SpringBoot怎么整合Redis实现高并发数据缓存

什么是缓存

缓存是⼀个高速数据交换的存储器,使用它可以快速的访问和操作数据。

举个通俗的例子。

小明经营着一家饭店,在刚开张的时候由于名气不足,客源少,生意并不是很忙,平时没事的时候就闲着,有客人来了再进厨房安排做菜。随着饭店的日益发展,此时的饭店已经不同往日,有着大量的稳定客源,并且在某些节假日的时候甚至爆满。按照以前的做法,那肯定是行不通了,在用餐高峰期的时候因为备餐慢导致了客户的长时间等待,使得饭店的屡遭投诉。为解决这一问题,小明想到了一个办法,可以在空闲的时候,提前将热门的菜做完后放入保温柜,等用餐高峰期时再拿出来加热后就可以直接上菜,就规避了短时间内大量客源而导致的备餐慢的问题,通过这一方法,即使在高峰期,也能很好的应对。

SpringBoot轻松实现高并发缓存:Redis整合详解

缓存的核心是将经常被访问的资源(高频读、低频写)预先存储在最接近用户且访问速度更快的位置,以提升访问速度。

为什么要用缓存

使用缓存后,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。

redis的特点:

  • redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加在进行使用。

  • redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的储存

  • redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份

redis的优势:

  • 性能极高&
    mdash;
    &
    mdash;
    redis能读得的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。

  • 丰富的数据类型&
    mdash;
    &
    mdash;
    redis支持二进制案例的Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

  • 原子&
    mdash;
    &
    mdash;
    redis的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过multi和exec指令包起来。

  • 丰富的特性redis还支持publish/subscribe,通知,key过期等等特性

Redis为什么这么快

(1)完全基于内存,数据存在内存中,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速,跟传统的磁盘文件数据存储相比,避免了通过磁盘IO读取到内存这部分的开销。

(2)数据结构简单,对数据操作也简单。每个数据结构在Redis中都有专门设计的一种或多种数据结构来支持。Redis利用这些灵活的数据结构来增强其读写性能。

(3)采用单线程,省去了很多上下文切换的时间以及CPU消耗,不存在竞争条件,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,也不会出现死锁而导致的性能消耗。

(4)使用基于IO多路复用机制的线程模型,可以处理并发的链接。

实现一个用户信息的缓存

数据库表结构:

CREATE TABLE `blade_user` (
`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '
主键'
,
`tenant_id` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT '
000000'
COMMENT '
租户ID'
,
`code` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
用户编号'
,
`user_type` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '
用户平台'
,
`account` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
账号'
,
`password` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
密码'
,
`name` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
昵称'
,
`real_name` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
真名'
,
`avatar` varchar(500) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
头像'
,
`email` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
邮箱'
,
`phone` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
手机'
,
`birthday` datetime DEFAULT NULL COMMENT '
生日'
,
`sex` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '
性别'
,
`role_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
角色id'
,
`dept_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
部门id'
,
`post_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '
岗位id'
,
`create_user` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '
创建人'
,
`create_dept` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '
创建部门'
,
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '
创建时间'
,
`update_user` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '
修改人'
,
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '
修改时间'
,
`status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '
状态'
,
`is_deleted` int(11) DEFAULT '
0'
COMMENT '
是否已删除'
,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='
用户表'
;
方式一:利用RedisTemplate实现 导入依赖

完整pom.xml文件:

<
?xml version="
1.0"
encoding="
UTF-8"
?>

<
project xmlns="
http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="
http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

xsi:schemaLocation="
http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"
>

