springboot中的@Cacheable缓存来增加手动分页的查询效率 为什么用手动分页业务用的jpa jpa中查了下没有数据库中间件

2024/7/3 19:45:09
claude-3-opus-20240229
当然可以！我们可以对代码进行进一步的优化，以提高性能。以下是一些优化建议：

使用缓存机制：

对于频繁查询的关键词或查询条件，可以考虑将查询结果缓存起来，避免重复查询数据库。
可以使用 Spring 提供的缓存抽象（如 @Cacheable、@CacheEvict 等注解），或者使用第三方缓存库（如 Redis）来实现缓存功能。
优化正则表达式：

在提取价格的数字部分时，可以预编译正则表达式，避免每次都重新编译。
可以将正则表达式的编译过程移到类的静态初始化块中，只编译一次。
优化比较器：

在创建价格比较器时，可以考虑使用 Java 8 的 Comparator.comparing() 方法，并结合 BigDecimal::new 方法引用来简化代码。
可以将价格字段的提取逻辑抽取到单独的方法中，提高代码的可读性和可维护性。
延迟加载：

在查询结果中，可以考虑使用延迟加载（Lazy Loading）机制，只在需要时才加载关联的实体或集合。
可以在实体类的关联属性上添加 @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) 或 @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY) 等注解，以启用延迟加载。
批量查询：

如果需要查询多个关联实体，可以考虑使用批量查询（Batch Fetching）机制，减少数据库查询次数。
可以在实体类的关联属性上添加 @BatchSize(size = n) 注解，指定批量查询的大小。
使用索引：

在数据库表中为常用的查询字段添加索引，加快查询速度。
可以在实体类的相应字段上添加 @Index 注解，指定索引的名称和属性。
优化分页查询：

在进行分页查询时，可以考虑使用游标分页（Cursor-based Pagination）而不是基于偏移量的分页，以提高查询性能。
可以使用 Pageable 接口的 previousOrFirst()、next() 等方法来实现游标分页。
以下是优化后的代码示例：

java
@Service
public class SearchService {
private static final Pattern PRICE_PATTERN = Pattern.compile(“\d+(\.\d+)?”);

@Autowired
private SpuRepository spuRepository;

@Autowired
private SearchHistoryRepository searchHistoryRepository;

@Cacheable(value = "search", key = "#q + '_' + #page + '_' + #count + '_' + #sortDirection")
public Page searchWithIKAnalyzer(String q, Integer page, Integer count, String sortDirection) {
    // ...

    // 构建动态查询条件
    Specification spec = (root, query, criteriaBuilder) -> {
        // ...
    };

    // 判断是否需要排序
    if ("asc".equalsIgnoreCase(sortDirection) || "desc".equalsIgnoreCase(sortDirection)) {
        // 查询全部符合条件的结果
        List spuList = spuRepository.findAll(spec);

        // 创建一个比较器，用于比较 Spu 对象的价格字段
        Comparator priceComparator = Comparator.comparing(this::extractPrice);

        // 检查排序方向
        if ("desc".equalsIgnoreCase(sortDirection)) {
            priceComparator = priceComparator.reversed();
        }

        // 对结果进行排序
        spuList.sort(priceComparator);

        // 手动进行分页
        int start = page * count;
        int end = Math.min(start + count, spuList.size());
        List pagedList = spuList.subList(start, end);

        // 创建一个新的 Page 对象，包含分页后的结果
        return new PageImpl<>(pagedList, PageRequest.of(page, count), spuList.size());
    } else {
        // 使用普通分页查询
        Pageable paging = PageRequest.of(page, count);
        return spuRepository.findAll(spec, paging);
    }
}

private BigDecimal extractPrice(Spu spu) {
    String price = spu.getPrice();
    String discountPrice = spu.getDiscountPrice();

    String priceToCompare = discountPrice != null ? discountPrice : price;

    if (priceToCompare != null) {
        Matcher matcher = PRICE_PATTERN.matcher(priceToCompare);
        if (matcher.find()) {
            return new BigDecimal(matcher.group());
        }
    }
    return BigDecimal.ZERO;
}

// ...

}
在优化后的代码中，我们做了以下改进：

使用 @Cacheable 注解对查询结果进行缓存，避免重复查询数据库。
将正则表达式的编译过程移到类的静态初始化块中，只编译一次。
使用 Comparator.comparing() 方法和方法引用简化价格比较器的创建。
将价格字段的提取逻辑抽取到单独的 extractPrice() 方法中，提高代码的可读性和可维护性。
这些优化建议可以根据实际情况选择应用，以提高代码的性能和可维护性。同时，还需要根据具体的业务需求和数据量来权衡优化的成本和收益。

如果你有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

2024/7/3 19:47:47
@Cacheable(value = “search”, key = “#q + ‘’ + #page + ‘’ + #count + ‘_’ + #sortDirection”)是什么意思？

