springboot与mybatis plus开发瑞吉外卖项目实战项目优化

缓存

缓存短信验证码

实现思路

  1. 在服务端UserController中注入RedisTemplate对象,用于操作Redis
  2. 在服务端UserController的sendMsg方法中,将随机生成的验证码缓存到Redis中,并设置有效期为5分钟
  3. 在服务端UserController的login方法中,从Redis中获取缓存的验证码,如果登录成功则删除Redis中的验证码

代码改造

    @PostMapping("/sendMsg")
    public R<String> sendMsg(@RequestBody User user, HttpSession session){
        // 获取手机号
        String phone = user.getPhone();

        if (StringUtils.isNotEmpty(phone)){
            // 生成随机的4位验证码
            String code = ValidateCodeUtils.generateValidateCode(4).toString();
            log.info("code={}",code);

            // 调用阿里云提供的短信服务API完成发送短信
            // SMSUtils.sendMessage("瑞吉外卖","",phone,code);

            // 需要将生成的验证码保存到session
//            session.setAttribute(phone,code);

            //将生成的验证码缓存到Redis中,并且设置有效期为5分钟
            redisTemplate.opsForValue().set(phone,code,5, TimeUnit.MINUTES);


            return R.success("手机验证码发送成功,验证码为:"+code);
        }
        return R.error("短信发送失败!");
    }

    /**
     * 移动端用户登录
     * @param map
     * @return
     */
    @PostMapping("/login")
    public R<User> login(@RequestBody Map map, HttpSession session){

        log.info("用户登录数据:{}",map.toString());

        // 获取手机号
        String phone = map.get("phone").toString();

        // 获取验证码
        String code = map.get("code").toString();

        // 从session中获取验证码
        // String codeInSession = session.getAttribute(phone).toString();

        // 从Redis中获取缓存的验证码
        Object codeInSession = redisTemplate.opsForValue().get(phone);


        // 进行验证码比对,页面中的验证码和session中保存的验证码比对
        if (codeInSession !=null && codeInSession.equals(code)){
            // 比对成功就说明登录成功
            LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper=new LambdaQueryWrapper<>();
            queryWrapper.eq(User::getPhone,phone);
            User user = userService.getOne(queryWrapper);
            if (user == null){
                // 判断当前手机号对应的用户是否为新用户,如果是新用户就自动完成注册
                user = new User();
                user.setPhone(phone);
                user.setStatus(1);
                userService.save(user);
            }
            session.setAttribute("user",user.getId());

            //如果用户登录成功,删除Rodis中缓存的验证码
            redisTemplate.delete(phone);


            return R.success(user);
        }

        return R.error("登录失败!");
    }

缓存菜品数据(手动缓存)

实现思路

  1. 改造DishController的list方法,先从Redis中获取菜品数据,如果有则直接返回,无需查询数据库;如果没有则查询数据库,并将查询到的菜品数据放入Redis。
  2. 改造DishController的save和update方法,加入清理缓存的逻辑(如果不清理显示的数据就和数据库的数据不一致,产生脏数据)

注意事项
在使用缓存过程中,要注意保证数据库中的数据和缓存中的数据一致,如果数据库中的数据发生变化,需要及时清理缓存数据。

代码改造功能测试

@GetMapping("/list")
public R<List<DishDto>> list(Dish dish){
    List<DishDto> dishDtoList=null;

    // 动态构造key
    String key = "dish_" + dish.getCategoryId() + "_" + dish.getStatus();

    //先从redis中获取缓存数据
    dishDtoList = (List<DishDto>) redisTemplate.opsForValue().get(key);

    if (dishDtoList  != null){
        //如果存在,直接返回,无需查询数据库
        return R.success(dishDtoList);
    }

    LambdaQueryWrapper<Dish>queryWrapper=new LambdaQueryWrapper<>();
    queryWrapper.eq(dish.getCategoryId() !=null ,Dish::getCategoryId,dish.getCategoryId());
    // 只查询起售的菜品
    queryWrapper.eq(Dish::getStatus,1);
    queryWrapper.orderByAsc(Dish::getSort).orderByDesc(Dish::getUpdateTime);
    List<Dish> list = dishService.list(queryWrapper);

    dishDtoList=list.stream().map((item)->{
        DishDto dishDto=new DishDto();
        Long categoryId = item.getCategoryId();     //分类id
        // 根据id查询分类对象
        Category category = categoryService.getById(categoryId);
        if (category!=null){
            dishDto.setCategoryName(category.getName());
        }
        BeanUtils.copyProperties(item,dishDto);

