SpringBoot整合Redis实现高并发数据缓存的示例讲解
作者：lianaozhe
这篇文章主要介绍了SpringBoot整合Redis实现高并发数据缓存,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
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。
这就是缓存的本质，将热点资源（高频读、低频写）提前放入离用户最近、访问速度更快的地方，以提高访问速度。
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——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——redis支持二进制案例的Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
- 原子——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。Redis中的数据结构是专门进行设计的，每种数据结构都有一种或多种数据结构来支持。Redis正是依赖这些灵活的数据结构，来提升读取和写入的性能。
（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。
以上就是该篇文章的所有内容，代码已上传至git:https://gitee.com/lianaozhe/springboot-redis.git
到此这篇关于SpringBoot整合Redis实现高并发数据缓存的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot Redis高并发数据缓存内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！