猿创征文 | 微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决高并发数据缓存
高并发场景下，如何巧妙的利用缓存解决，提高系统的可用性？ Redis 缓存来搞定！
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文章目录
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,一般从数据库中获取,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
由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;
⛅为什么用缓存？
一句话总结： 因为使用了缓存后，效率会大大的提升，减少了不必要的资源消耗，提升了用户体验。
但是使用缓存会增加代码复杂度和运维的成本，例如：Redis 集群，多主多从，等等
⚡如何使用缓存
在实际开发中，我们会构建缓存来提升系统的稳定、高可用性，使其性能得到进一步的提升。最常用的是 我们 本地数据与Redis 数据库结合使用
浏览器缓存：主要是存在于浏览器端的缓存
应用层缓存： 可以分为tomcat本地缓存，比如map集合，或者是使用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性能提升了，但内存读写速度没有跟上，所以为了适应当下的情况，增加了cpu的L1，L2，L3级的缓存
二、实现一个商家缓存
需求说明
本 项目基于 Spring Boot 整合Redis 并引入 MyBatis-Plus 来完成开发
- 要求达到第一次加载，查询redis缓存是否存在，若不存在，则查询数据库，查询完毕后，存入redis，再次访问时只获取redis缓存中的数据，不必再次加载数据库，减轻数据库压力。
⌛环境搭建
本项目依赖于 3分钟搞懂阿里云服务器部署Reids并整合Spring Boot 微服务项目
数据库 MySQL 8.0
CREATE 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保存，避免小数',
`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 '创建时间',
`update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `foreign_key_type` (`type_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT
pom依赖
// Mybatis-Plus 核心依赖
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.4.3</version>
</dependency>
// hutool 工具包，各种封装功能 一应俱全
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.8.5</version>
</dependency>
核心配置 application.yaml
server:
port: 8082
spring:
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密码，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处理时忽略非空字段
mybatis-plus:
type-aliases-package: com.chen.entity # 别名扫描包
logging:
level:
com.chen: debug
♨️核心源码
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保存，避免小数
*/
private Integer score;
/**
* 营业时间，例如 10:00-22:00
*/
private String openHours;
/**
* 创建时间
*/
private LocalDateTime createTime;
/**
* 更新时间
*/
private LocalDateTime updateTime;
@TableField(exist = false)
private Double distance;
}
Mapper持久化层
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> {
}
Service 接口
package com.chen.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.chen.common.ResultBean;
import com.chen.dto.ShopDTO;
import com.chen.entity.ShopEntity;
/**
* @author whc
* @date 2022/9/3 10:35
*/
public interface ShopService extends IService<ShopEntity> {
ResultBean<ShopDTO> queryById(Long id);
}
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
@Service
public 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，则直接返回
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);
}
//从数据库查询数据 getById(id) 是 MyBatis-Plus 提供的查询方法，直接调用即可完成查询
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
这里我使用了Redis可视化工具，RESP，地址：https://resp.app/zh/
打开后可以直接连接你的redis数据库，可视化展示
利用 ApiFox测试接口，可参考 【云原生】前后端分离项目下 如何优雅的联调程序？
第一次调用耗时 1.61s ，是因为我们第一次redis中无数据，走了查询数据库的操作，然后存入redis，总耗时1.61s
第二次调用
第二次调用直接走的缓存，可见效率提升了很多！
三、采用 微服务 Spring Boot 注解开启缓存
开启注解启动缓存
Spring 默认支持缓存，但版本必须在3.1以上，在启动类加入 @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
*/
//开启缓存支持
@EnableCaching
@MapperScan("com.chen.mapper")
@SpringBootApplication
public class MainApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MainApplication.class, args);
}
}
✂️@CacheEnable 注解详解
@CacheEnable： 缓存存在，则使用缓存；不存在，则执行方法，并将结果塞入缓存
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
综上考虑，出于内存的原因，我们选择使用json存入redis，更省内存！
⛵小结
以上就是【Bug 终结者】对 猿创征文 微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决高并发数据缓存 的简单介绍，缓存是我们比较常用的技术，在解决一些高并发场景下，我们巧妙的使用缓存可以极大的减轻服务器的压力，从而提高系统的高可用性，Redis基于内存并且是单线程的，所以说非常的快！ Redis缓存数据库很重要！
如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍，创作不易，如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝！
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