        Long dishId = item.getId();

        LambdaQueryWrapper<DishFlavor> wrapper=new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(DishFlavor::getDishId,dishId);
        List<DishFlavor> dishFlavorList = dishFlavorService.list(wrapper);
        dishDto.setFlavors(dishFlavorList);
        return dishDto;
    }).collect(Collectors.toList());

    //如果不存在,需要查询数据库,将查询到的菜品数据缓存到Redis
    redisTemplate.opsForValue().set(key,dishDtoList,60, TimeUnit.MINUTES);

    return R.success(dishDtoList);
}


@PutMapping
public R<String> update(@RequestBody DishDto dishDto){
    dishService.updateWithFlavor(dishDto);

    //清理所有菜品的缓存数据
    /*   第一种粗略清理,清理所有
        Set keys = redisTemplate.keys("dish_*");    //获取所有以 dish_ 开头的 key
        redisTemplate.delete(keys);
        */

    /* 第二种精确清理 */
    String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId() + "_1";
    redisTemplate.delete(key);

    return R.success("修改成功!");
}

缓存套餐数据(通过注解缓存)

实现思路
前面我们已经实现了移动端套餐查看功能,对应的服务端方法为SetmealController的list方法,此方法会根据前端提交的查询条件进行数据库查询操作。在高并发的情况下,频繁查询数据库会导致系统性能下降,服务端响应时间增长。现在需要对此方法进行缓存优化,提高系统的性能。
具体的实现思路如下:

  1. 导入Spring Cache和Redis相关maven坐标

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-cacheartifactId>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
    dependency>
    
  2. 在application.yml中配置缓存数据的过期时间

    spring:
    
      # redis 配置
      redis:
        host: 192.168.200.180
        port: 6379
        password: 123456
        database: 0
      # 缓存配置
      cache:
        redis:
          time-to-live: 1800000     # 设置缓存过期时间
    
  3. 在启动类上加入@EnableCaching注解,开启缓存注解功能

    // 开启 Spring Cache 注解方式缓存功能
    @EnableCaching
    // 扫描 servlet 注解
    @ServletComponentScan
    // 开启事务
    @EnableTransactionManagement
    @SpringBootApplication
    public class ReggieTakeOutApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(ReggieTakeOutApplication.class, args);
        }
    
    }
    
  4. 在SetmealController的list方法上加入@Cacheable注解(通过什么条件查询key就用这几个条件拼接)

    @Cacheable(value = "setmealCache",key = "#setmeal.categoryId + '_' + #setmeal.status")
    @GetMapping("/list")
    public R<List<Setmeal>> list(Setmeal setmeal){
        LambdaQueryWrapper<Setmeal> queryWrapper= new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq(setmeal.getCategoryId() !=null,Setmeal::getCategoryId,setmeal.getCategoryId());
        queryWrapper.eq(setmeal.getStatus()!=null,Setmeal::getStatus,setmeal.getStatus());
        queryWrapper.orderByDesc(Setmeal::getUpdateTime);
    
        List<Setmeal> list = setmealService.list(queryWrapper);
        return R.success(list);
    }
    
  5. 在SetmealController的save和delete方法上加入CacheEvict注解

    @PostMapping
    @CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true)   // allEntries:要删除 value为setmealCache下的所有缓存
    public R<String> save(@RequestBody SetmealDto setmealDto){
        log.info("套餐信息:{}",setmealDto);
        setmealService.saveWithDish(setmealDto);
        return R.success("新增套餐成功!");
    }
    
    @DeleteMapping
    @CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true)   // allEntries:要删除 value为setmealCache下的所有缓存
    public R<String> delete(@RequestParam List<Long> ids){
        log.info("删除套餐ids:{}",ids);
        setmealService.removeWithDish(ids);
        return R.success("删除套餐成功!");
    }
    
    @PostMapping("/status/{type}")
    @CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true)   // allEntries:要删除 value为setmealCache下的所有缓存
    public R<String> status(@RequestParam List<Long> ids,@PathVariable int type){
        LambdaUpdateWrapper<Setmeal> updateWrapper=new LambdaUpdateWrapper<>();
        updateWrapper.in(Setmeal::getId,ids);
        updateWrapper.set(Setmeal::getStatus,type);
        setmealService.update(updateWrapper);
        if (type==0){
            return R.success("套餐已停售!");
        }
        return R.success("套餐已起售!");
    }
    
