外卖项目优化-01-redis缓存短信验证码、菜品数据、Spring Cache(注解开发缓存)、(注解开发)缓存套餐数据
文章目录
- 外卖项目优化-01
- 课程内容
- 前言
- 1. 环境搭建
- 1.1 版本控制
- 解决branch和tag命名冲突
- 1.2 环境准备
- 2. 缓存短信验证码
- 2.1 思路分析
- 2.2 代码改造
- 2.3 功能测试
- 3. 缓存菜品信息
- 3.1 实现思路
- 3.2 代码改造
- 3.2.1 查询菜品缓存
- 3.2.2 清理菜品缓存
- 3.3 功能测试
- 3.4 提交并推送代码
- 4. SpringCache
- 4.1 介绍
- 4.2 注解
- 4.3 入门程序
- 4.3.1 环境准备
- 4.3.2 @CachePut注解
- 4.3.3 @CacheEvict注解
- 4.3.4 @Cacheable注解
- 4.4 集成Redis
- 5. 缓存套餐数据
- 5.1 实现思路
- 5.2 缓存套餐数据
- 5.2.1 代码实现
- 5.2.2 测试
- 5.3 清理套餐数据
- 5.3.1 代码实现
- 5.3.2 测试
- 5.3.3 其他功能缓存处理
- 5.4 提交推送代码
外卖项目优化-01
课程内容
- 环境搭建
- 缓存短信验证码
- 缓存菜品信息
- SpringCache
- 缓存套餐数据
前言
1). 当前系统存在的问题
之前我们已经实现了移动端菜品展示、点餐、购物车、下单等功能,但是由于移动端是面向所有的消费者的,请求压力相对比较大,而我们当前所有的数据查询都是从数据库MySQL中直接查询的,那么可能就存在如下问题: 频繁访问数据库,数据库访问压力大,系统性能下降,用户体验较差。
2). 解决该问题的方法
要解决我们上述提到的问题,就可以使用我们前面学习的一个技术:Redis,通过Redis来做缓存,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做缓存之后,我们在进行数据查询时,就需要先查询缓存,如果缓存中有数据,直接返回,如果缓存中没有数据,则需要查询数据库,再将数据库查询的结果,缓存在redis中。
1. 环境搭建
1.1 版本控制
接下来,我们就需要对我们的功能进行优化,但是需要说明的是,我们不仅仅要对上述提到的缓存进行优化,还需要对我们程序的各个方面进行优化。我们本章节主要是针对于缓存进行优化,为了方便的对我们各个优化版本的代码进行管理,我们使用Git来控制代码版本。 那么此时我们就需要将我们之前开发完成的代码提交到Git,并且推送到码云Gitee的远程仓库,执行步骤如下:
其实之前学习完git时有些操作我已经做过了,这里有些操作就可以忽略了
1). 创建Gitee远程仓库
2). idea-创建本地仓库
3). 准备忽略文件.gitignore
在我们的项目中, 有一些文件是无需提交的到git,比如: .idea,target/,*.iml等。我们可以直接将今天课程资料中提供的.gitignore 文件导入到我们的项目中。
我之前的忽略文件感觉没有教程的丰富,内容就替换成教程的吧
4). idea-提交并推送本地代码
A. 添加项目文件进暂存区
就是add操作
B. 提交代码
就是commit操作
C. 推送代码到远程仓库
就是push操作
5). 查看gitee远程仓库
看一下我最新的吧
我已经打好了一个标签了
没想到教程标准做法是直接创建一个新分支,也确实是啊,到时候想回到刚开发好的状态,直接切换到主分支即可,想看看优化后的项目,直接切换到马上要创建的新分支即可。多方便啊
6). 创建分支
目前默认git中只有一个主分支master,我们接下来进行缓存的优化,就不在master分支来操作了,我们需要在git上创建一个单独的分支v1.0,缓存的优化,我们就在该分支上进行操作。
创建完成后自动切换到v1.0分支了,当前代码状态和master还是完全一样
但是接下来所有的操作都是在此分支下做的,不会影响到master分支了
先在v1.0分支上开发,测试通过后发现没问题,再给他合并到master主分支
当前创建的v1.0分支,是基于master分支创建出来的,所以目前master分支的代码, 和v1.0分支的代码是完全一样的,接下来把v1.0的代码也推送至远程仓库。
解决branch和tag命名冲突
千万注意分支branch和标签tag不能重名,否则push时会报错
打算以后tag都用v1.0.x
的形式 而 branch 就用 v1.0
的形式
于是想办法将之前的分支名v1.0 修改为v1.0.0
注意思路是: 先在本地修改好,然后删除远程v1.0 tag和v1.0 branch,然后重新推送
一些命令参考的这篇博客
-
先重命名本地分支 (虽然不需要改,但是这很重要,不然下面的操作没法子做)
git branch -m 旧分支名称 新分支名称git branch -m v1.0 v2.0
可以
git branch
查看一下
-
再重命名本地tag
git tag 新tag名称 旧tag名称
git tag v1.0.0 v1.0
可以
git tag
查看本地tag好像并不是重命名,而是复制了一份
那么正好,将原来的v1.0 tag 直接删除了呗 -
删除旧tag
git tag -d 标签名
git tag -d v1.0
-
将本地重命名后的tag v1.0.0 推送到远程
git push origin v1.0.0
到远程看有两个tag了,内容完全一样,删除旧的v1.0
删除后如下:
-
再将本地branch名称修改过来
git branch -m 旧分支名称 新分支名称
git branch -m v2.0 v1.0
现在本地已经修改完毕了
随便修改一个本地文件,然后commit and push, 就不会报错了
远程查看: 注意切换到v1.0分支下查看
7). 推送分支代码到远程
1.2 环境准备
注意都是在v1.0分支下开发的
1). 在项目的pom.xml文件中导入spring data redis的maven坐标
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2). 在项目的application.yml中加入redis相关配置
redis:host: 192.168.141.100port: 6379#password: root@123456password: 123456database: 0
注意: 引入上述依赖时,需要注意yml文件前面的缩进,上述配置应该配置在spring层级下面。
ip地址换成自己的,这里我选择连接远程虚拟机的redis
