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javaweb-青橙项目-10-85

文章目录

  • 第2章 缓存解决方案
    • 学习目标
  • 1. SpringDataRedis
    • 1.1 SpringDataRedis简介
    • 1.2 SpringDataRedis快速入门
      • 1.2.1 准备工作
      • 1.2.2 值类型操作
      • 1.2.3 Set类型操作
      • 1.2.4 List类型操作
      • 1.2.5 Hash类型操作
      • 1.2.6 ZSet类型操作
      • 1.2.7 过期时间设置
  • 2. 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
    • 2.1 缓存穿透
    • 2.2 缓存击穿
    • 2.3 缓存雪崩
  • 3. 商品分类导航缓存
    • 3.1 需求分析
    • 3.2 实现思路
    • 3.3 代码实现
      • 3.3.1 通用模块整合spring data redis
      • 3.3.2 商品分类加载到缓存
      • 3.3.3 查询商品分类缓存
      • 3.3.4 更新商品分类缓存
  • 4. 广告轮播图缓存
    • 4.1 需求分析
    • 4.2 实现思路
    • 4.3 代码实现
      • 4.3.1 广告数据加载到缓存
      • 4.3.2 查询广告缓存
      • 4.3.3 更新广告缓存
  • 5. 商品详细页价格缓存
    • 5.1 需求分析
    • 5.2 实现思路
    • 5.3 代码实现
      • 5.3.1 价格数据加载到缓存
      • 5.3.2 查询价格缓存
      • 5.3.3 更新价格缓存
      • 5.3.4 删除价格缓存

第2章 缓存解决方案

学习目标

掌握SpringDataRedis 的常用操作
能够理解并说出什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，以及对应的解决方案
使用缓存预热的方式实现商品分类导航缓存
使用缓存预热的方式实现广告轮播图缓存
使用缓存预热的方式实现商品价格缓存
项目序列-10:https://github.com/Jonekaka/javaweb-qingcheng-10-85

1. SpringDataRedis

1.1 SpringDataRedis简介

SpringDataRedis 属于Spring Data 家族一员，用于对redis的操作进行封装的框架

Spring Data ----- Spring 的一个子项目。Spring 官方提供一套数据层综合解决方案，用
于简化数据库访问，支持NoSQL和关系数据库存储。包括Spring Data JPA 、Spring
Data Redis 、SpringDataSolr 、SpringDataElasticsearch 、Spring DataMongodb 等
框架。

1.2 SpringDataRedis快速入门

1.2.1 准备工作

（1）构建Maven工程 SpringDataRedisDemo 引入Spring相关依赖、JUnit依赖、Jedis
和SpringDataRedis依赖

<!‐‐缓存‐‐>
<dependencies>
        <!--spring-data-redis底层需要依赖jedis-->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
            <version>2.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>
        <!--单元测试-->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
        <!--spring和junit整合的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>5.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>

（2）在src/main/resources下创建properties文件夹，建立redis-config.properties

redis主机配置,端口,密码,数据库,连接数,最大等待时长

redis.host=127.0.0.1
        redis.port=6379
        redis.pass=
        redis.database=0
        redis.maxIdle=300
        redis.maxWait=3000

maxIdle ：最大空闲数
maxWaitMillis: 连接时的最大等待毫秒数
（3）在src/main/resources下创建spring文件夹，创建applicationContext-redis.xml
对redis进行配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"      
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
  xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
   
   <!--读取路径下redis的属性文件-->
   <context:property-placeholder location="classpath:redis-config.properties" />
   
   <!-- redis 相关配置 -->
    <!--从属性文件中提取属性进行配置,配置连接池-->
   <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">  
     <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />   
     <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />  
   </bean>  
  <!--redis连接工厂-->
   <bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
       p:host-name="${redis.host}" p:port="${redis.port}" p:password="${redis.pass}" p:pool-config-ref="poolConfig"/>  
   <!--redis最为核心的类,对redis的存取值都需要此redisTemplate,相当于这就是redis的操作对象了,当需要redis的时候就根据需要注入,调用了redis工厂,层层向上封装-->
   <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">  
    	<property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory" />
   </bean>