<
modelVersion>
4.0.0<
/modelVersion>

<
parent>

<
groupId>
org.springframework.boot<
/groupId>

<
artifactId>
spring-boot-starter-parent<
/artifactId>

<
version>
2.7.8<
/version>

<
relativePath/>
<
!-- lookup parent from repository -->

<
/parent>

<
groupId>
com.redis.demo<
/groupId>

<
artifactId>
springboot-redis<
/artifactId>

<
version>
0.0.1-SNAPSHOT<
/version>

<
name>
springboot-redis<
/name>

<
description>
Demo project for Spring Boot<
/description>

<
properties>

<
java.version>
1.8<
/java.version>

<
/properties>

<
dependencies>


<
dependency>

<
groupId>
org.springframework.boot<
/groupId>

<
artifactId>
spring-boot-starter-web<
/artifactId>

<
/dependency>



<
dependency>

<
groupId>
org.projectlombok<
/groupId>

<
artifactId>
lombok<
/artifactId>

<
optional>
true<
/optional>

<
/dependency>

<
dependency>

<
groupId>
org.springframework.boot<
/groupId>

<
artifactId>
spring-boot-starter-test<
/artifactId>

<
scope>
test<
/scope>

<
/dependency>


<
!--mybatis-plus的springboot支持-->

<
dependency>

<
groupId>
com.baomidou<
/groupId>

<
artifactId>
mybatis-plus-boot-starter<
/artifactId>

<
version>
3.4.2<
/version>

<
/dependency>

<
dependency>

<
groupId>
org.springframework.boot<
/groupId>

<
artifactId>
spring-boot-starter-data-redis<
/artifactId>

<
/dependency>


<
!--mysql驱动-->

<
dependency>

<
groupId>
mysql<
/groupId>

<
artifactId>
mysql-connector-java<
/artifactId>

<
version>
8.0.15<
/version>

<
/dependency>


<
!-- hutool 工具包,各种封装功能 一应俱全-->

<
dependency>

<
groupId>
cn.hutool<
/groupId>

<
artifactId>
hutool-all<
/artifactId>

<
version>
5.8.5<
/version>

<
/dependency>

<
dependency>

<
groupId>
com.alibaba<
/groupId>

<
artifactId>
fastjson<
/artifactId>

<
version>
1.2.41<
/version>

<
/dependency>


<
dependency>

<
groupId>
org.springframework.boot<
/groupId>

<
artifactId>
spring-boot-starter-cache<
/artifactId>

<
/dependency>


<
/dependencies>


<
build>

<
plugins>

<
plugin>

<
groupId>
org.springframework.boot<
/groupId>

<
artifactId>
spring-boot-maven-plugin<
/artifactId>

<
configuration>

<
excludes>

<
exclude>

<
groupId>
org.projectlombok<
/groupId>

<
artifactId>
lombok<
/artifactId>

<
/exclude>

<
/excludes>

<
/configuration>

<
/plugin>

<
/plugins>

<
/build>


<
/project>
添加配置

application.yml文件:

server:
port: 8081

spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://3.129.36.183:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8&
useUnicode=true&
characterEncoding=UTF-8
username: root
password: root
#redis
redis:
host: 3.129.36.183
#Redis服务器连接端口
port: 6379
#Redis服务器连接密码
password: 123456

mybatis-plus:
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启sql日志
# 将带有下划线的表字段映射为驼峰格式的实体类属性
map-underscore-to-camel-case: true
#配置类型别名所对应的包
type-aliases-package: com.redis.demo.entity
#配置SQL输出语句com.winsun.dataclean.mapper
mapper-locations: com/redis/demo/dao/*.xml 添加redis工具类及配置类

RedisUtils:

package com.redis.demo.utils;


import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import org.springframework.stereotype.Component;

import org.springframework.util.CollectionUtils;


import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

import java.util.concurrent.TimeUnit;


/**
* Redis工具类
*
* @author
*/
@Component
public class RedisUtils {


@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;


// =============================common============================

/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time >
0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);

}
return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 根据key 获取过期时间
*
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);

}

/**
* 判断key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("
unchecked"
)
public void del(String... key) {
if (key != null &
&
key.length >
0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);

} else {
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));

}
}
}

// ============================String=============================

/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);

}

/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time >
0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);

} else {
set(key, value);

