就是直接从Redis去数据了！
Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?日志总览
2022-07-06 14:12:00.497 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-4] c.h.m.VoucherMapper.queryVoucherOfShop : ==> Preparing: SELECT v.`id`, v.`shop_id`, v.`title`, v.`sub_title`, v.`rules`, v.`pay_value`, v.`actual_value`, v.`type`, sv.`stock` , sv.begin_time , sv.end_time FROM tb_voucher v LEFT JOIN tb_seckill_voucher sv ON v.id = sv.voucher_id WHERE v.shop_id = ? AND v.status = 1
2022-07-06 14:12:00.498 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-4] c.h.m.VoucherMapper.queryVoucherOfShop : ==> Parameters: 1(Long)
2022-07-06 14:12:00.500 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-4] c.h.m.VoucherMapper.queryVoucherOfShop : <== Total: 1
2022-07-06 14:12:00.500 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-2] com.hmdp.mapper.ShopMapper.selectById : ==> Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
2022-07-06 14:12:00.500 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-2] com.hmdp.mapper.ShopMapper.selectById : ==> Parameters: 1(Long)
2022-07-06 14:12:00.503 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-2] com.hmdp.mapper.ShopMapper.selectById : <== Total: 1
MySQL
2022-07-06 14:12:05.146 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-3] c.h.m.VoucherMapper.queryVoucherOfShop : ==> Preparing: SELECT v.`id`, v.`shop_id`, v.`title`, v.`sub_title`, v.`rules`, v.`pay_value`, v.`actual_value`, v.`type`, sv.`stock` , sv.begin_time , sv.end_time FROM tb_voucher v LEFT JOIN tb_seckill_voucher sv ON v.id = sv.voucher_id WHERE v.shop_id = ? AND v.status = 1
2022-07-06 14:12:05.146 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-3] c.h.m.VoucherMapper.queryVoucherOfShop : ==> Parameters: 1(Long)
2022-07-06 14:12:05.148 DEBUG 7464 --- [nio-8081-exec-3] c.h.m.VoucherMapper.queryVoucherOfShop : <== Total: 1
Redis扩展功能实现
如下这些logo一般是长期存在的，每次登入我们都要重新加载，所以这里将其缓存在Redis中，来提高网页的效率问题。
在黑马程序员的视频中，P37的视频留了一道练习题，我们在这里将其实现以下：
视频地址如下
https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t?p=37&vd_source=470cf4bd5833d6feeb5c5aaefc5e3465代码详情
ShopTypeController
调用Service层，在Service中去做具体的实现
@RestController
@RequestMapping("/shop-type")
public class ShopTypeController {
@Resource
private IShopTypeService typeService;
@GetMapping("list")
public Result queryTypeList() {
// List<ShopType> typeList = typeService
// .query().orderByAsc("sort").list();
// return Result.ok(typeList);
return typeService.getByIconList();
}
}
ShopTypeServiceImpl
@Service
public class ShopTypeServiceImpl extends ServiceImpl<ShopTypeMapper, ShopType> implements IShopTypeService {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result getByIconList() {
// 1.在redis中间查询
String key = CACHE_SHOP_TYPE_KEY;
List<String> shopTypeList = new ArrayList<>();
// range()中的 -1 表示最后一位
// shopTypeList中存放的数据是[{...},{...},{...}...] 一个列表中有一个个json对象
shopTypeList = stringRedisTemplate.opsForList().range(key,0,-1);
// 2.判断是否缓存中了
// 3.中了返回 （判断redis不空）
if(!shopTypeList.isEmpty()) {
List<ShopType> typeList = new ArrayList<>();
for (String s : shopTypeList) {
ShopType shopType = JSONUtil.toBean(s, ShopType.class);
// shopType 是一个对象
typeList.add(shopType);
}
return Result.ok(typeList);
}
// 4.redis未命中数据，从数据库中获取，根据ShopType对象的sort属性排序后存入typeList
List<ShopType> typeList = query().orderByAsc("sort").list();
// 5.数据库中如果不存在直接返回错误
if(typeList.isEmpty()){
return Result.fail("不存在分类");
}
for(ShopType shopType : typeList){
String s = JSONUtil.toJsonStr(shopType);
shopTypeList.add(s);
}
// 6.存在直接添加进缓存
stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, shopTypeList);
return Result.ok(typeList);
}
}注意点：
这里有一些东西需要解释一下，stringRedisTemplate.opsForList().range(key,0,-1); 中的range的 -1 代表的是最后一个的意思，即这些logo的数量为10个所以range(key,0,10);是一个意思。
代码实现思路与上面的样例类似，只是需要注意的是返回的 typeList 是一个 List 列表。
完整代码，需要自取（完整无套路）
链接：https://pan.baidu.com/s/14lH4igdPvwZikAApA6ztYA
提取码：l2hh
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