</beans>

接下来演示redis如何增删改查数据

1.2.2 值类型操作

运行redis服务器,windows上也能运行
一个服务器,一个客户端,客户端可以连接其他机器进行操作
javaweb-青橙项目-10-85_第1张图片

/**
 * @ClassName redis值测试
 * Description TODO
 **/
/*标识这是一个单元测试类*/
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
/*指定redis配置文件*/
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestValue {
    /*将redis操作对象注入进来*/
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /*存值,取值,删值*/
    /**
     * @Description 存值,key,value
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void setValue() {
        redisTemplate.boundValueOps("name").set("lili");
    }
    /**
     * @Description 取值
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void getValue() {
        String name = (String) redisTemplate.boundValueOps("name").get();
        System.out.println(name);
    }
    @Test
    public void del() {
        redisTemplate.delete("name");
    }
}

测试存值
javaweb-青橙项目-10-85_第2张图片
取值
javaweb-青橙项目-10-85_第3张图片

1.2.3 Set类型操作

当存入的是集合,且没有顺序要求,可以使用set
添加顺序到输出顺序不一致

/**
 * @ClassName redis值测试
 * Description TODO
 **/
/*标识这是一个单元测试类*/
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
/*指定redis配置文件*/
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestSet {
    /*将redis操作对象注入进来*/
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /*存值,取值,删值*/
    /**
     * @Description set,key,value
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void setSet() {
        redisTemplate.boundSetOps("nameSet").add("心剑");
        redisTemplate.boundSetOps("nameSet").add("魔剑");
        redisTemplate.boundSetOps("nameSet").add("生死棋");


    }
    /**
     * @Description 取值
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void getSet() {
        Set names = redisTemplate.boundSetOps("nameSet").members();
        System.out.println(names);
    }
    @Test
    public void del() {
        redisTemplate.delete("nameSet");
    }
    /**
     * @Description 删除其中一个
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void delValue() {
        redisTemplate.boundSetOps("nameSet").remove("魔剑");
    }
}

1.2.4 List类型操作

可以保留原来的顺序
（1）右压栈 后添加的对象排在后边

（2）左压栈 后添加的对象排在前边

（3）根据索引查询元素

（4）移除指定个数的值

/**
 * @ClassName redis值测试
 * Description TODO
 **/
/*标识这是一个单元测试类*/
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
/*指定redis配置文件*/
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestList {
    /*将redis操作对象注入进来*/
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;

    /**
     * @return void
     * @Description 右压栈
     * @Param []
     **/
    @Test
    public void rightStack() {
        redisTemplate.boundListOps("nameList").rightPush(1);
        redisTemplate.boundListOps("nameList").rightPush(2);
        redisTemplate.boundListOps("nameList").rightPush(3);
    }

    @Test
    public void getRightStack() {
        /*range(0, 10)代表查询范围,0,-1代表查询所有,开始索引,查询条数*/
        List<Integer> nameList = redisTemplate.boundListOps("nameList").range(0, 10);
        System.out.println(nameList);
    }

    /**
     * @return void
     * @Description 左压栈
     * @Param []
     **/
    @Test
    public void leftStack() {
        redisTemplate.boundListOps("nameList").leftPush(1);
        redisTemplate.boundListOps("nameList").leftPush(2);
        redisTemplate.boundListOps("nameList").leftPush(3);
    }

    @Test
    public void getLeftStack() {
        /*range(0, 10)代表查询范围,0,-1代表查询所有,开始索引,查询条数*/
        List<Integer> nameList = redisTemplate.boundListOps("nameList").range(0, 10);
        System.out.println(nameList);
    }
    /*查询具体的某个索引的值*/
    @Test
    public void getIndexValue() {
        Integer nameList = redisTemplate.boundListOps("nameList").index(0);
        System.out.println(nameList);
    }
    /*移除某个索引的值,(移除的个数,值),个数<=>值,如果有三个值,移除4个,则三个都移除不报错,移除两个还有一个*/
    public void delValue() {
        /*代表移除2个1*/
        redisTemplate.boundListOps("nameList").remove(2, 1);
    }
    
