添加redis来提升天气预报系统的并发访问能力

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1、为什么要使用redis:

1. ​ 及时响应

2. ​ 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;
 }

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 !

 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))
 ​

1、将控制台清空，重新刷新页面

显示： redis has 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))

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！！！！！

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