3). 编写Redis的配置类RedisConfig,定义RedisTemplate
自己创建一个RedisTemplate对象放到IOC容器中,或者说bean中,这样boot自动装配发现ioc中已经有该类型的bean了,就不会再帮你创建了,直接注入
.
自己创建的好处,可以设置序列化器,默认的序列化器不匹配有点麻烦
cn.whu.reggie.config.RedisConfig
package cn.whu.reggie.config;import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
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.StringRedisSerializer;@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {@Beanpublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();//默认的Key序列化器为:JdkSerializationRedisSerializerredisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);return redisTemplate;}
}
解释说明:
1). 在SpringBoot工程启动时, 会加载一个自动配置类 RedisAutoConfiguration, 在里面已经声明了RedisTemplate这个bean
上述框架默认声明的RedisTemplate用的key和value的序列化方式是默认的 JdkSerializationRedisSerializer,如果key采用这种方式序列化,最终我们在测试时通过redis的图形化界面查询不是很方便,如下形式:
2). 如果使用我们自定义的RedisTemplate, key的序列化方式使用的是StringRedisSerializer, 也就是字符串形式, 最终效果如下:
3). 定义了两个bean会不会出现冲突呢? 答案是不会, 因为源码如下:
4). 提交到远程仓库一次
2. 缓存短信验证码
2.1 思路分析
前面我们已经实现了移动端手机验证码登录,随机生成的验证码我们是保存在HttpSession中的。但是在我们实际的业务场景中,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。
现在需要改造为将验证码缓存在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分钟;
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
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
2). 在UserController的sendMsg方法中,将生成的验证码保存到Redis
// 改用 redis 4、5两步合为一步了 【redis确实可以看成一种更快的session,这么理解舒服多了啊】
// 将生成的验证码缓存到Redis中,并且设置有效期5分钟
// key还是手机号 value还是code
redisTemplate.opsForValue().set(phone,code,5, TimeUnit.MINUTES);
4、5两步注释掉了
// 4. 将生成的验证码保存到Session
session.setAttribute(phone,code); // 直接手机号phone作为key, 验证码code作为值// 5. 设置session失效时间为5min 注意单位为秒
SMSUtils.deadTime(5*60,phone,session);
原来是工具类实现的5min过期,开新线程用于销毁验证码,现在也不需要了,用redis可快多了
3). 在UserController的login方法中,从Redis中获取生成的验证码,如果登录成功则删除Redis中缓存的验证码
// 改用redis
// 从redis中获取缓存的验证码
String redisCode = (String) redisTemplate.opsForValue().get(phone);
// 如果用户登录成功,删除redis中缓存的验证码
redisTemplate.delete(phone);
2.3 功能测试
代码编写完毕之后,重启服务。
1). 访问前端工程,获取验证码
不要着急登录,可以到RedisDesktopManager可视化工具里看看值
通过控制台的日志,我们可以看到生成的验证码:
2). 通过Redis的图形化界面工具查看Redis中的数据
先别点登录,登录成功,验证码就会被删除,可视化工具里就看不到了
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
先确认登录成功:
再刷新redis查看
果然电话号码那项就没有了
3. 缓存菜品信息
3.1 实现思路
前面我们已经实现了移动端菜品查看功能,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。现在需要对此方法进行缓存优化,提高系统的性能。
那么,我们又需要思考一个问题, 具体缓存几份数据呢, 所有的菜品缓存一份 , 还是说需要缓存多份呢? 我们可以看一下我们之前做的移动端效果:
我们点击哪一个分类,展示的就是该分类下的菜品, 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,缓存多份数据,页面在查询时,点击的是哪个分类,我们就查询该分类下的菜品缓存数据。
具体的实现思路如下:
1). 改造DishController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). 改造DishController的save和update方法,加入清理缓存的逻辑。(有更新就清理下对应的缓存,下次再请求就会去数据库查喽,然后再给他放入缓存)
注意:
在使用缓存过程中,要注意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。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
需要改造的代码为: DishController
3.2.1 查询菜品缓存