}

1.2.5 Hash类型操作

（1）存入值
（2）提取所有的KEY
（3）提取所有的值
（4）根据KEY提取值
（5）根据KEY移除值

/**
 * @ClassName redis值测试
 * Description TODO
 **/
/*标识这是一个单元测试类*/
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
/*指定redis配置文件*/
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestHash {
    /*将redis操作对象注入进来*/
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
   public void testHash() {
       redisTemplate.boundHashOps("nameHash").put("a",1);
       redisTemplate.boundHashOps("nameHash").put("b",2);
       redisTemplate.boundHashOps("nameHash").put("c",3);
       redisTemplate.boundHashOps("nameHash").put("d",4);
   }
   @Test
   public void getKey() {
       Set nameHash = redisTemplate.boundHashOps("nameHash").keys();
       System.out.println(nameHash);
   }
   /*根据key查询出value*/
    @Test
   public void getValues() {
//       List nameHash = redisTemplate.boundHashOps("nameHash").values();
        Integer o = (Integer) redisTemplate.boundHashOps("nameHash").get("a");
        System.out.println(o);
   }
   @Test
    public void delKey() {
        redisTemplate.boundHashOps("nameHash").delete("a");
   }
}

1.2.6 ZSet类型操作

因为有了分值,而有了排序,并非是输入顺序,而是绑定的值顺序
绑定的值是可以动态变化的,可以理解为主播榜,谁被刷的礼物多谁就靠前
如果值是用数据库保存,将会带来很大压力,常用缓存解决

zset是set的升级版本，它在set的基础上增加了一格顺序属性，这一属性在添加元素
的同时可以指定，每次指定后，zset会自动重新按照新的值调整顺序。
可以理解为有两列的mysql表，一列存储value，一列存储分值。
假设有abc三个人直播,受到礼物
（1）存值 ，指定分值
（2）查询，由低到高
（3）查询，由高到低，
（4）增加分数
（5）查询值和分数
TypedTuple是值与分数的封装。

/**
 * @ClassName redis值测试
 * Description TODO
 **/
/*标识这是一个单元测试类*/
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
/*指定redis配置文件*/
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestZset {
    /*将redis操作对象注入进来*/
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    public void setZset() {
        redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").add("a", 100);
        redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").add("b", 200);
        redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").add("c", 10);
    }

    /*默认从低到高排序*/
    @Test
    public void getValue() {
        Set nameZset = redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").range(0, -1);
        System.out.println(nameZset);
    }

    /*设定从高到低排序*/
    @Test
    public void getHighValue() {
        Set nameZset = redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").reverseRange(0, -1);
        System.out.println(nameZset);

    }
    /*对数值变更,,增加礼物*/
    @Test
    public void updateScore() {
         redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").incrementScore("a", 1000);
    }
    /*查询出键值全部信息,为一个对象组合,因此要循环才能得到*/
    @Test
    public void getALlinfo() {
        Set<ZSetOperations.TypedTuple> nameZset = redisTemplate.boundZSetOps("nameZset").reverseRangeWithScores(0, -1);
        /*此处是对象地址*/
        System.out.println(nameZset);//rg.springframework.data.redis.core.DefaultTypedTuple@ccb70423, org.springframework.
        for (ZSetOperations.TypedTuple typedTuple : nameZset) {
            System.out.println(typedTuple.getValue());
            System.out.println(typedTuple.getScore());
        }

    }

1.2.7 过期时间设置

以值类型为例：存值时指定过期时间和时间单位
都有过期方法
常用语短信验证码

/**
 * 存值
 */
@Test
public void setValue(){
        redisTemplate.boundValueOps("name").set("aaa");
        redisTemplate.boundValueOps("name").expire(10,TimeUnit.SECONDS);
        }

2. 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

2.1 缓存穿透

持续的穿透了缓存去找数据库,带给缓存和数据库巨大的访问压力

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。如下面这段代码就存在缓存穿透的问题。
根据id查询价格

public Integer findPrice(Long id) {
//从缓存中查询
        Integer sku_price =  (Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id);
        if(sku_price==null){
//缓存中没有，从数据库查询
        Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if(sku!=null){ //如果数据库有此对象
        sku_price = sku.getPrice();
        redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price);
        }
        }
        return sku_price;
        }