}
return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta <
0) {
throw new RuntimeException("
递增因子必须大于0"
);

}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);

}

/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta <
0) {
throw new RuntimeException("
递减因子必须大于0"
);

}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);

}

// ================================Map=================================

/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);

}

/**
* 获取hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<
Object, Object>
hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);

}

/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<
String, Object>
map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<
String, Object>
map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);

if (time >
0) {
expire(key, time);

}
return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);

if (time >
0) {
expire(key, time);

}
return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);

}

/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);

}

/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);

}

/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);

}

// ============================set=============================

/**
* 根据key获取Set中的所有值
*
* @param key 键
* @return
*/
public Set<
Object>
sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return null;

}
}

/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return 0;

}
}

/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);

if (time >
0)
expire(key, time);

return count;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return 0;

}
}

/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return 0;

}
}

/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);

return count;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return 0;

}
}

// ===============================list=================================

/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<
Object>
lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return null;

}
}

/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return 0;

}
}

/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>
=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;index<
0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return null;

}
}

/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);

if (time >
0)
expire(key, time);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<
Object>
value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<
Object>
value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);

if (time >
0)
expire(key, time);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);

return true;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return false;

}
}

/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);

return remove;

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();

return 0;

}
}
}

RedisConfig:

package com.redis.demo.config;


import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;

import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

import com.redis.demo.utils.MapUtil;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;

import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;


import javax.annotation.PostConstruct;

import java.util.Map;


/**
* @Author: laz
* @CreateTime: 2023-02-20 11:55
* @Version: 1.0
*
* 序列化
*/
@Configuration
public class RedisConfig {


@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;


@PostConstruct
public void init() {
initRedisTemplate();

}

private void initRedisTemplate() {
RedisSerializer stringSerializer = redisTemplate.getStringSerializer();

redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);

redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);

redisTemplate.setValueSerializer(stringSerializer);

redisTemplate.setHashValueSerializer(stringSerializer);

}
}

开发mapper接口

package com.redis.demo.dao;



import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;

import com.redis.demo.entity.BladeUser;


/**
* <
p>

* 用户表 Mapper 接口
* <
/p>

*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
public interface BladeUserMapper extends BaseMapper<
BladeUser>
{

} service层

IBladeUserService:

package com.redis.demo.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;

import com.redis.demo.entity.BladeUser;

import com.redis.demo.result.DealResult;


/**
* <
p>

* 用户表 服务类
* <
/p>

*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
public interface IBladeUserService extends IService<
BladeUser>
{



DealResult getById(Long id);

}

BladeUserServiceImpl:

package com.redis.demo.service.impl;


import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;

import cn.hutool.json.JSONUtil;

import com.alibaba.fastjson.JSON;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;

import com.redis.demo.constant.RedisConstants;

import com.redis.demo.dao.BladeUserMapper;

import com.redis.demo.entity.BladeUser;

import com.redis.demo.result.DealResult;

import com.redis.demo.service.IBladeUserService;

import com.redis.demo.status.CacheNameStatus;

import com.redis.demo.utils.RedisUtils;

import org.springframework.beans.BeanUtils;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;

import org.springframework.stereotype.Service;

import org.springframework.util.ObjectUtils;


/**
* <
p>

* 用户表 服务实现类
* <
/p>

*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
@Service
public class BladeUserServiceImpl extends ServiceImpl<
BladeUserMapper, BladeUser>
implements IBladeUserService {


@Autowired
private RedisUtils redisUtils;


@Override
public DealResult getById(Long id) {

String userKey = RedisConstants.CACHE_USER_KEY+id;

Object user = redisUtils.get(userKey);

if (!ObjectUtils.isEmpty(user)){

return DealResult.data(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(user),BladeUser.class));

}

BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);

redisUtils.set(userKey, JSON.toJSONString(bladeUser));

return DealResult.data(bladeUser);