改造的方法 | redis的数据类型 | redis缓存的key | redis缓存的value |
---|---|---|---|
list | string | dish_分类Id_状态 , 比如: dish_12323232323_1 | List |
1). 在DishController中注入RedisTemplate
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
2). 在list方法中,查询数据库之前,先查询缓存, 缓存中有数据, 直接返回
// 0. 先从redis中获取缓存数据
List<DishDto> dishDtos = null;
//动态构造key
String key = "dish_" + dish.getCategoryId() + "_" + dish.getStatus();//dish_1397844391040167938_1
dishDtos = (List<DishDto>) redisTemplate.opsForValue().get(key); // 会自动反序列化 多好呀// 0.1 redis中存在该数据,直接返回,无需查询数据库
if(dishDtos != null){return R.success(dishDtos);
}
3). 如果redis不存在,查询数据库,并将数据库查询结果,缓存在redis,并设置过期时间
// 0.2 如果不存在,才需要查询数据库,并将查询到的菜品数据缓存到redis中
redisTemplate.opsForValue().set(key,dishDtos,60, TimeUnit.MINUTES);
// 1) value直接就是对象 会自动帮你序列化和反序列化(也是为啥pojo一定得实现Serializable接口)
// 2) 缓存也设置过期时间,60min也就是1h, 万一一直没人访问释放很正常,节省内存嘛 (个人觉得每次有查询就延长一点时间最好)
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,我们需要在添加菜品、更新菜品时清空缓存数据。
1). 修改菜品,清空缓存
在修改菜品的方法updateById中,当菜品数据更新完毕之后,需要清空菜品的缓存。那么这里清理菜品缓存的方式存在两种:
A. 清理所有分类下的菜品缓存
// 方法一:简单粗暴 清理所有菜品缓存 【同时也感受到了redis命令设计得好 spring封装得也好】
Set<String> keys = redisTemplate.keys("dish_*");// 直接可以匹配
redisTemplate.delete(keys);// 直接可以批量删除
B. 清理当前添加菜品分类下的缓存
// 方法二:清理某个分类下的缓存数据 [精细清理]
String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId() + "_1";
redisTemplate.delete(key);
注意: 在这里我们推荐使用第一种方式进行清理,这样逻辑更加严谨。 因为对于修改操作,用户是可以修改菜品的分类的,如果用户修改了菜品的分类,那么原来分类下将少一个菜品,新的分类下将多一个菜品,这样的话,两个分类下的菜品列表数据都发生了变化。
2). 保存菜品,修改菜品,删除菜品,清空缓存
具体使用哪种方式呢?视情况而定,eg:
保存菜品:推荐使用第二种清理的方式, 只清理当前菜品关联的分类下的菜品数据。
修改菜品:推荐使用第一种清理的方式, 因为一次修改可能涉及多个分类,只清理一个不够 (突然想念存储过程了,唉,可惜人家不是redis)
还有就是该请求也是修改,但是没有上传categoryId信息,如果临时去查,会不会反而降低了效率呢?不如直接就清空了。
修改菜品:updateById
// 方法一:简单粗暴 清理所有菜品缓存 【同时也感受到了redis命令设计得好 spring封装得也好】
Set<String> keys = redisTemplate.keys("dish_*");// 直接可以匹配
redisTemplate.delete(keys);
保存菜品: save
// 方法二:清理某个分类下的缓存数据 [精细清理]
String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId() + "_1";
redisTemplate.delete(key);
(批量)起售/停售: updateByIds
// 根本就不知道 categoryId 去数据库一个个查 那么redis的意义就小了 直接清空菜品缓存吧
Set<String> keys = redisTemplate.keys("dish_*");// 直接可以匹配
redisTemplate.delete(keys);
(批量)删除商品:deleteByIds
// 根本就不知道 categoryId 去数据库一个个查 那么redis的意义就小了 直接清空菜品缓存吧
Set<String> keys = redisTemplate.keys("dish_*");// 直接可以匹配
redisTemplate.delete(keys);
3.3 功能测试
代码编写完毕之后,重新启动服务。
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,是否可以正常缓存;
我们也可以在服务端,通过debug断点的形式一步一步的跟踪代码的执行。
2). 当我们在进行新增及修改菜品时, 查询Redis中的缓存数据, 是否被清除;
3.4 提交并推送代码
1). 提交并推送代码
在v1.0分支中, 将我们已经实现并且测试通过的使用redis缓存验证码和菜品信息的代码,提交并推送至Gitee
2). 合并代码到master分支
A. 将代码切换到master分支
切换完成之后,可以偷偷看看DishController,看看代码什么样的,发现确实是修改之前的,前面的修改都没有
B. 将v1.0分支的代码合并到当前master分支
merge完毕,这个时候又可以偷偷看看代码,发现修改的那些缓存代码全部同步过来了
C. 将master分支合并后代码推送到Gitee
修改了哪些地方都给给你列出来了,真好
D. 切换回v1.0分支,继续开发优化功能
4. SpringCache
4.1 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:
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 |
4.2 注解
在SpringCache中提供了很多缓存操作的注解,常见的是以下的几个:
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,调用方法并将方法返回值放到缓存中 |
@CachePut | 将方法的返回值放到缓存中 |
@CacheEvict | 将一条或多条数据从缓存中删除 |
在spring boot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坐标即可。
4.3 入门程序
接下来,我们将通过一个入门案例来演示一下SpringCache的常见用法。 上面我们提到,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
drop database if exists cache_demo;create database cache_demo;use cache_demo;create table user(id bigint primary key,name varchar(255),age int,address varchar(255)
)insert into user values(1,'张三',18,'北京');
insert into user values(2,'李四',19,'上海');
insert into user values(3,'王五',20,'广州');
insert into user values(4,'赵六',21,'武汉');
insert into user values(5,'田七',22,'南京');select * from user;
2). 导入基础工程
基础环境的代码,在我们今天的资料中已经准备好了, 大家只需要将这个工程导入进来就可以了。导入进来的工程结构如下:
链接:https://pan.baidu.com/s/174IEaLXYwzTJhEAl-RIj4Q
提取码:nli8
就不自己慢慢创建了,直接导入吧
由于SpringCache的基本功能是Spring核心(spring-context)中提供的,所以目前我们进行简单的SpringCache测试,是可以不用额外引入其他依赖的。
注意: application.yml 里的password改成自己的
3). 注入CacheManager
我们可以在UserController注入一个CacheManager,在Debug时,我们可以通过CacheManager跟踪缓存中数据的变化。
我们可以看到CacheManager是一个接口,默认的实现有以下几种 ;
而在上述的这几个实现中,默认使用的是 ConcurrentMapCacheManager。稍后我们可以通过断点的形式跟踪缓存数据的变化。
4). 引导类上加@EnableCaching
在引导类上加该注解,就代表当前项目开启缓存注解功能。
4.3.2 @CachePut注解
@CachePut 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,用法如下:
/*** CachePut: 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多个key (userCache表示user模块这一大类的缓存)* key: 缓存的key* * (可以通过spel(spring表达式语言)获取方法内的变量)* #result 就表示方法返回值 =》 #result.id* #user 就获取了参数 (user是参数名) =》 #user.id*/
@CachePut(value = "userCache",key = "#user.id")
@PostMapping
public User save(User user){userService.save(user);return user;
}
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). 测试
启动服务,通过postman请求访问UserController的方法, 然后通过断点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。
注意: 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。 我们后面使用了Redis来缓存就不存在这样的问题了。
4.3.3 @CacheEvict注解
@CacheEvict 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 方法上加注解@CacheEvict
当我们在删除数据库user表的数据的时候,我们需要删除缓存中对应的数据,此时就可以使用@CacheEvict注解, 具体的使用方式如下:
/**
* CacheEvict: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
*/
@CacheEvict(value = "userCache",key = "#p0") //#p0 代表第一个参数
//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#root.args[0]") //#root.args[0] 代表第一个参数
//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#id") //#id 代表变量名为id的参数
@DeleteMapping("/{id}")
public void delete(@PathVariable Long id){userService.removeById(id);
}
2). 测试
要测试缓存的删除,我们先访问save方法4次,保存4条数据到数据库的同时,也保存到缓存中,最终我们可以通过debug看到缓存中的数据信息。 然后我们在通过postman访问delete方法, 如下:
略
删除数据时,通过debug我们可以看到已经缓存的4条数据:
略
当执行完delete操作之后,我们再次保存一条数据,在保存的时候debug查看一下删除的ID值是否已经被删除。
略
发现,此处使用Map作为缓存,虽然也都是缓存在内存,但是不能称之为数据库,因为项目一重启,map缓存会随着全部丢失。