解决方案：
1.接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2.从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为
key-0。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。代码举例：
redisTemplate.boundHashOps(“sku_price”).put(id,0);
如果数据库也没有,就把这个id绑定到缓存里,为0
下次再访问缓存就能返回数据了

public int findPrice(Long id) {
//从缓存中查询
        Integer sku_price =
        (Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id);
        if(sku_price==null){
//缓存中没有，从数据库查询
        Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if(sku!=null){ //如果数据库有此对象
        sku_price = sku.getPrice();
        redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price);
        }else{
        redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,0);
        }
        }
        return sku_price;
        }
  1. 使用缓存预热
    缓存预热就是将数据提前加入到缓存中，当数据发生变更，再将最新的数据更新到缓存。
    将数据访问压力转移到缓存,保护数据库
    后边我们就用缓存预热的方式实现对分类导航、广告轮播图等数据的缓存。

2.2 缓存击穿

特点:和穿透比起来一般没有id;穿透是有人攻击,但是击穿是常见现象

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据。这时由于并发用户特别多，同时读
缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压
力。
以下代码可能会产生缓存击穿：
加过期时间是为了保证数据的更新,假如设定5分钟更新一次,那么每5分钟就存在一个击穿的风险

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
public List<Map> findCategoryTree() {
//从缓存中查询
        List<Map> categoryTree= (List<Map>)redisTemplate.boundValueOps("categoryTree").get();
        //缓存中没有,压力转移到数据库
        if(categoryTree==null){
        Example example=new Example(Category.class);
        Example.Criteria criteria = example.createCriteria();
        criteria.andEqualTo("isShow","1");//显示
        List<Category> categories =
        categoryMapper.selectByExample(example);
        categoryTree=findByParentId(categories,0);
        //更新到缓存
        redisTemplate.boundValueOps("categoryTree").set(categoryTree);
//过期时间设置 ......
        }
        return categoryTree;
        }

解决方案：
1.设置热点数据永远不过期。
2.缓存预热

2.3 缓存雪崩

存在大量缓存,不止同一条数据,结果数据同时到期了,压力被转移到数据库

缓存雪崩是指缓存数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：
1.缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2.设置热点数据永远不过期。
3.使用缓存预热
缓存预热还是非常好的解决方案

3. 商品分类导航缓存

3.1 需求分析

为了提升首页的加载速度，减轻数据库访问压力，我们将首页的商品分类导航数据加载
在缓存中。

3.2 实现思路

为了避免缓存穿透、击穿等问题，我们采用缓存预热的方式实现对分类导航数据的缓
存。
考虑到商品分类导航数据不经常变动，所以我们不设置过期时间。

3.3 代码实现

缓存几乎在所有模块中都有遇到,因此放到公共服务模块

3.3.1 通用模块整合spring data redis

（1）qingcheng_common_service引入依赖

<!‐‐缓存‐‐>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring‐data‐redis</artifactId>
<version>2.0.5.RELEASE</version>
</dependency>

（2）qingcheng_common_service新增配置文件 redis-config.properties

redis.host=127.0.0.1
        redis.port=6379
        redis.pass=
        redis.database=0
        redis.maxIdle=300
        redis.maxWait=3000

maxWait：连接池中连接用完时,新的请求等待时间,毫秒
maxIdle： 最大闲置个数
（3）qingcheng_common_service新增spring配置文件applicationContext-redis.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
  xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/cache http://www.springframework.org/schema/beans/spring-cache.xsd">

   <!-- redis 相关配置 --> 
   <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">  
     <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />   
     <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />  
   </bean>  
  
   <bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
       p:host-name="${redis.host}" p:port="${redis.port}" p:password="${redis.pass}" p:pool-config-ref="poolConfig"/>  
   
   <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">  
    	<property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory" />
   </bean>


</beans>

（4）qingcheng_common_service工程新增枚举
创建枚举的目的是统一各个功能所用缓存的名称,防止因为名字不同犯低级调用错误

public enum CacheKey {
    AD,//广告
    SKU_PRICE,//价格
    CATEGORY_TREE;//商品分类导航树
}