}

} controller层package com.redis.demo.controller;

import com.redis.demo.result.DealResult;

import com.redis.demo.service.IBladeUserService;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;


import org.springframework.stereotype.Controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;


/**
* <
p>

* 用户表 前端控制器
* <
/p>

*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
@RestController
@RequestMapping("
/bladeUser"
)
public class BladeUserController {

@Autowired
private IBladeUserService bladeUserService;


@RequestMapping("
getById/{id}"
)
public DealResult getById(@PathVariable("
id"
)Long id){
return bladeUserService.getById(id);

}

} 测试

启动项目,使用postman访问该接口,连续请求两次,观察响应时长:

第一次:

第二次:

可以看到,第一次3.34s,第二次43ms,效率明显提高!

方式二:采用SpringBoot注解开启缓存

以方式一为准

在启动类添加@EnableCaching注解

修改service层实现类代码package com.redis.demo.service.impl;


import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;

import cn.hutool.json.JSONUtil;

import com.alibaba.fastjson.JSON;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;

import com.redis.demo.constant.RedisConstants;

import com.redis.demo.dao.BladeUserMapper;

import com.redis.demo.entity.BladeUser;

import com.redis.demo.result.DealResult;

import com.redis.demo.service.IBladeUserService;

import com.redis.demo.status.CacheNameStatus;

import com.redis.demo.utils.RedisUtils;

import lombok.AllArgsConstructor;

import org.springframework.beans.BeanUtils;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;

import org.springframework.stereotype.Service;

import org.springframework.util.ObjectUtils;


/**
* <
p>

* 用户表 服务实现类
* <
/p>

*
* @author laz
* @since 2023-03-09
*/
@Service
public class BladeUserServiceImpl extends ServiceImpl<
BladeUserMapper, BladeUser>
implements IBladeUserService {
@Autowired
private RedisUtils redisUtils;


// @Override
// public DealResult getById(Long id) {
//
// String userKey = RedisConstants.CACHE_USER_KEY+id;

// Object user = redisUtils.get(userKey);

// if (!ObjectUtils.isEmpty(user)){
//
// return DealResult.data(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(user),BladeUser.class));

// }
//
// BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);

// redisUtils.set(userKey, JSON.toJSONString(bladeUser));

// return DealResult.data(bladeUser);

// }

@Cacheable(cacheNames = CacheNameStatus.BLADE_USER,keyGenerator = CacheNameStatus.KEY_GENERATOR)
@Override
public DealResult getById(Long id) {
BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);

return DealResult.data(bladeUser);

}
} 修改RedisConfig配置类

在配置类中添加自定义KeyGenerator

/**
* 自定义KeyGenerator
* @return
*/
@Bean
public KeyGenerator simpleKeyGenerator() {
return (o, method, objects) ->
{
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

stringBuilder.append(o.getClass().getSimpleName());

stringBuilder.append("
."
);

stringBuilder.append(method.getName());

stringBuilder.append("
["
);

for (Object obj : objects) {
if(obj.toString().indexOf("
Vo@"
)!= -1)
{
Map<
String, Object>
map = MapUtil.getAttrFromModel(obj);

stringBuilder.append("
["
);

for(String item:map.keySet())
{
stringBuilder.append("
,"
);

stringBuilder.append(map.get(item));

}

stringBuilder.append("
,"
);

stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);


stringBuilder.append("
]"
);


}
else {
stringBuilder.append(obj);

stringBuilder.append("
,"
);

}

}

stringBuilder.append("
]"
);

return stringBuilder.toString();

};

}

注:关于 @Cacheable注解的参数,不懂的可以点击查看。

重启项目,再次访问以上接口,观察响应时间:

第一次:

第二次:

可以看到,第一次2.52s,第二次44ms,效率明显提高!

