本地缓存Guava Cache、分布式缓存Redis与数据库mysql的整合

本地缓存Guava Cache、分布式缓存Redis与数据库mysql的整合

在日常开发中，当我们数据访问非常频繁的时候可以使用缓存，以减少持久层的压力。至于本地缓存Guava Cache大家可以看我之前的博客。redis跟mysql这里不做过多论述

1、创建一个CacheUtils工具类

import com.google.common.cache.Cache;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class CacheUtils {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CacheUtils.class);
    @Autowired
    private RedisUtil redisUtil;

    public CacheUtils() {
    }

    public String getCache(Cache cache, String key) {
        if (cache == null) {
            return this.redisUtil.get(key);
        } else {
            String localCache = (String)cache.getIfPresent(key);
            if (StringUtils.isNotBlank(localCache)) {
                log.debug("配置[key:{}]在本地缓存中的信息为[{}]", key, localCache);
                return localCache;
            } else {
                localCache = this.redisUtil.get(key);
                log.debug("配置[key:{}]在分布式缓存中的信息为[{}]", key, localCache);
                if (StringUtils.isBlank(localCache)) {
                    return "";
                } else {
                    cache.put(key, localCache);
                    return localCache;
                }
            }
        }
    }

    public void setCache(Cache cache, String key, String value, long time) {
        if (cache != null) {
            cache.put(key, value);
        }

        this.redisUtil.setAndTime(key, value, time);
    }
}

2、本地缓存的创建

public class NoticeConstant {
    // 本地缓存，存放数据量变动比较少的key
    public final static Cache localCache = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(200)
            .expireAfterWrite(3, TimeUnit.MINUTES)
            .build();
}

3、ServiceImpl的应用

public Response> bananerPage(@Valid @RequestBody BananerInfo param) {
    // 优先查询缓存，缓存查询不到，则穿透到数据库
    String cacheKey = "keyName";
    String cacheList = cacheUtils.getCache(NoticeConstant.localCache, cacheKey);
    List list = Lists.newArrayList();
    if(StringUtils.isNotBlank(cacheList)){
        list = JSONArray.parseArray(cacheList, BananerInfo.class);
    }else{
        // 穿透到数据库
        list = contentService.bananerPage(param);
        // 将查询的数据刷新到本地缓存以及redis
        cacheUtils.setCache(NoticeConstant.localCache, cacheKey,JSONArray.toJSONString(list), -1);
    }
    return new Response<>(Response.OK_STATUS, "查询成功", list);
}