而redis其实和项目本身是分开的,虽然也是存在内存中,但是项目进程被干掉,redis还在运行,哪些redis内存缓存,还会存在,下次项目重启还能不丢失继续使用。这也是为啥redis将数据存储在内存还敢号称数据的原因(真的做到了把内存当做硬盘用)。
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。
// 此处这4种写法都是等价的
//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#p0.id") //第一个参数的id属性
//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#root.args[0].id") //第一个参数的id属性
//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#result.id") //返回值的id属性
@CacheEvict(value = "userCache",key = "#user.id") //参数名为user参数的id属性
@PutMapping
public User update(User user){userService.updateById(user);return user;
}
加上注解之后,我们可以重启服务,然后测试方式,基本和上述相同,先缓存数据,然后再更新某一条数据,通过debug的形式查询缓存数据的情况。
4.3.4 @Cacheable注解
@Cacheable 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上加注解@Cacheable
/*** 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,调用方法并将方法返回值放到缓存中* 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*/
@Cacheable(value = "userCache", key = "#id")
@GetMapping("/{id}")
public User getById(@PathVariable Long id){User user = userService.getById(id);return user;
}
2). 测试
我们可以重启服务,然后通过debug断点跟踪程序执行。我们发现,第一次访问,会请求我们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,就说明缓存生效了。
图略
problem:
当我们在测试时,查询一个数据库不存在的id值,第一次查询缓存中没有,也会查询数据库。而第二次再查询时,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。 我们可以通过debug,验证一下:
我们能不能做到,当查询到的值不为null时,再进行缓存,如果为null,则不缓存呢? 答案是可以的。
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 ;
具体实现方式如下:
/*** 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,调用方法并将方法返回值放到缓存中* 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** condition:条件,满足条件时才缓存数据 (无法获取result )* unless:满足条件则不缓存*/
@Cacheable(value = "userCache", key = "#id", unless = "#result == null")
@GetMapping("/{id}")
public User getById(@PathVariable Long id){User user = userService.getById(id);return user;
}
注意: 此处,我们使用的时候只能够使用 unless, 因为在condition中,我们是无法获取到结果 #result的。
4). 在list方法上加注解@Cacheable
在list方法中进行查询时,有两个查询条件,如果传递了id,根据id查询; 如果传递了name, 根据name查询,那么我们缓存的key在设计的时候,就需要既包含id,又包含name。 具体的代码实现如下:
Cacheable注解不仅可以读缓存,还可以写缓存 全能啊
// 这个注解不仅可以读缓存,还可以自己写缓存 ★
// 查询条件有2个,所以key也关联2个
@Cacheable(value = "userCache",key = "#user.id +'_'+ #user.name")
@GetMapping("/list")
public List<User> list(User user){LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.eq(user.getId() != null,User::getId,user.getId());queryWrapper.eq(user.getName() != null,User::getName,user.getName());List<User> list = userService.list(queryWrapper);return list;
}
然后再次重启服务,进行测试。
第一次查询时,需要查询数据库,在后续的查询中,就直接查询了缓存,不再查询数据库了。
4.4 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). pom.xml
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2). application.yml
spring:redis:host: 192.168.200.200port: 6379password: root@123456database: 0cache:redis:time-to-live: 1800000 #设置缓存过期时间,可选 (单位ms: 1800000ms=1800s=30min)
加上redis依赖,并且yml中配置上redis,顶层CacheManager接口就会自动使用redis的实现类,也就是底层使用redis缓存而非map缓存
3). 测试
