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

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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:StaticfinalConcurrentHashMap<K,V> map =newConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发

例2:staticfinalCache<K,V> USER_CACHE =CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存

例3:StaticfinalMap<K,V> map =newHashMap(); 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

CREATETABLE`tb_shop`(`id`bigint(20)unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主键',`name`varchar(128)NOTNULLCOMMENT'商铺名称',`type_id`bigint(20)unsignedNOTNULLCOMMENT'商铺类型的id',`images`varchar(1024)NOTNULLCOMMENT'商铺图片，多个图片以'',''隔开',`area`varchar(128)DEFAULTNULLCOMMENT'商圈，例如陆家嘴',`address`varchar(255)NOTNULLCOMMENT'地址',`x`doubleunsignedNOTNULLCOMMENT'经度',`y`doubleunsignedNOTNULLCOMMENT'维度',`avg_price`bigint(10)unsignedDEFAULTNULLCOMMENT'均价，取整数',`sold`int(10)unsigned zerofill NOTNULLCOMMENT'销量',`comments`int(10)unsigned zerofill NOTNULLCOMMENT'评论数量',`score`int(2)unsigned zerofill NOTNULLCOMMENT'评分，1~5分，乘10保存，避免小数',`open_hours`varchar(32)DEFAULTNULLCOMMENT'营业时间，例如 10:00-22:00',`create_time`timestampNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'创建时间',`update_time`timestampNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'更新时间',PRIMARYKEY(`id`)USINGBTREE,KEY`foreign_key_type`(`type_id`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=15DEFAULTCHARSET=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: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=UTCusername: root
    password:111111redis:host: redis ip地址
    port:6379password: redis密码，如没有不写即可
    lettuce:pool:max-active:10max-idle:10min-idle:1time-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

packagecom.chen.entity;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;importcom.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;importlombok.Data;importlombok.EqualsAndHashCode;importlombok.experimental.Accessors;importjava.io.Serializable;importjava.time.LocalDateTime;/**
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 10:29
 */@Data@EqualsAndHashCode(callSuper =false)@Accessors(chain =true)@TableName("tb_shop")publicclassShopEntityimplementsSerializable{privatestaticfinallong serialVersionUID =1L;/**
     * 主键
     */@TableId(value ="id", type =IdType.AUTO)privateLong id;/**
     * 商铺名称
     */privateString name;/**
     * 商铺类型的id
     */privateLong typeId;/**
     * 商铺图片，多个图片以','隔开
     */privateString images;/**
     * 商圈，例如陆家嘴
     */privateString area;/**
     * 地址
     */privateString address;/**
     * 经度
     */privateDouble x;/**
     * 维度
     */privateDouble y;/**
     * 均价，取整数
     */privateLong avgPrice;/**
     * 销量
     */privateInteger sold;/**
     * 评论数量
     */privateInteger comments;/**
     * 评分，1~5分，乘10保存，避免小数
     */privateInteger score;/**
     * 营业时间，例如 10:00-22:00
     */privateString openHours;/**
     * 创建时间
     */privateLocalDateTime createTime;/**
     * 更新时间
     */privateLocalDateTime updateTime;@TableField(exist =false)privateDouble distance;}

Mapper持久化层

packagecom.chen.mapper;importcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;importcom.chen.entity.ShopEntity;/**
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 10:33
 */publicinterfaceShopMapperextendsBaseMapper<ShopEntity>{}

Service 接口

packagecom.chen.service;importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;importcom.chen.common.ResultBean;importcom.chen.dto.ShopDTO;importcom.chen.entity.ShopEntity;/**
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 10:35
 */publicinterfaceShopServiceextendsIService<ShopEntity>{ResultBean<ShopDTO>queryById(Long id);}

ServiceImpl 实现层

packagecom.chen.service.impl;importcn.hutool.core.bean.BeanUtil;importcn.hutool.core.util.StrUtil;importcn.hutool.json.JSONUtil;importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;importcom.chen.common.ResultBean;importcom.chen.dto.ShopDTO;importcom.chen.entity.ShopEntity;importcom.chen.mapper.ShopMapper;importcom.chen.service.ShopService;importcom.chen.utils.RedisConstants;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.apache.commons.lang3.StringUtils;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.cache.annotation.Cacheable;importorg.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;importorg.springframework.stereotype.Service;/**
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 10:36
 */@Slf4j@ServicepublicclassShopServiceImplextendsServiceImpl<ShopMapper,ShopEntity>implementsShopService{@AutowiredprivateStringRedisTemplate stringRedisTemplate;@OverridepublicResultBean<ShopDTO>queryById(Long id){try{// 拼接 redis keyString 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);returnResultBean.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));returnResultBean.create(0,"success", shopDTO);}catch(Exception e){
            log.error("获取商品详情失败！ e ==> {}", e);returnResultBean.create(-1,"获取商品详情失败！ e ==> {}"+ e);}}}

Controller层

packagecom.chen.controller;importcom.chen.common.ResultBean;importcom.chen.dto.ShopDTO;importcom.chen.service.ShopService;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.*;/**
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 11:06
 */@RestController@CrossOrigin@RequestMapping("/shop")publicclassShopController{@AutowiredprivateShopService shopService;@GetMapping("/{id}")publicResultBean<ShopDTO>queryShopById(@PathVariable("id")Long id){return shopService.queryById(id);}}

工具类

packagecom.chen.utils;/**
 * redis key 常量
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 13:40
 */publicclassRedisConstants{publicstaticfinalString CACHE_SHOP_KEY ="cache:shop:";publicstaticfinalLong 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

packagecom.chen;importorg.mybatis.spring.annotation.MapperScan;importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;importorg.springframework.cache.annotation.EnableCaching;/**
 * @author whc
 * @date 2022/9/3 10:27
 *///开启缓存支持@EnableCaching@MapperScan("com.chen.mapper")@SpringBootApplicationpublicclassMainApplication{publicstaticvoidmain(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")publicShopDTOqueryById(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);returnnull;}}

➿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】💝💝💝！