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

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.baomidougroupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
    <version>3.4.3version>
dependency>

// hutool 工具包，各种封装功能 一应俱全
<dependency>
    <groupId>cn.hutoolgroupId>
    <artifactId>hutool-allartifactId>
    <version>5.8.5version>
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】！