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标题: 01-SpringBoot之SpringCache集成Redis [打印本页]

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作者: 乌市泽哥    时间: 2022-9-5 18:58
标题: 01-SpringBoot之SpringCache集成Redis
一、缓存机制的原理

• 一个系统在面向用户使用的时候，当用户的数量不断增多，那么请求次数也会不断增多，当请求次数增多的时候，就会造成请求压力，而我们当前的所有数据查询都是从数据库MySQL中直接查询的，那么就可能会产生如下问题
  
  
  
  • 频繁访问数据库，数据库访问压力大，系统性能下降，用户体验差
    
  
  
• 解决问题的方法
  
  
  
  • 要解决上述提到的问题，就可以使用前面学习的Redis技术，通过Redis实现缓存机制，从而降低数据库的访问压力；提高系统的访问性能，从而提升用户体验
    
  • 加入Redis后，在进行数据查询的时候，就需要先查询缓存，如果缓存中有数据，直接返回；如果没有相对应的数据，那么就去查询数据库，再将数据库查询的结果，缓存在Redis中
    
  
  

二、缓存短信验证码

环境搭建

• ①、在项目pom.xml文件中导入spring-data-redis的maven坐标
  
  
  
  • 1.       
    2.        <dependency>
    3.            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    4.            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    5.        </dependency>

    复制代码
  
  
• ②、在项目的配置文件中加入Redis相关配置（在Spring层级下）
  
  
  
  • 1.   redis:
    2.     jedis:
    3.       pool:
    4.         max-idle: 5 #最大链接数，连接池中最多有10个
    5.         min-idle: 1 # 最大空闲数
    6.         max-wait: 1000ms #连接池最大阻塞等待时间
    7.         max-active: 10 #最大链接数
    8.     host: 127.0.0.1
    9.     port: 6379
    10.     database: 2
    11.     # password:

    复制代码
  
  

2.1、思路分析

• 前面实现的移动端手机验证登录功能，随机生成的验证码是保存在HttpSession当中的。但是实际的业务场景中，一般验证码都是需要设置过期时间的，如果存在HttpSession中就无法设置过期时间，此时我们就需要对这一块的功能进行优化
  
• 可以将验证码缓存在Redis中，具体的实现思路如下
  
  
  
  • ①、在服务端UserController中注入RedisTemplate对象，用于操作Redis
    
  • ②、在服务端UserController的sendMsg方法中，将随机生成的验证码缓存到Redis中，并设置有效期为5分组
    
  • ③、在服务端UserController的login方法中，从Redis中获取缓存的验证码，如果登录成功则删除Redis中的验证码
    
  
  

2.2、代码改造

• ①、在UserController中注入RedisTemplate对象，用于操作Redis
  
  
  
  • 1.     @Autowired
    2.     private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    复制代码
  
  
• ②、在UserController的sendMsg方法中，将生成的验证码保存到Redis中（为了测试方便，这里是直接生成了固定的验证码，没有调用真实的生成验证码的API）
  
  
  
  • 1. // 将登录账号的信息存储在redis中
    2.         // 获取字符串的客户端
    3.         ValueOperations<String, String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    4.         // 存储验证码，让验证码失效时间是一分钟
    5.         valueOperations.set("SMS_" + user.getPhone(), code, 1, TimeUnit.MINUTES);

    复制代码
  
  
• ③、在登录校验的代码中实现从Redis中取出数据
  
  
  
  • 1.        // 2. 获取正确的验证码
    2.      //        String verifyCode = (String) session.getAttribute("SMS_" + inputPhone);
    4.        // 从redis中获取正确的验证码
    5.        String verifyCode = redisTemplate.opsForValue().get("SMS_" + inputPhone);

    复制代码
  
  

2.3、功能测试

• ①、访问前端，获取验证码
  
  
  
  • 
    
  • 通过控制台的日志，可以看到生成的代码
    
  • 
    
  
  
• ②、通过Redis的图形化界面工具查看Redis中的数据
  
  
  
  • 
    
  
  
• ③、在登录界面填写验证码登录完成后，查看Redis中的数据是否删除
  
  
  
  • 
    
  
  

