添加redis来提升天气预报系统的并发访问能力
1、为什么要使用redis:
- 及时响应
有效减少服务调用
开发环境：
1、jdk8
2、maven
3、redis4.*
4. apache httpclient
5、 springboot web starter
6、spring boot data starter redis starter
接下来集成redis
上一步我们已经创建了一个单体天气预报系统应用，我们接着用！
2、集成redis
我们要使用redis,则需要导入RedisTemplate,StringRedisTemplate
找到数据访问层，进行redis的缓存操作。
首先判断是否存在缓存，如果存在，直接从缓存取，不存在，就调用服务，并存入缓存
由于service层进行数据访问的方法只有一个，就是
public WeatherResponse getWeatherData(String uri)
则我们只需要对该方法进行数据访问的地方进行判断是否有缓存。为了方便显示，我们加入了日志系统slf4j
代码如下：
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WeatherDataServiceImpl.class);
private static final String WEATHER_URI = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?";
private static final long TIME_OUT = 1800L;
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public WeatherResponse getWeatherData(String uri){
String key = uri;
String strBody = null;
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
WeatherResponse weatherResponse = null;
ValueOperations ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
// 先查缓存，有缓存直接在缓存中取数据
if(stringRedisTemplate.hasKey(key)){
logger.info("redis has data!");
strBody = ops.get(key);
}else {
// 缓存没有，调用服务，获取数据，并加入缓存
// ResponseEntity respString = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);
// ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
// objectMapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
// WeatherResponse weatherResponse = null;
logger.info("redis don't have data!");
ResponseEntity respString = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);
if (respString.getStatusCodeValue() == 200) {
strBody = respString.getBody();
}
// 将数据写入缓存
ops.set(key, strBody, TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS);
}
try {
weatherResponse = objectMapper.readValue(strBody,WeatherResponse.class);
System.out.println(weatherResponse);
}catch (Exception e){
// e.printStackTrace();
logger.error("error",e);
}
return weatherResponse;
}
application.properties文件配置：
# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=
## 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
#spring.redis.pool.max-active=200
## 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
#spring.redis.pool.max-wait=-1
## 连接池中的最大空闲连接
#spring.redis.pool.max-idle=10
## 连接池中的最小空闲连接
#spring.redis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间（毫秒）
#spring.redis.timeout=1000
其中参数讲解：
TIME_OUT: redis缓存过期时间
Logger: slf4j日志系统
我们只需要保存序列化为string就行了，所以我们这里采用StringRedisTemplate
这里说一下redistemplate 与stringredistempalte的区别和联系：
RedisTemplate和StringRedisTemplate的区别：
\ 1. 两者的关系是StringRedisTemplate继承RedisTemplate。
\ 2. 两者的数据是不共通的；也就是说StringRedisTemplate只能管理StringRedisTemplate里面的数据， RedisTemplate只能管理RedisTemplate中的数据。
\ 3. SDR默认采用的序列化策略有两种，一种是String的序列化策略，一种是JDK的序列化策略。
StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
由于我原来使用RedisTemplate遭遇过各种序列化及乱码问题，虽然他是泛型类，功能更全，但是我选择StringRedisTemplate,自己选择食用！！！
我们这里使用RedisWindowsDestop作为操作redis数据库的软件
传送门：http://www.downza.cn/soft/210734.html
3、启动application
注：如果发现没写入redis数据库的话，请在application上面加上注解@Enablecashing
打开 刚开始提示：redis don`t have data ! 1、将控制台清空，重新刷新页面 显示： redis has data! 2、打开rediswindowsdesktop 连接redis数据库，reload一下 发现database0 有杭州的uri信息及天气预报的信息 则大功告成！ 4、congratulations！！！！！2019-08-23 16:42:49.478 INFO 2372 --- [nio-8080-exec-9] t.j.s.s.impl.WeatherDataServiceImpl : redis don't have data!
WeatherResponse(status=1000, desc=OK, data=Weather(yesterday=Yesterday(high=高温 35℃, fx=东北风, low=低温 25℃, fl=, type=晴, date=22日星期四), city=杭州, forecast=[Forecast(date=23日星期五, high=高温 34℃, low=低温 26℃, fengli=, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=24日星期六, high=高温 34℃, low=低温 27℃, fengli=, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=25日星期天, high=高温 35℃, low=低温 26℃, fengli=, type=小雨, fengxiang=东风), Forecast(date=26日星期一, high=高温 36℃, low=低温 27℃, fengli=, type=多云, fengxiang=无持续风向), Forecast(date=27日星期二, high=高温 37℃, low=低温 27℃, fengli=, type=多云, fengxiang=无持续风向)], ganmao=各项气象条件适宜，发生感冒机率较低。但请避免长期处于空调房间中，以防感冒。, wendu=29))
WeatherResponse(status=1000, desc=OK, data=Weather(yesterday=Yesterday(high=高温 35℃, fx=东北风, low=低温 25℃, fl=, type=晴, date=22日星期四), city=杭州, forecast=[Forecast(date=23日星期五, high=高温 34℃, low=低温 26℃, fengli=, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=24日星期六, high=高温 34℃, low=低温 27℃, fengli=, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=25日星期天, high=高温 35℃, low=低温 26℃, fengli=, type=小雨, fengxiang=东风), Forecast(date=26日星期一, high=高温 36℃, low=低温 27℃, fengli=, type=多云, fengxiang=无持续风向), Forecast(date=27日星期二, high=高温 37℃, low=低温 27℃, fengli=, type=多云, fengxiang=无持续风向)], ganmao=各项气象条件适宜，发生感冒机率较低。但请避免长期处于空调房间中，以防感冒。, wendu=29))