    @PutMapping
    @CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true)   // allEntries:要删除 value为setmealCache下的所有缓存
    public R<String> update(@RequestBody SetmealDto setmealDto){
        log.info("更新套餐及其菜品数据:{}",setmealDto);
    
        setmealService.updateWithDish(setmealDto);
    
        return R.success("套餐数据修改成功!");
    }
    

读写分离

Mysql主从复制

介绍

MySQL主从复制是一个异步的复制过程,底层是基于Mysql数据库自带的二进制日志功能。就是一台或多台MysQL数据库(slave,即从库)从另一台MySQL数据库(master,即主库)进行日志的复制然后再解析日志并应用到自身,最终实现从库的数据和主库的数据保持一致。MySQL主从复制是MysQL数据库自带功能,无需借助第三方工具。

MySQL复制过程分成三步:

  • master将改变记录到二进制日志(binary log)
  • slave将master的binary log拷贝到它的中继日志(relay log)
  • slave重做中继日志中的事件,将改变应用到自己的数据库中

配置-前置条件

提前准备好两台服务器,分别安装Mysql并启动服务成功

  • 主库aster 192.168.138.166
  • 从库Slave 192.168.138.101

配置-主库Master

第一步:修改Mysql数据库的配置文件/etc/my.cnf

vim /etc/my.cnf
[mysqld]
# 增加
log-bin=mysql-bin			# [必须]启用二进制日志
server-id=100				# [必须]服务器唯一ID

第二步:重启Mysql服务

systemctl restart mysqld

第三步:登录Mysql数据库,执行下面SQL

 mysql -uroot -proot		#-uroot,账号root,-proot,密码root
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'xiaoming'@'%' identified by 'Root@123456';

注:上面SQL的作用是创建一个用户xiaoming,密码为Root@123456,并且给xiaoming用户授予REPLICATION SLAVE权限。常用于建立复制时所需要用到的用户权限,也就是slave必须被master授权具有该权限的用户,才能通过该用户复制。

第四步:登录Mysql数据库,执行下面SQL,记录下结果中File和Position的值

show master status;

springboot与mybatis plus开发瑞吉外卖项目实战项目优化_第1张图片
注:上面SQL的作用是查看Master的状态,执行完此SQL后不要再执行任何操作

配置-从库Slave

第一步:修改Mysql数据库的配置文件/etc/my.cnf

vim /etc/my.cnf
[mysqld]
# 增加
server-id=101 		# [必须]服务器唯一ID

第二步:重启Mysql服务

systemctl restart mysqld

第三步:登录Mysql数据库,执行下面SQL(要对应主库的内容)

change master to
master_host='192.168.200.180', master_user='xiaoming',master_password='Root@123456',master_log_file='mysql-bin.000001' ,master_log_pos=441;
start slave;

第四步:登录Mysql数据库,执行下面sQL,查看从数据库的状态springboot与mybatis plus开发瑞吉外卖项目实战项目优化_第2张图片

show slave status;

请添加图片描述

读写分离案例

背景

面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。

sharding-JDBC介绍

Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。
使用Sharding-JDBC可以在程序中轻松的实现数据库读写分离。

  • 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate,Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
  • 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP,C3P0,BoneCP, Druid, HikariCP等。
  • 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MysQL,Oracle,sQLServer,PostgresQL以及任何遵循SQL92标准
    的数据库。
<dependency>
	<groupld>org.apache.shardingspheregroupld>
	<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
    <version>4.0.O-RC1version>
dependency>

入门案例

使用Sharding-JDBC实现读写分离步骤:

  1. 导入maven坐标
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
            <version>4.0.0-RC1version>
        dependency>
      ......
    dependencies>
    
  2. 在配置文件中配置读写分离规则
    server:
      port: 8080
    mybatis-plus:
      configuration:
        #在映射实体或者属性时,将数据库中表名和字段名中的下划线去掉,按照驼峰命名法映射
        map-underscore-to-camel-case: true
        log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
      global-config:
        db-config:
          id-type: ASSIGN_ID
    spring:
      shardingsphere:
        datasource:
          names:
            master,slave
          # 主数据源
          master:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.200.180:3306/rw?characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: root
          # 从数据源
          slave:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/rw?characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: root
        masterslave:
          # 读写分离配置
          load-balance-algorithm-type: round_robin #轮询
          # 最终的数据源名称
          name: dataSource
          # 主库数据源名称
          master-data-source-name: master
          # 从库数据源名称列表,多个逗号分隔
          slave-data-source-names: slave
        props:
          sql:
            show: true #开启SQL显示,默认false
    