三、缓存菜品信息

3.1、思路分析

• 之前项目中已经实现了移动端菜品查看的功能，对应的服务端方法为DishController的list方法，此方法会根据前端提交的查询条件（categoryId）进行数据库查询操作。
  
• 在高并发的情况下，频繁查询数据库会导致系统性能下降，服务端响应时间增长；针对这个问题，可以对此方法进行缓存优化，提高系统的性能
  
• 那么应该缓存多少分数据呢？是所有的菜品缓存一份，还是需要根据分类的不同，缓存多份？
  
  
  
  • 很显然，在前端点击一个分类的时候，展示的就是这个分类下的菜品，其他菜品无需展示
    
  • 所以，这里面我们在缓存时，可以根据菜品的分类，缓存多分数据，页面在提交查询请求的时候，就查询该分类下的菜品缓存数据
    
  
  
• 具体实现思路
  
  
  
  • ①、修改业务层的list方法，先从Redis中获取分类对应的菜品数据，如果有则直接返回，无需查询数据库；如果没有，则查询数据库，并将查询到的菜品数据存入Redis
    
  • ②、修改DishController的save和update方法，加入清理缓存的逻辑
    
  
  

• 注意事项
  

  
  
  • 在使用缓存的过程当中，要注意保证数据库中的数据和缓存中的数据保持一致
    
  • 如果数据库中的数据发生变化，需要及时清理缓存数据。否则就会造成缓存数据与数据库数据不一致的情况
    

  
  

3.2、代码改造

3.2.1、查询菜品缓存

在增加缓存之前，需要对存储进Redis中的数据进行一个简单的设计，如下所示
数据类型key值value值Stringdish_菜品分类的id菜品的List集合（List)

• ①、在DishServiceImpl中注入RedisTemplate
  
  
  
  • 1.     @Autowired
    2.     private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    复制代码
  
  
• ②、在list方法中，查询数据库之前，先查询缓存，如果缓存有数据，则直接返回
  
  
  
  • 1.     // 根据分类id查询菜品列表数据
    2.     @Override
    3.     public List<DishDto> selectByCategoryIdAndStatus(Long categoryId, Integer status) {
    4.         // 0. 首先先判断Redis中是否存在缓存
    5.         // 获取redis操作字符串的客户端
    6.         ValueOperations<String, String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    7.         List<DishDto> dishDtoList = JSON.parseObject(valueOperations.get("dish_" + categoryId + "_" + status), List.class);
    8.         // 如果redis中不存在这个缓存，则查询数据库，并且将查询到的结果存储到缓存中
    9.         if (dishDtoList == null) {
    10.             // 1. 调用 dao 层对象执行sql语句查询数据
    11.             List<Dish> dishList = dishMapper.selectByCategoryIdAndStatus(categoryId, status);
    12.             // 2. 遍历dishList，查询其相对应的口味数据表
    13.             dishDtoList = dishList.stream().map(dish -> {
    14.                 // 查询对应的口味表
    15.                 List<DishFlavor> dishFlavorList = dishFlavorMapper.selectByDishId(dish.getId());
    16.                 DishDto dishDto = new DishDto();
    17.                 // 将数据封装到dishDto中
    18.                 dishDto.setFlavors(dishFlavorList);
    19.                 // 将基本属性复制给dishDto
    20.                 BeanUtils.copyProperties(dish, dishDto);
    22.                 return dishDto;
    23.             }).collect(Collectors.toList());
    25.             // 把查询到的数据，存储到Redis中
    26.             // 把dishDtoList对象转换为Json格式
    27.             String dishJson = JSON.toJSONString(dishDtoList);
    28.             valueOperations.set("dish_" + categoryId, dishJson, 2, TimeUnit.DAYS);
    29.         }
    31.         // 返回数据
    32.         return dishDtoList;
    33.     }

    复制代码
  
  

3.2.2、清理菜品缓存

为了保证数据库中的数据和缓存中的数据一致，如果数据库中的数据发生变化，需要及时清理缓存数据
所以，需要在菜品的增删改中清空缓存数据

• 清理菜品缓存的方式有两种
  
  
  
  • A、清理所有分类下的菜品缓存
    
    
    
