SpringBoot怎麼整合Redis實現高並發資料緩存
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- 2023-05-27 21:24:121218瀏覽
什麼是快取
快取是⼀個高速資料交換的記憶體，使用它可以快速的存取和操作資料。
舉個通俗的例子。
小明經營著一家飯店，在剛開張的時候由於名氣不足，客源少，生意並不是很忙，平時沒事的時候就閒著，有客人來了再進廚房安排做飯。隨著飯店的日益發展，此時的飯店已經不同往日，有著大量的穩定客源，並且在某些假日的時候甚至爆滿。按照以前的做法，那肯定是行不通了，在用餐高峰期的時候因為備餐慢導致了客戶的長時間等待，使得飯店的屢遭投訴。
為解決這個問題，小明想到了一個辦法，可以在空閒的時候，提前將熱門的菜做完後放入保溫櫃，等用餐高峰期時再拿出來加熱後就可以直接上菜，就規避了短時間內大量客源而導致的備餐慢的問題，透過此方法，即使在高峰期，也能很好的應對。
快取的核心是將經常被存取的資源（高頻讀取、低頻寫）預先儲存在最接近使用者且存取速度更快的位置，以提升存取速度。
為什麼要用快取
使用快取後，效率會大大的提升，減少了不必要的資源消耗，提升了使用者體驗。
redis的特點：
redis支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料保存在磁碟中，重啟的時候可以再次加在進行使用。
redis不僅僅支援簡單的key-value類型的數據，同時也提供list，set，zset，hash等資料結構的儲存
redis支援資料的備份，即master-slave模式的資料備份
redis的優勢：
效能極高—&mdash ;redis能讀得的速度是110000次/s，寫的速度是81000次/s。
豐富的資料型別——redis支援二進位案例的Strings, Lists, Hashes, Sets 與 Ordered Sets 資料型別運算。
原子——redis的所有操作都是原子性的，意思是要麼成功執行要麼失敗完全不執行。單一操作是原子性的。多個操作也支援事務，即原子性，透過multi和exec指令包起來。
豐富的特性redis也支援publish/subscribe，通知，key過期等等特性
Redis為什麼這麼快
#（1）完全基於內存，資料存在內存中，絕大部分請求是純粹的內存操作，非常快速，跟傳統的磁碟檔案資料儲存相比，避免了透過磁碟IO讀取到記憶體這部分的開銷。
（2）資料結構簡單，對資料操作也簡單。每個資料結構在Redis中都有專門設計的一種或多種資料結構來支援。 Redis利用這些靈活的資料結構來增強其讀寫效能。
（3）採用單線程，省去了很多上下文切換的時間以及CPU消耗，不存在競爭條件，不用去考慮各種鎖的問題，不存在加鎖釋放鎖操作，也不會出現死鎖而導致的效能消耗。
（4）使用基於IO多路復用機制的執行緒模型，可以處理並發的連結。
實作一個使用者資訊的快取
資料庫表結構：
CREATE TABLE `blade_user` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键', `tenant_id` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT '000000' COMMENT '租户ID', `code` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '用户编号', `user_type` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户平台', `account` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '账号', `password` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '密码', `name` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '昵称', `real_name` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '真名', `avatar` varchar(500) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '头像', `email` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '邮箱', `phone` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '手机', `birthday` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日', `sex` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '性别', `role_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '角色id', `dept_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '部门id', `post_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '岗位id', `create_user` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人', `create_dept` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建部门', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_user` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '修改人', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间', `status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '状态', `is_deleted` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '是否已删除', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='用户表';
方式一：利用RedisTemplate實作導入依賴
完整pom.xml檔：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.7.8</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.redis.demo</groupId>
<artifactId>springboot-redis</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>springboot-redis</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!--mybatis-plus的springboot支持-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.4.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!--mysql驱动-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.15</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>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.41</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>新增設定
application.yml檔案：
server:
port: 8081
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://3.129.36.183:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: root
#redis
redis:
host: 3.129.36.183
#Redis服务器连接端口
port: 6379
#Redis服务器连接密码
password: 123456
mybatis-plus:
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启sql日志
# 将带有下划线的表字段映射为驼峰格式的实体类属性
map-underscore-to-camel-case: true
#配置类型别名所对应的包
type-aliases-package: com.redis.demo.entity
#配置SQL输出语句com.winsun.dataclean.mapper
mapper-locations: com/redis/demo/dao/*.xml新增redis工具類別及設定類別
RedisUtils:
package com.redis.demo.utils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Redis工具类
*
* @author
*/
@Component
public class RedisUtils {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
// =============================common============================
/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
*
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
// ============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
// ================================Map=================================
/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
// ============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
*
* @param key 键
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0)
expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// ===============================list=================================
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}RedisConfig:
package com.redis.demo.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.redis.demo.utils.MapUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.Map;
/**
* @Author: laz
* @CreateTime: 2023-02-20 11:55
* @Version: 1.0
*
* 序列化