至此spring data redis 已经整合完成,开始实现业务需求

3.3.2 商品分类加载到缓存

为缓存预热
（1）服务接口CategoryService新增方法定义

/**
 * 将商品分类树放入缓存
 */
public void saveCategoryTreeToRedis();

（2）CategoryServiceImpl实现此方法

@Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public void saveCategoryTreeToRedis() {
        System.out.println("将商品分类数据加载到缓存");
        Example example = new Example(Category.class);
        Example.Criteria criteria = example.createCriteria();
        criteria.andEqualTo("isShow", "1");
        List<Category> categories = categoryMapper.selectByExample(example);
        /*将查询到的数据变换成树形结构*/
        List<Map> categoryTree = findByParentId(categories, 0);
        /*将格式化后的数据放到缓存中*/
        redisTemplate.boundValueOps(CacheKey.CATEGORY_TREE).set(categoryTree);
    }

（3）qingcheng_service_goods工程新增类
希望当此模块启动的时候自动对缓存预热
implements InitializingBean后继承此方法启动后要进行的逻辑
@Component加注解后表示这是bean

@Component
public class Init implements InitializingBean {
    @Autowired
    private CategoryService categoryService;
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        System.out.println("缓存预热");
        categoryService.saveCategoryTreeToRedis();//模块启动后自动加载商品分类导航缓存
    }
}

实现InitializingBean接口的类会在启动时自动调用。

3.3.3 查询商品分类缓存

修改CategoryServiceImpl的findCategoryTree方法 ，直接从缓存中提取数据。
上次从数据库中查找数据,然而已经不需要了

/*直接从缓存中读取数据*/
    public List<Map> findCategoryTree() {
        return (List<Map>) redisTemplate.boundValueOps(CacheKey.CATEGORY_TREE).get();
    }

查看是否可用
启动zk,redis服务
运行business,goods,portal
控制台中可以看到提示数据从缓存中取出

3.3.4 更新商品分类缓存

缓存中的数据当然也需要更新
修改CategoryServiceImpl的增删改方法，在增删改后重新加载缓存

/**
 * 新增
 * @param category
 */
public void add(Category category) {
        categoryMapper.insert(category);
        saveCategoryTreeToRedis();
        }
/**
 * 修改
 * @param category
 */
public void update(Category category) {
        categoryMapper.updateByPrimaryKeySelective(category);
        saveCategoryTreeToRedis();
        }
/**
 * 删除
 * @param id
 */
public void delete(Integer id) {
//判断是否存在下级分类
//......
        saveCategoryTreeToRedis();
        }

4. 广告轮播图缓存

4.1 需求分析

为了提升首页的加载速度，减轻数据库访问压力，我们将首页的广告轮播图数据加载在
缓存中。
然而,这里需要考虑的是所有广告

4.2 实现思路

使用“缓存预热”的方式实现
广告数据不只是轮播图，我们可以使用hash来存储广告数据。
hash本身有key ,value,位置-广告
大key用来存储广告,小key用来区分广告

4.3 代码实现

4.3.1 广告数据加载到缓存

这种更新只是局部的更新
（1）AdService新增方法定义
saveAdToRedisByPosition
更新广告的时候会调用

/**
 * 将某个位置的广告存入缓存
 * @param position
 */
public void saveAdToRedisByPosition(String position);
/**
 * 将全部广告数据存入缓存
 */
public void saveAllAdToRedis();

（2）AdServiceImpl方法实现
从数据库中查询某位置的广告,并装入缓存
查询所有的广告位置遍历位置装入缓存

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
public void saveAdToRedisByPosition(String position) {
//查询某位置的广告列表
        Example example=new Example(Ad.class);
        Example.Criteria criteria = example.createCriteria();
        criteria.andEqualTo("position",position);
        criteria.andLessThanOrEqualTo("startTime",new Date());//开始时间小于等于当前时间
        criteria.andGreaterThanOrEqualTo("endTime",new Date());//截至时间大于等于当前时间
        criteria.andEqualTo("status","1");
        List<Ad> adList = adMapper.selectByExample(example);
//装入缓存
        redisTemplate.boundHashOps(CacheKey.AD).put(position,adList);
        }
/**
 * 返回所有的广告位置
 * @return
 */
private List<String> getPositionList(){
        List<String> positionList=new ArrayList<String>();
        positionList.add("index_lb");//首页广告轮播图
//。。。
        return positionList;
        }
public void saveAllAdToRedis() {
//循环所有的广告位置,将每个位置的广告封装入缓存
        for(String position:getPositionList()){
        saveAdToRedisByPosition(position);
        }
        }