    • 1. //清理所有菜品的缓存数据
      2. Set keys = redisTemplhate.keys("dish_*"); //获取所有以dish_xxx开头的key
      3. redisTemplate.delete(keys); //删除这些key

      复制代码
    
    
  • B、清理当前添加菜品分类下的缓存
    
    
    
    • 1. //清理某个分类下面的菜品缓存数据
      2. String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId();
      3. redisTemplate.delete(key);

      复制代码
    
    
  • 两者的优劣（需要结合实际的业务场景考虑）
    
    
    
    • 对于这次的修改操作，用户可以修改菜品的分类，如果用户修改了了菜品的分类，那么原来的分类下将少一个菜品，新的分类下将多一个菜品，这样的话，两个分类的菜品列表数据都发生了变化
      
    • 即此时的情况不能只是删除某一个分类的菜品缓存
      
    • 所以，在本次的系统中推荐使用第一种方法清理菜品缓存
      
    
    
  
  
• 这里清理缓存的操作比较简单，就不演示了，只需要在数据发生变更后的代码后面添加一个删除缓存的代码即可，如下所示
  
  
  
  • 
    
  
  

3.3、功能测试

• ①、访问移动端，根据分类查询菜品列表，然后再检查Redis的缓存数据是否存在
  
  
  
  • 
    
  
  
• ②、当对菜品进行增删改的时候，查询Redis中的缓存数据，是否被清除
  
  
  
  • 
    
  • 
    
  • 
    
  
  

四、Spring Cache

4.1、Spring Cache介绍

• Spring Cache是一个框架，实现了基于注解的缓存功能，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能，大大简化我们在业务中操作缓存的代码
  
• Spring Cache只是提供了一层抽象，底层可以切换不同的cache实现。具体就是通过CacheManager接口来统一不同的缓存技术。CacheManager是Spring提供的各种缓存技术抽象接口
  
• 针对不同的缓存技术需要实现不同的CacheManager，如下表所示
  
  
  
  • CacheManager描述EhCacheCacheManager使用EhCache作为缓存技术GuavaCacheManager使用Google的GuavaCache作为缓存技术RedisCacheManager使用Redis作为缓存技术spring 自己也搞了一套缓存技术，默认的缓存
    spring缓存是缓存在Map集合中
    
  
  

4.2、Spring Cache注解

• 在SpringCache中提供了很多缓存操作的注解，常见的几个如下所示
  
  
  
  • 注解说明@EnableCaching开启缓存注解功能@Cacheable在方法执行前Spring先查看缓存中是否有数据，如果有数据，则直接返回缓存数据；若没有数据，则调用方法并将方法返回值放到缓存中@CachePut将方法的返回值或者参数放到缓存中@CacheEvict将一条或多条数据从缓存中删除
    
  
  
• 在SpringBoot项目中，使用缓存技术只需在项目中导入相关缓存技术的依赖包，并在启动类上使用@EnableCaching开启缓存支持即可
  
  
  
  • 例如使用Redis作为缓存技术，只需要导入Spring data Redis的maven坐标，同时在配置文件中配置Redis的相关配置即可
    
  
  

4.3、Spring Cache入门案例

• 接下来，我们可以通过一个入门案例演示以下SpringCache的常见用法。上面提到，SpringCache可以集成不同的缓存技术，如Redis、Ehcache甚至我们可以使用Map来缓存数据，接下来我们在演示的时候，就先通过一个Map来缓存数据，最后我们再换成Redis来缓存
  

4.3.1、环境准备

• ①、数据库准备
  
  
  
  • 1. /*
    2. SQLyog Ultimate v11.33 (64 bit)
    3. MySQL - 5.5.40 : Database - cache_demo
    4. *********************************************************************
    5. */
    6. /*!40101 SET NAMES utf8 */;
    7. /*!40101 SET SQL_MODE=''*/;
    8. /*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
    9. /*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
    10. /*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
    11. /*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;
    12. CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`cache_demo` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;
    14. USE `cache_demo`;
    16. /*Table structure for table `user` */
    18. DROP TABLE IF EXISTS `user`;
    20. CREATE TABLE `user` (
    21.                         `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    22.                         `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
    23.                         `age` int(11) DEFAULT NULL,
    24.                         `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
    25.                         PRIMARY KEY (`id`)
    26. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
    28. /*Data for the table `user` */
    30. LOCK TABLES `user` WRITE;
    32. UNLOCK TABLES;
    34. /*!40101 SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE */;
    35. /*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS */;
    36. /*!40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;
    37. /*!40111 SET SQL_NOTES=@OLD_SQL_NOTES */;