@Cacheable 是 Spring 框架提供的缓存注解，用于将方法的返回值缓存起来，以提高性能。让我详细解释一下 @Cacheable 注解的各个参数的含义：

1. value 参数：

   • value 参数指定了缓存的名称或分组。
   • 在这个例子中，value 被设置为 “search”，表示将查询结果缓存在名为 “search” 的缓存中。
   • 不同的缓存名称可以用来区分不同的缓存数据。

2. key 参数：

   • key 参数指定了缓存的键，用于唯一标识缓存中的每个条目。
   • 在这个例子中，key 的值为 “#q + ‘’ + #page + '’ + #count + ‘_’ + #sortDirection”。
   • “#q”、“#page”、“#count” 和 “#sortDirection” 分别对应方法参数中的 q、page、count 和 sortDirection 变量。
   • 这个键的组成方式表示，缓存的键由查询关键词 (q)、页码 (page)、每页数量 (count) 和排序方向 (sortDirection) 组合而成。
   • 每个参数之间用下划线 “_” 进行分隔，形成一个唯一的键。

举个例子，假设调用该方法时的参数为：

• q = “手机”
• page = 0
• count = 10
• sortDirection = “asc”

那么生成的缓存键就会是 “手机_0_10_asc”。

使用 @Cacheable 注解后，当首次调用该方法时，Spring 会执行实际的方法逻辑，并将返回值缓存起来，缓存的键为生成的键值。在后续的调用中，如果传入的参数生成的键与缓存中存在的键相同，那么 Spring 将直接从缓存中获取结果，而不会再次执行方法的逻辑，从而提高了性能。

需要注意的是，使用 @Cacheable 注解需要配置相应的缓存管理器和缓存配置，以确保缓存功能正常工作。Spring 提供了多种缓存管理器的实现，如 EhCache、Redis 等，可以根据实际需求进行选择和配置。

总之，@Cacheable(value = “search”, key = “#q + ‘’ + #page + '’ + #count + ‘_’ + #sortDirection”) 的作用是将查询结果缓存起来，缓存的键由查询关键词、页码、每页数量和排序方向组成，以提高查询性能和减少重复的数据库访问。

怎么缓存的时间 比如有了新加的数据怎么办？

在使用 @Cacheable 注解进行缓存时，如果有新的数据添加或修改，确实需要考虑缓存的更新策略。以下是几种常见的处理方式：

1. 设置合适的缓存过期时间（TTL）：

   • 可以通过设置缓存的过期时间来控制缓存的有效期。
   • 在 @Cacheable 注解中，可以使用 @Cacheable(value = "search", key = "...", timeout = 3600) 来指定缓存的过期时间，单位为秒。
   • 当缓存达到过期时间后，再次访问时会自动从数据库中获取最新的数据，并更新缓存。
   • 需要根据数据的更新频率和业务需求来设置合适的过期时间，既能保证数据的实时性，又能减少数据库的访问压力。

2. 主动清除缓存：

   • 在添加新数据或修改数据时，可以主动清除相关的缓存，以保证数据的一致性。
   • 可以使用 @CacheEvict 注解来标记清除缓存的方法，指定要清除的缓存名称和键。
   • 例如，在添加新的 Spu 对象时，可以调用一个清除缓存的方法：

     @CacheEvict(value = "search", allEntries = true)
     public void clearSearchCache() {
         // 此方法被调用时，会清除 "search" 缓存中的所有条目
     }
     

   • 在修改 Spu 对象时，也可以根据具体的键来清除对应的缓存条目。

3. 使用缓存同步机制：

   • 如果应用程序部署在多个节点上，可以考虑使用分布式缓存（如 Redis）并启用缓存同步机制。
   • 当一个节点上的数据发生变更时，可以通过缓存同步机制将变更广播到其他节点，以保证各个节点的缓存数据一致性。
   • Spring Cache 提供了一些缓存同步的解决方案，如使用 Redis Pub/Sub 机制或使用 Apache Ignite 等分布式缓存框架。

4. 定时刷新缓存：

   • 可以通过定时任务的方式，定期刷新缓存中的数据。
   • 可以使用 Spring 的调度器（如 @Scheduled 注解）来定义定时任务，定期从数据库中获取最新的数据，并更新缓存。
   • 定时刷新的频率可以根据数据的更新频率和业务需求来确定，以平衡数据的实时性和系统的性能。

以上是几种常见的缓存更新策略，可以根据具体的业务场景和需求来选择适合的方式。在实际开发中，还需要综合考虑缓存的粒度、数据的一致性要求、系统的并发访问等因素，以设计出合适的缓存方案。

同时，还建议对缓存的使用进行监控和调优，以确保缓存的有效性和系统的性能表现。可以使用一些缓存监控工具（如 Spring Boot Actuator）来监控缓存的命中率、缓存大小等指标，并根据监控结果进行相应的优化和调整。