（3）qingcheng_service_business工程新增类
启动该模块时自动装入该时段广告数据进入缓存

@Component
public class Init implements InitializingBean {
    @Autowired
    private AdService adService;
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        System.out.println("‐‐‐缓存预热‐‐‐");
        adService.saveAllAdToRedis();
    }
}

4.3.2 查询广告缓存

修改AdServiceImpl的findByPosition方法

public List<Ad> findByPosition(String position) {
//从缓存中查询广告列表
        return(List<Ad>)redisTemplate.boundHashOps(CacheKey.AD).get(position);
        }

goods和business都参与了首页页面

4.3.3 更新广告缓存

缓存当然要面临更新问题
修改AdServiceImpl的增删改方法

/**
 * 新增
 * @param ad
 */
public void add(Ad ad) {
        adMapper.insert(ad);
        saveAdByPosition(ad.getPosition());//重新加载缓存
        }
/**
 * 修改,可能对广告位置也进行了更新
 * @param ad
 */
public void update(Ad ad) {
//获取之前的广告位置
        String position =
        adMapper.selectByPrimaryKey(ad.getId()).getPosition();
        //对广告更新
        adMapper.updateByPrimaryKeySelective(ad);
   //位置变化才进行更新缓存
        if(!position.equals(ad.getPosition())){ //如果广告位置发生变化
        saveAdToRedisByPosition(ad.getPosition());//更新
        }
        }
/**
 * 删除,在删除之前更新缓存,不然没得查
 * @param id
 */
public void delete(Integer id) {
        String position = adMapper.selectByPrimaryKey(id).getPosition();
        saveAdByPosition(position);//重新加载缓存
        adMapper.deleteByPrimaryKey(id);
        }

5. 商品详细页价格缓存

5.1 需求分析

我们已经将商品的信息生成为静态页面，但是商品价格经常变动，如果每次价格变动后都对静态页重新生成会影响服务器性能。
所以，对于商品价格，我们采用异步调用的方式来进行客户端渲染。

5.2 实现思路

（1）商品服务启动后加载全部价格数据到缓存。使用hash存储，skuID作为小KEY
（2）从缓存查询商品价格，封装为controller，并设置可跨域调用
什么叫跨域？
当协议、子域名、主域名、端口号中任意一个不相同时，都算作不同域。不同域之间相
互请求资源，就算作“跨域”。
比如这个contoller请求那个controller
javaweb-青橙项目-10-85_第4张图片
JavaScript出于安全方面的考虑，不允许跨域调用其他页面的对象。
那什么是跨域呢，简单地理解就是因为JavaScript同源策略的限制，a.com域名下的js无法操作b.com
或是c.a.com域名下的对象。
当协议、子域名、主域名、端口号中任意一个不相同时，都算作不同域。不同域之间相
互请求资源，就算作“跨域”。
现在我们要实现的查询商品价格缓存功能就存在跨域问题。后端controller在http://www.qingcheng.com ，商品详细页在http://item.qingcheng.com,
如何解决跨域问题？我们使用CORS实现跨域。
CORS是一个W3C标准，全称是"跨域资源共享"（Cross-origin resourcesharing）。它允许浏览器向跨源服务器，发出 XMLHttpRequest 请求，从而克服了AJAX只能同源使用的限制。使用非常简单，只需要在controller类上添加一个 @CrossOrigin
注解即可
（3）修改商品详细页模板，使用ajax读取价格，并进行客户端渲染。

5.3 代码实现

5.3.1 价格数据加载到缓存

（1）SkuService接口新增方法定义

/**
 * 保存全部价格到缓存
 */
public void saveAllPriceToRedis();