    复制代码
  
  
• ②、导入基本工程
  
  
  
  • 基本工程的创建，这里就不演示了，只是一个User表的增删改查操作
    
  • 
    
  
  
• ③、注入CacheManager
  
  
  
  • 我们可以在UserController注入一个CacheManager，在Debug时，我们可以通过CacheManger跟踪缓存中数据的变化
    
  • 
    
  • 我们可以进入CacheManger接口的源码中查看，默认的实现有几种，如下图所示
    
  • 
    
  • 而在上述的几个实现中，默认使用的是ConcurrentMapCacheManger，稍后我们可以通过断点的形式跟踪缓存数据的变化
    
  
  
• ④、启动类加上@EnableCaching注解
  
  
  
  • 在启动类加上该注解，就代表当前项目开启缓存注解功能
    
  • 
    
  
  

4.3.2、@CachePut注解

• @CachePut注解说明
  
  
  
  • 作用
    
    
    
    • 将方法返回值，放入缓存
      
    
    
  • value
    
    
    
    • 缓存的名称，每个缓存名称下面可以有很多key
      
    
    
  • key
    
    
    
    • 缓存的key，支持Spring的表达式语言SPEL语法
      
    
    
  
  

• ①、在save方法上加上注解@CachePut
  
  
  
  • 当前UserController的save方法是用来保存用户信息的，我们希望在该用户信息保存到数据库的同时，也往缓存中缓存一份数据，我们可以在save方法上加上注解 @CachePut，如下所示
    
  • 1.     /**
    2.      * CachePut：将方法返回值放入缓存
    3.      * value：缓存的名称，每个缓存名称下面可以有多个key
    4.      * key：缓存的key
    5.      */
    6.     @CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")
    7.     @PostMapping
    8.     public User save(@RequestBody  User user){
    9.         userService.save(user);
    10.         return user;
    11.     }

    复制代码

  • key的写法如下：
    

    
    

  
  

  
  
  • #user.id
    
    
    
    • #user指的是方法形参的名称, id指的是user的id属性 , 也就是使用user的id属性作为key
      
    
    
  • #user.name
    
    
    
    • #user指的是方法形参的名称, name指的是user的name属性 ,也就是使用user的name属性作为key
      
    
    
  • #result.id
    
    
    
    • #result代表方法返回值，该表达式 代表以返回对象的id属性作为key
      
    
    
  • #result.name
    
    
    
    • #result代表方法返回值，该表达式 代表以返回对象的name属性作为key
      
    
    

  
  
• ②、使用Postman进行功能测试
  
  
  
  • 启动服务,通过postman请求访问UserController的方法, 然后通过断点（Debug）的形式跟踪缓存数据
    
    
    
    • 
      
    
    
  • 第一次访问时，缓存中的数据是空的，因为save方法执行完毕后才会缓存数据
    
    
    
    • 
      
    
    
  • 第二次访问时，我们通过debug可以看到已经有一条数据了，就是上次保存的数据，已经缓存了，缓存的key就是用户的id
    
    
    
    • 
      
    
    
  
  
• PS
  
  
  
  • 上述的演示，最终的数据，实际上是缓存在ConcurrentHashMap中，那么当我们的服务器重启之后，缓存中的数据就会丢失。 后面使用了Redis来缓存就不存在这样的问题
    
  
  

4.3.3、@CacheEvict注解

• @CacheEvict注解说明
  
  
  
  • 作用
    
    
    
    • 清理指定缓存
      
    
    
  • value
    
    
    
    • 缓存的名称，每个缓存名称下面可以有多个key
      
    
    
  • key
    
    
    
    • 缓存的key，支持Spring的表达式语言SPEL语法
      
    
    
  
  

