文章目录
一、什么是 缓存？
⛅为什么用缓存？
⚡如何应用缓存
二、实现一个商家缓存
⌛环境搭建
♨️外围源码
✅测试接口
三、采纳 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,个别从数据库中获取,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(); 本地缓存因为其被Static润饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,因为其又被final润饰,所以其援用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能扭转,因而不必放心赋值(=)导致缓存生效;
⛅为什么用缓存？
一句话总结： 因为应用了缓存后，效率会大大的晋升，缩小了不必要的资源耗费，晋升了用户体验。
然而应用缓存会减少代码复杂度和运维的老本，例如：Redis 集群，多主多从，等等
⚡如何应用缓存
在理论开发中，咱们会构建缓存来晋升零碎的稳固、高可用性，使其性能失去进一步的晋升。最罕用的是 咱们 本地数据与Redis 数据库联合应用
浏览器缓存：次要是存在于浏览器端的缓存
应用层缓存： 能够分为tomcat本地缓存，比方map汇合，或者是应用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性能晋升了，但内存读写速度没有跟上，所以为了适应当下的状况，减少了cpu的L1，L2，L3级的缓存
二、实现一个商家缓存
需要阐明
本我的项目基于 Spring Boot 整合Redis 并引入 MyBatis-Plus 来实现开发
要求达到第一次加载，查问redis缓存是否存在，若不存在，则查询数据库，查问结束后，存入redis，再次拜访时只获取redis缓存中的数据，不用再次加载数据库，加重数据库压力。
⌛环境搭建
数据库 MySQL 8.0
CCREATE 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保留，防止小数', `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 '创立工夫', `update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新工夫', 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 外围依赖<dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.3</version></dependency>// hutool 工具包，各种封装性能 一应俱全<dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.8.5</version></dependency>外围配置 application.yaml
server: port: 8082spring: application: name: easydp datasource: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_easy_dp?useSSL=false&serverTimezone=UTC username: root password: 111111 redis: host: redis ip地址 port: 6379 password: redis明码，如没有不写即可 lettuce: pool: max-active: 10 max-idle: 10 min-idle: 1 time-between-eviction-runs: 10s jackson: default-property-inclusion: non_null # JSON解决时疏忽非空字段mybatis-plus: type-aliases-package: com.chen.entity # 别名扫描包logging: level: com.chen: debug♨️外围源码
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保留，防止小数 */ private Integer score; /** * 营业时间，例如 10:00-22:00 */ private String openHours; /** * 创立工夫 */ private LocalDateTime createTime; /** * 更新工夫 */ private LocalDateTime updateTime; @TableField(exist = false) private Double distance;}Mapper长久化层
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> { }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@Servicepublic class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, ShopEntity> implements ShopService{ @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Override public ResultBean<ShopDTO> queryById(Long id) { try { // 拼接 redis key String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id; //从redis中获取是否已存在，若存在，则间接返回 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); } //从数据库查问数据 getById(id) 是 MyBatis-Plus 提供的查询方法，间接调用即可实现查问 ShopEntity shopEntity = getById(id); //转换对象 ShopDTO shopDTO = BeanUtil.toBean(shopEntity, ShopDTO.class); //将数据存入redis stringRedisTemplate.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 { @Autowired private 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
这里我应用了Redis可视化工具，RESP，地址：https://resp.app/zh/
关上后能够间接连贯你的redis数据库，可视化展现
利用 ApiFox测试接口，可参考 【云原生】前后端拆散我的项目下 如何优雅的联调程序？
第一次调用耗时 1.61s ，是因为咱们第一次redis中无数据，走了查询数据库的操作，而后存入redis，总耗时1.61s
第二次调用
第二次调用间接走的缓存，可见效率晋升了很多！
三、采纳 微服务 Spring Boot 注解开启缓存
开启注解启动缓存
Spring 默认反对缓存，但版本必须在3.1以上，在启动类退出 @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 *///开启缓存反对@EnableCaching@MapperScan("com.chen.mapper")@SpringBootApplicationpublic class MainApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MainApplication.class, args); }}✂️@CacheEnable 注解详解
@CacheEnable： 缓存存在，则应用缓存；不存在，则执行办法，并将后果塞入缓存
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
综上思考，出于内存的起因，咱们抉择应用json存入redis，更省内存！
⛵小结
以上就是微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决高并发数据缓存 的简略介绍，缓存是咱们比拟罕用的技术，在解决一些高并发场景下，咱们奇妙的应用缓存能够极大的加重服务器的压力，从而进步零碎的高可用性，Redis基于内存并且是单线程的，所以说十分的快！ Redis缓存数据库很重要！