通过Redis可视化工具观察缓存数据:

通过观察缓存数据大小可知:方式一449字节,方式二976字节,如果从内存占用大小的角度考虑,博主认为使用RedisTemplate方式做缓存更合适,因为这种方式所占内存相对较少。



众所周知,随着互联网用户数量的不断增多,数据量和并发量也在快速攀升,如何更好地优化系统性能成为了每个程序员需要思考的问题。在这个背景下,Redis 作为一个高性能、内存型的 NoSQL 数据库越来越受到广大开发者的青睐。本文将着重介绍一下如何使用 SpringBoot 整合 Redis,以实现系统高并发数据缓存的功能。
第一段:Redis 简介及优缺点
为了更好地了解 Redis,我们不妨先简单了解一下它的基本概念。Redis(Remote Dictionary Server)是一款完全开源免费的 NoSQL 数据库,它是一个实时数据结构存储方案,支持多种键值数据结构,如字符串(Strings)、哈希(Hashes)、列表(Lists)、集合(Sets)等。Redis 更为特别的是它是内存型数据库,它的读取速度快到惊人的地步,并支持数据的持久化。但是它的缺点也比较明显,由于 Redis 所有的数据都是保存在内存中,因此可存储的数据受到内存大小的限制,同时,数据的持久化机制与传统的数据库不同,需要注意其数据安全性。
第二段:SpringBoot 整合 Redis
通过对 Redis 的简单了解,我们现在分享一下如何将 Redis 整合到 SpringBoot 中。首先,需要通过 Maven 或 Gradle 引入 Redis 的相关依赖项,然后再在配置文件中添加 Redis 的相关配置信息,包括 Redis 服务器的 IP 地址、端口号以及密码等。在这一步设置完成后,我们就可以尝试使用 Redis 进行数据读、写及删除等操作了。
第三段:Redis 实现高并发数据缓存
从上面的操作中我们可以看出,Redis 作为一款内存型数据库,在数据读取时具有很高的效率和速度。所以我们可以大胆使用 Redis 进行高并发数据缓存,提升系统的读写性能。在实际操作中,我们可以在代码中加入类似以下的代码片段:
if (redisTemplate.hasKey(key)) { // 如果 Redis 中存在数据
return redisTemplate.opsForValue().get(key); // 直接从 Redis 中获取
}
// Redis 中不存在,从数据库中取,并把新取到的记录存入 Redis 中
String value = getValueFromDB();
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return value;
第四段:Redis 的分布式锁
对于并发请求,数据一致性也是非常重要的,在使用 Redis 进行数据缓存的同时,我们也需要加入分布式锁。Redis 中有一个命令 setnx (set if not exists),可以在 Redis 数据库中采用分布式锁的方式保证操作的唯一性。当多个线程同时访问同一个 key 时,如果其中一个线程持有了锁,其他线程就需要等待锁释放,以避免因并发请求而导致数据错误。
第五段:Redis 的限流机制
由于 Redis 的高性能和内存型存储特点,我们可以使用 Redis 提供的令牌桶算法实现限流。这里的限流指的是最流行的“漏桶算法”和“令牌桶算法”,其中前者是按照固定速率放水,后者则是按照固定速率放置指定数量的令牌。在实际业务中,我们可结合业务场景,设置合适的令牌数量和速率,降低服务端压力,实现系统高效稳定地运行。
第六段:Redis 的数据备份与恢复
由于 Redis 数据库仅将数据存放在内存中,因此在面对宕机、断电等异常情况时,数据的恢复非常困难。为此,我们必须周期性地进行数据备份,以确保数据能够安全恢复。Redis 为此提供了 AOF(append-only file)机制和 RDB(Redis database)机制,可以将 Redis 服务器中的数据进行实时或定时备份,保证数据的安全性及可靠性。
第七段:总结
综上所述,Redis 在高并发数据缓存应用中具有优秀的性能和易用性。通过 SpringBoot 整合 Redis,我们可以在应用中很方便地进行高效的缓存操作,并配合使用 Redis 的分布式锁和限流机制,实现系统的高可用性。当然,我们还需要注意 Redis 的数据备份与恢复,在发生异常情况时能及时恢复数据,保障系统的安全性。