• ①、在delete方法上加@CacheEvict注解
  
  
  
  • 当我们在删除数据库user表数据的时候，需要删除缓存中对应的数据，此时就可以使用@CacheEvict注解，如下所示
    
    
    
    • 1.     /**
      2.      * CacheEvict：清理指定缓存
      3.      * value：缓存的名称，每个缓存名称下面可以有多个key
      4.      * key：缓存的key
      5.      */
      6.     @CacheEvict(value = "userCache", key = "#p0")
      7.     //#p0 代表第一个参数
      8.     //@CacheEvict(value = "userCache",key = "#root.args[0]") //#root.args[0] 代表第一个参数
      9.     //@CacheEvict(value = "userCache",key = "#id") //#id 代表变量名为id的参数
      10.     @DeleteMapping("/{id}")
      11.     public void delete(@PathVariable Long id){
      12.         userService.removeById(id);
      13.     }

      复制代码
    
    
  
  
• ②、使用Postman进行功能测试
  
  
  
  • 测试缓存的删除，先访问save方法任意次，保存n条数据到数据库的同时，也保存到缓存中，最终可以通过debug看到缓存中的数据信息，然后可以通过Postman方法delete方法，进行缓存的删除
    
  • 删除数据的时候，通过debug可以看到已经缓存的4条数据
    
    
    
    • 
      
    
    
  • 当执行完delete操作后，我们再保存一条数据，在保存的时候debug查看之前的缓存是否已经被删除
    
    
    
    • 
      
    • 
      
    
    
  
  
• ③、在update方法上加注解@CacheEvict
  
  
  
  • 在更新数据之后，数据库的数据已经发生了变更，我们需要将缓存中对应的数据删除掉，避免出现数据库数据与缓存数据不一致的情况
    
    
    
    • 1.     //@CacheEvict(value = "userCache",key = "#p0.id")   //第一个参数的id属性
      2.     //@CacheEvict(value = "userCache",key = "#user.id") //参数名为user参数的id属性
      3.     //@CacheEvict(value = "userCache",key = "#root.args[0].id") //第一个参数的id属性
      4.     @CacheEvict(value = "userCache",key = "#result.id")         //返回值的id属性
      5.     @PutMapping
      6.     public User update(@RequestBody  User user){
      7.         userService.updateById(user);
      8.         return user;
      9.     }

      复制代码
    
    
  • 加上注解之后，重启服务，然后使用Postman进行测试，测试步骤和方法跟上述①、②差不多，这里就不再演示
    
  
  

4.3.4、@Cacheable注解

• @Cacheable注解说明
  
  
  
  • 作用
    
    
    
    • 在方法执行前，Spring先查看缓存中是否有数据，如果有数据，则直接返回缓存数据；若没有数据，调用方法并将方法返回值放入到缓存中
      
    
    
  • value
    
    
    
    • 缓存的名称，每个缓存名称下面可以有多个key
      
    
    
  • key
    
    
    
    • 缓存的key，支持Spring的表达式语言SPEL语法
      
    
    
  
  

• ①、在getById方法上加@Cacheable注解
  
  
  
  • 1.     @Cacheable(value = "user",key = "#id")
    2.     @GetMapping("/{id}")
    3.     public User getById(@PathVariable Long id){
    4.         User user = userService.findById(id);
    5.         return user;
    6.     }

    复制代码
  
  
• ②、使用Postman进行功能测试
  
  
  
  • 重启服务，然后通过debug断点跟踪程序执行；可以发现，第一次访问，会请求Controller的方法，查询数据库。后面再查询相同的id，就直接获取到数据库，不用再查询数据库了，就说明缓存已经生效
    
    
    
    • 第一次查询
      
      
      
      • 
        
      • 
        
      
      
    • 第二次查询
      
      
      
      • 
        
      
      
    
    
  • 在测试的时候，查询一个数据库中不存在的id值，第一次查询缓存中没有，也会查询数据库。第二次查询的时候，会发现，不再查询数据库了，而是直接返回，那也就是说如果根据id没有查询到数据，那么会自动缓存一个null值，可以通过debug进行验证一下
    
    
    
    • 第一次查询
      
      
      
      • 
        
      • 
        
      
      