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@PostConstruct
public void init() {
initRedisTemplate();
}
private void initRedisTemplate() {
RedisSerializer stringSerializer = redisTemplate.getStringSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(stringSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(stringSerializer);
}
}開發mapper介面
package com.redis.demo.dao;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
/**
* <p>
* 用户表 Mapper 接口
* </p>
*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
public interface BladeUserMapper extends BaseMapper<BladeUser> {
}service層
IBladeUserService:
package com.redis.demo.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
import com.redis.demo.result.DealResult;
/**
* <p>
* 用户表 服务类
* </p>
*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
public interface IBladeUserService extends IService<BladeUser> {
DealResult getById(Long id);
}BladeUserServiceImpl:
package com.redis.demo.service.impl;
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.redis.demo.constant.RedisConstants;
import com.redis.demo.dao.BladeUserMapper;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
import com.redis.demo.result.DealResult;
import com.redis.demo.service.IBladeUserService;
import com.redis.demo.status.CacheNameStatus;
import com.redis.demo.utils.RedisUtils;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
/**
* <p>
* 用户表 服务实现类
* </p>
*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
@Service
public class BladeUserServiceImpl extends ServiceImpl<BladeUserMapper, BladeUser> implements IBladeUserService {
@Autowired
private RedisUtils redisUtils;
@Override
public DealResult getById(Long id) {
String userKey = RedisConstants.CACHE_USER_KEY+id;
Object user = redisUtils.get(userKey);
if (!ObjectUtils.isEmpty(user)){
return DealResult.data(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(user),BladeUser.class));
}
BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);
redisUtils.set(userKey, JSON.toJSONString(bladeUser));
return DealResult.data(bladeUser);
}
}controller層
package com.redis.demo.controller;
import com.redis.demo.result.DealResult;
import com.redis.demo.service.IBladeUserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* <p>
* 用户表 前端控制器
* </p>
*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
@RestController
@RequestMapping("/bladeUser")
public class BladeUserController {
@Autowired
private IBladeUserService bladeUserService;
@RequestMapping("getById/{id}")
public DealResult getById(@PathVariable("id")Long id){
return bladeUserService.getById(id);
}
}測試
開始項目，使用postman存取該接口，連續請求兩次，觀察回應時間長度：
第一次：
第二次：
可以看到，第一次3.34s,第二次43ms,效率明顯提高!
方式二：採用SpringBoot註解開啟快取
以方式一為準
在啟動類別中新增@EnableCaching註解
修改service層實作類別代碼
package com.redis.demo.service.impl;
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.redis.demo.constant.RedisConstants;
import com.redis.demo.dao.BladeUserMapper;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
import com.redis.demo.result.DealResult;
import com.redis.demo.service.IBladeUserService;
import com.redis.demo.status.CacheNameStatus;
import com.redis.demo.utils.RedisUtils;
import lombok.AllArgsConstructor;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
/**
* <p>
* 用户表 服务实现类
* </p>
*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
@Service
public class BladeUserServiceImpl extends ServiceImpl<BladeUserMapper, BladeUser> implements IBladeUserService {
@Autowired
private RedisUtils redisUtils;
// @Override
// public DealResult getById(Long id) {
//
// String userKey = RedisConstants.CACHE_USER_KEY+id;
// Object user = redisUtils.get(userKey);
// if (!ObjectUtils.isEmpty(user)){
//
// return DealResult.data(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(user),BladeUser.class));
// }
//
// BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);
// redisUtils.set(userKey, JSON.toJSONString(bladeUser));
// return DealResult.data(bladeUser);
// }
@Cacheable(cacheNames = CacheNameStatus.BLADE_USER,keyGenerator = CacheNameStatus.KEY_GENERATOR)
@Override
public DealResult getById(Long id) {
BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);
return DealResult.data(bladeUser);
}
}修改RedisConfig配置類別
在設定類別中新增自訂KeyGenerator
/**
* 自定义KeyGenerator
* @return
*/
@Bean
public KeyGenerator simpleKeyGenerator() {
return (o, method, objects) -> {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
stringBuilder.append(o.getClass().getSimpleName());
stringBuilder.append(".");
stringBuilder.append(method.getName());
stringBuilder.append("[");
for (Object obj : objects) {
if(obj.toString().indexOf("Vo@")!= -1)
{
Map<String, Object> map = MapUtil.getAttrFromModel(obj);
stringBuilder.append("[");
for(String item:map.keySet())
{
stringBuilder.append(",");
stringBuilder.append(map.get(item));
}
stringBuilder.append(",");
stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
stringBuilder.append("]");
}
else {
stringBuilder.append(obj);
stringBuilder.append(",");
}
}
stringBuilder.append("]");
return stringBuilder.toString();
};
}##附註 ：關於@Cacheable註解的參數，不懂的可以點選查看。
第二次：
可以看到，第一次2.52s,第二次44ms,效率明顯提高!
透過Redis視覺化工具觀察快取資料：
#透過觀察快取資料大小可知：方式一449位元組，方式二976字節，如果從記憶體佔用大小的角度考慮，博主認為使用RedisTemplate方式做快取更合適，因為這種方式所佔記憶體相對較少。
以上是SpringBoot怎麼整合Redis實現高並發資料緩存的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
陳述：
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