（2）SkuServiceImpl类新增方法
如果缓存已经存在就没有必要重复查询
那么之前广告和商品分类数据为什么不做判断呢?
也可以,但是数据量比较小,即使重复载入影响不大,但是价格数据量大,对于性能有较大影响

 @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public void saveAllPriceToRedis() {
        /*如果缓存并没有建立*/
        if (!redisTemplate.hasKey(CacheKey.SKU_PRICE)) {
            System.out.println("加载全部价格");
            List<Sku> skuList = skuMapper.selectAll();
            for (Sku sku : skuList) {
                if ("1".equals(sku.getStatus())) {
                    redisTemplate.boundHashOps(CacheKey.SKU_PRICE).put(sku.getId(), sku.getPrice());
                }
            }
        }
        else{
            System.out.println("缓存已经存在,价格数据未更新,不必预热");
        }
    }

（3）修改Init类

@Component
public class Init implements InitializingBean {
    @Autowired
    private CategoryService categoryService;
    @Autowired
    private SkuService skuService;
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        System.out.println("缓存预热");
        categoryService.saveCategoryTreeToRedis();//模块启动后自动加载商品分类导航缓存
        skuService.saveAllPriceToRedis();//加载价格数据也进入缓存
    }
}

5.3.2 查询价格缓存

后端代码：
（1）SkuService新增方法定义

public Integer findPrice(String id)

（2）SkuServiceImpl实现findPrice方法

public Integer findPrice(String id) {
//从缓存中查询
        return    (Integer)redisTemplate.boundHashOps(CacheKey.SKU_PRICE).get(id);
        }

（3）qingcheng_web_portal工程新增类

@RestController
@RequestMapping("/sku")
@CrossOrigin
public class SkuController {
    @Reference
    private SkuService skuService;
    @GetMapping("/price")
    public Integer price(String id){
        return skuService.findPrice(id);
    }
}

前端代码（修改模板）：
（1）将vue.js axios.js 放到html输出文件夹下的js文件夹中。
javaweb-青橙项目-10-85_第5张图片
（2）修改qingcheng_web_portal工程的模板 item.html

<script src="js/vue.js"></script>
<script src="js/axios.js"></script>
<script th:inline="javascript">

	new Vue({
		el:'#app',
		data(){
		    return {
		        skuId:/*[[${sku.id}]]*/,
				price:0
			}
		},
		created(){
		    //读取价格
			axios.get('http://localhost:9102/sku/price.do?id='+this.skuId).then(response=>{
			    this.price=(response.data/100).toFixed(2);
			})
		}

	});
</script>

th:inline 定义js脚本可以使用变量 js脚本的变量用 /[[${ }]]/ 渲染
（3）修改qingcheng_web_portal工程的模板 item.html ，body,添加

…

，并将价格修改为vue表达式 
{{price}}

5.3.3 更新价格缓存

（1）SkuService接口新增方法定义

/**
 * 保存价格到缓存
 * @param skuId
 */
public void savePriceToRedisById(String id,Integer price);

（2）SkuServiceImpl类新增方法

public void savePriceToRedisById(String id,Integer price) {
        redisTemplate.boundHashOps(CacheKey.SKU_PRICE).put(id,price);
        }

（3）SpuServiceImpl类引入SkuService

@Autowired
private SkuService skuService;

（4）修改SpuServiceImpl类saveGoods方法，在SKU列表循环体中添加代码

skuService.savePriceToRedisById(sku.getId(),sku.getPrice());

5.3.4 删除价格缓存

删除商品时删除缓存中的价格，释放内存空间
（1）SkuService新增方法定义

/**
 * 根据sku id 删除商品价格缓存
 * @param id
 */
public void deletePriceFromRedis(String id);

（2）SkuServiceImpl新增方法实现

public void deletePriceFromRedis(String id) {
        redisTemplate.boundHashOps(CacheKey.SKU_PRICE).delete(id);
        }

（3）修改SpuServiceImpl的delete方法，新增代码逻辑

//删除缓存中的价格
Map map=new HashMap();
        map.put("spuId",id);
        List<Sku> skuList = skuService.findList(map);
        for(Sku sku:skuList){
        skuService.deletePriceFromRedis(sku.getId());
        }

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