    • 第二次查询
      
      
      
      • 
        
      • 
        
      
      
    
    
  • 这时候就会出现一个问题，能不能查询到的值不为null值的时候再进行缓存，如果为null值，则不进行缓存呢？
    
  
  
• ③、缓存非null值
  
  
  
  • 在@Cacheable注解中，提供了两个属性分别为：condition、unless
    
    
    
    • condition
      
      
      
      • 表示满足什么条件，再进行缓存
        
      
      
    • unless
      
      
      
      • 表示满足条件则不缓存，与上述的condition是反向的
        
      
      
    
    
  • 具体实现方法如下所示
    
    
    
    • 1.     /**
      2.      * 注意： @Cacheable把方法的返回值缓存起来， 即使方法返回值为null也会被缓存，如果需要改变这个结果：
      3.      *          condition : 符合指定条件则缓存,这个属性不建议使用，因为condition这个属性不能使用result。
      4.      *          unless : 不符合指定条件则缓存
      5.      */
      6.     // @Cacheable 执行方法前先判断缓存是否存在指定id的user，
      7.     // 如果存在不会执行方法，直接返回缓存中数据即可。如果不存在才会返回缓存数据
      8.     @Cacheable(value = "user",key = "#id",unless = "#result==null")
      9.     @GetMapping("/{id}")
      10.     public User getById(@PathVariable Long id){
      11.         User user = userService.findById(id);
      12.         return user;
      13.     }

      复制代码
    
    
  • 这里这能使用unless，因为condition属性无法获取到结果#result
    
  
  

4.4.、Spring Cache集成Redis

• 在使用上述默认的ConcurrentHashMap做缓存时，服务重启之后，之前缓存的数据就全部丢失了，操作起来并不友好。在项目中使用，我们会选择使用redis来做缓存，主要需要操作以下几步
  
  
  
  • ①、添加依赖
    
    
    
    • 1.                          org.springframework.boot           spring-boot-starter-cache              
      2.        <dependency>
      3.            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      4.            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
      5.        </dependency>

      复制代码
    
    
  • ②、配置application.yaml配置文件（Spring层级下）
    
    
    
    • 1.   redis:
      2.     host: 127.0.0.1
      3.     database: 2
      4.   cache:
      5.     redis:
      6.       time-to-live: 1800000   #单位毫秒，设置缓存过期时间，可选

      复制代码
    
    
  • ③、测试
    
    
    
    • 
      
    
    
  
  

五、缓存套餐数据

5.1、思路分析

• 前面已经实现了移动端套餐查看功能，对应的服务端方法为SetmealController的list方法，此方法会根据前端提交的查询条件进行数据库查询操作
  
• 在高并发的情况下，频繁地查询数据库会导致系统性能下降，服务端响应时间增长。现在需要对此方法进行缓存优化，提高系统的性能
  

5.2、代码改造

• ①、导入SpringCache和Redis相关的maven坐标（spring data redis之前已经导入过了）
  
  
  
  • 1.         <dependency>
    2.             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    3.             <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
    4.         </dependency>

    复制代码
  
  
• ②、在application.yml配置文件中配置缓存数据的过期时间
  
  
  
  • 1.   cache:
    2.     redis:
    3.       time-to-live: 1800000 # 设置缓存数据过期时间

    复制代码
  
  
• ③、在启动类上加入@EnableCaching注解，开启缓存注解功能
  
  
  
  • 1. package com.coolman;
    3. import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
    4. import org.springframework.boot.SpringApplication;
    5. import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    6. import org.springframework.boot.web.servlet.ServletComponentScan;
    7. import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
    8. import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
    10. @SpringBootApplication
    11. @MapperScan(basePackages = "com.coolman.mapper")
    12. @ServletComponentScan(basePackages = "com.coolman.filters")
    13. @EnableTransactionManagement //开启对事务管理的支持
    14. @EnableCaching
    15. public class ReggieApplication {
    16.     public static void main(String[] args) {
    17.         SpringApplication.run(ReggieApplication.class, args);
    18.     }
    19. }

    复制代码
  
  
• ④、在SetmealServiceImpl的selectByCategoryIdAndStatus方法上加入@Cacheable注解
  
  
  