  3. 在配置文件中配置允许bean定义覆盖配置项
    server:
      port: 8080
    mybatis-plus:
      configuration:
        #在映射实体或者属性时,将数据库中表名和字段名中的下划线去掉,按照驼峰命名法映射
        map-underscore-to-camel-case: true
        log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
      global-config:
        db-config:
          id-type: ASSIGN_ID
    spring:
      shardingsphere:
        datasource:
          names:
            master,slave
          # 主数据源
          master:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.200.180:3306/rw?characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: root
          # 从数据源
          slave:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/rw?characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: root
        masterslave:
          # 读写分离配置
          load-balance-algorithm-type: round_robin #轮询
          # 最终的数据源名称
          name: dataSource
          # 主库数据源名称
          master-data-source-name: master
          # 从库数据源名称列表,多个逗号分隔
          slave-data-source-names: slave
        props:
          sql:
            show: true #开启SQL显示,默认false
      main:		# 允许bean定义覆盖
        allow-bean-definition-overriding: true
    

项目实现读写分离

  1. 导入maven坐标

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
            <version>4.0.0-RC1version>
        dependency>
      ......
    dependencies>
    
  2. 修改配置文件

    # 文件上传路径
    web:
      upload-path: F:\\images
    
    # 验证码方式,math 计算类型,char 字符串类型
    captcha:
      type: math
    
    server:
      port: 8081
    
      # springsSession过期时间
      servlet:
        session:
          timeout: 30m
    
    spring:
    
      # redis 配置
      redis:
        host: 192.168.200.180
        port: 6379
        password: 123456
        database: 0
    
      cache:
        redis:
          time-to-live: 1800000     # 设置缓存过期时间
      
      shardingsphere:
        datasource:
          names:
            master,slave
          # 主数据源
          master:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.200.180:3306/rw?characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: root
          # 从数据源
          slave:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/rw?characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: root
        masterslave:
          # 读写分离配置
          load-balance-algorithm-type: round_robin #轮询
          # 最终的数据源名称
          name: dataSource
          # 主库数据源名称
          master-data-source-name: master
          # 从库数据源名称列表,多个逗号分隔
          slave-data-source-names: slave
        props:
          sql:
            show: true #开启SQL显示,默认false
      main:		# 允许bean定义覆盖
        allow-bean-definition-overriding: true
      
      # 配置mysql数据源
      # datasource:
        # url: jdbc:mysql://192.168.200.180:3306/reggie?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true
        # username: root
        # password: root
        # driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        # hikari:
          # max-lifetime: 60000
          # connection-timeout: 60000
          # validation-timeout: 3000
          # idle-timeout: 60000
          # login-timeout: 5
          # maximum-pool-size: 10
          # minimum-idle: 10
          # read-only: false
    
      # 开启静态文件服务
      web:
        resources:
          static-locations: classpath:/META-INF/resources/,classpath:/resources/,classpath:/static/,classpath:/public/,file:${web.upload-path},classpath:/front/**
      servlet:
        multipart:
          max-file-size: 20MB
          max-request-size: 100MB
    
    ## mybatis , 不是全注解开发就要配置
    #mybatis:
    #  mapper-locations: classpath:mapper/*Mapper.xml  # mapper 映射文件路径
    #  type-aliases-package: com/liu/login/domain
    #  # config-location: #指定mybatis的核心配置文件
    
    
    mybatis-plus:
      mapper-locations: classpath*:/mapper/**/*.xml
      configuration:
        # address_book ------>  AddressBook
        # 在映射实体或者属性时,将数据库中表名和字段名中的下划线去掉,按照驼峰命名法映射
        map-underscore-to-camel-case: true
        log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
    #  global-config:
    #    db-config:
    #      id-type: ASSIGN_ID
    #      table-prefix: tb_
    
    # 日志配置
    logging:
      file:
        path: F:/log/
      #    name:
      level:
        root: info
      pattern:
        console: '%d{yyyy/MM/dd-HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger- %msg%n'
        file: '%d{yyyy/MM/dd-HH:mm} [%thread] %-5level %logger- %msg%n'
    

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