  • 在进行套餐数据查询时，需要根据分类ID和套餐的状态进行查询，所以在缓存数据的时候，可以将套餐分类id和套餐状态组合起来作为key，如下所示
    
    
    
    • 1627182182_1（1627182182是分类id，1是状态）
      
    
    
  • 1.     @Override
    2.     @Cacheable(value = "setmeal", key = "#categoryId + '_' + #status")
    3.     public List<SetMeal> selectByCategoryIdAndStatus(Long categoryId, Integer status) {
    4.         return setMealMapper.selectByCategoryIdAndStatus(categoryId, status);
    5.     }

    复制代码
  
  
• ⑤、在SetmealServiceImpl的数据变更方法上加入@CacheEvict注解
  
  
  
  • 为了保证数据库中数据与缓存数据的一致性，在添加套餐或者删除套餐数据之后，需要清空当前套餐缓存的全部数据
    
  • 那么@CacheEvict注解如何清除某一份缓存下所有的数据呢？这里可以指定@CacheEvict中的一个属性allEnties，将其设置为true即可，其含义为setmeal名称空间下面的所有key都删除
    
  • 1.     @CacheEvict(value = "setmeal", allEntries = true)   // allEntries = true 代表了setmeal名称空间下面的所有key都删除
    2.     public void update(SetMealDto setMealDto) {
    3.         // 补全数据，更新时间
    4.         setMealDto.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
    6.         // 更新setmeal表的数据
    7.         setMealMapper.updateByIds(setMealDto, new Long[]{setMealDto.getId()});
    9.         // 更新setmeal_dish表的数据
    10.         // 先删除,再修改
    11.         // 原因: 前端返回的数据是一个集合，有多个id，同时其中的数据也不是固定不变的，且是一对多关系，处理起来非常麻烦
    13.         // 给setmeal_dish补全数据
    14.         List<SetMealDish> setmealDishes = setMealDto.getSetmealDishes();
    15.         for (SetMealDish setmealDish : setmealDishes) {
    16.             // 设置创建人和创建时间
    17.             setmealDish.setCreateUser(setMealDto.getCreateUser());
    18.             setmealDish.setCreateTime(setMealDto.getCreateTime());
    20.             // 设置更新时间和更新人
    21.             setmealDish.setUpdateUser(setMealDto.getUpdateUser());
    22.             setmealDish.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
    24.             // 设置setmeal_id
    25.             setmealDish.setSetmealId(setMealDto.getId().toString());
    27.             // 设置sort
    28.             setmealDish.setSort(0);
    29.         }
    30.         // 根据id批量删除数据
    31.         ArrayList<String> ids = new ArrayList<>();
    32.         ids.add(setMealDto.getId().toString());
    33.         setMealDishMapper.deleteByIds(ids);
    35.         // 批量插入数据
    36.         setMealDishMapper.batchInsert(setmealDishes);
    38.     }

    复制代码
  • 上述代码只是修改功能的一个方法，其他有数据变更的操作，一般都要清理缓存，以保证数据库的数据和缓存的数据一致
    
  
  

5.3、功能测试

• 代码编写完成之后,重启工程,然后访问后台管理系统,对套餐数据进行新增以及删除, 然后通过Redis的图形化界面工具,查看Redis中的套餐缓存是否已经被删除
  
• ①、第一次查询套餐列表，查看Redis中是否存储相对应的数据
  
  
  
  • 
    
  • 
    
  
  
• ②、第二次查询套餐列表，查看服务端终端输出的是否有SQL语句，验证是否是从Redis中读取数据
  
  
  
  • 
    
  
  
• ③、执行数据变更操作（这里测试使用添加功能），查看Redis中的缓存数据是否删除
  
  
  
  • 
    
  • 
    
  • 这里有部分dish值出现null字符的原因是之前在没单纯使用RedisTemplate对象的时候没有删除测试代码，所以不管传入的status值是否为null值，其都会存储到缓存中，不过在这里无伤大雅，仅作为测试，在实际应用场景中，非常不建议同时使用RedisTemplate和Spring redis data
    
  
  
• 到这里，项目的缓存优化结束！
  

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