重新启动项目,通过postman发送根据id查询数据的请求,然后通过redis的图形化界面工具,查看redis中是否可以正常的缓存数据。
确实就用到redis啦~
重启服务器,再次访问相同的链接,发现缓存还在~
5. 缓存套餐数据
5.1 实现思路
前面我们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。
具体的实现思路如下:
1). 导入Spring Cache和Redis相关maven坐标
2). 在application.yml中配置缓存数据的过期时间
3). 在启动类上加入@EnableCaching注解,开启缓存注解功能
4). 在SetmealController的list方法上加入@Cacheable注解 (写缓存+读缓存)
5). 在SetmealController的save和delete方法上加入CacheEvict注解
5.2 缓存套餐数据
5.2.1 代码实现
1). pom.xml中引入依赖
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
备注: spring-boot-starter-data-redis 这个依赖前面已经引入了, 无需再次引入。
2). application.yml中设置缓存过期时间
spring: cache:redis:time-to-live: 1800000 #设置缓存数据的过期时间
3). 启动类上加入@EnableCaching注解
4). SetmealController的list方法上加入@Cacheable注解
在进行套餐数据查询时,我们需要根据分类ID和套餐的状态进行查询,所以我们在缓存数据时,可以将套餐分类ID和套餐状态组合起来作为key,如: 1627182182_1 (1627182182为分类ID,1为状态)。
/**
* 根据条件查询套餐数据
* @param setmeal
* @return
*/
@GetMapping("/list")
@Cacheable(value = "setmealCache",key = "#setmeal.categoryId + '_' + #setmeal.status")
public R<List<Setmeal>> list(Setmeal setmeal){LambdaQueryWrapper<Setmeal> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.eq(setmeal.getCategoryId() != null,Setmeal::getCategoryId,setmeal.getCategoryId());queryWrapper.eq(setmeal.getStatus() != null,Setmeal::getStatus,setmeal.getStatus());queryWrapper.orderByDesc(Setmeal::getUpdateTime);List<Setmeal> list = setmealService.list(queryWrapper);return R.success(list);
}
5.2.2 测试
缓存数据的代码编写完毕之后,重新启动服务,访问移动端进行测试,我们登陆之后在点餐界面,点击某一个套餐分类,查询套餐列表数据时,服务端报错了,错误信息如下:
为什么会报出这个错误呢?
因为 @Cacheable 会将方法的返回值R缓存在Redis中,而在Redis中存储对象,该对象是需要被序列化的,而对象要想被成功的序列化,就必须得实现 Serializable 接口。而当前我们定义的R,并未实现 Serializable 接口。所以,要解决该异常,只需要让R实现 Serializable 接口即可。如下:
修复完毕之后,再次重新测试,访问套餐分类下对应的套餐列表数据后,我们会看到Redis中确实可以缓存对应的套餐列表数据。
5.3 清理套餐数据
5.3.1 代码实现
为了保证数据库中数据与缓存数据的一致性,在我们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,这里我们可以指定@CacheEvict中的一个属性 allEnties,将其设置为true即可。
1). 在delete方法上加注解@CacheEvict
@DeleteMapping
@CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true) // allEntries = true 表示清理所有缓存
public R<String> delete(@RequestParam List<Long> ids){log.info("根据id批量删除(单个id就是单删): ids={}",ids);setmealService.removeWithDish(ids);//删除套餐,还要删除中间表setmeal_dish的"套餐-菜品"关联记录return R.success("删除成功!");
}
2). 在save方法上加注解@CacheEvict
@PostMapping
@CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true) // allEntries = true 表示清理所有缓存
public R<String> save(@RequestBody SetmealDto setmealDto){log.info("套餐信息:{}",setmealDto);setmealService.saveWithDish(setmealDto);return R.success("新增套餐成功");
}
5.3.2 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。
果然被删除了
5.3.3 其他功能缓存处理
其实只有前台查询需要缓存处理,因为前台访问量是巨大的,后台访问量很小,不需要缓存也没事儿。
但是对于一些更新操作,必须得有清空缓存操作,不然,业务逻辑就不对了。
所以修改套餐信息和批量启售/停售 controller方法上得加上清空缓存的操作
@CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries = true)
(也要清空,万一修改了套餐类型呢)
5.4 提交推送代码
到目前为止,我们已经在v1.0这个分支中完成了套餐数据的缓存,接下来我们就需要将代码提交并推送到远程仓库。
然后,在idea中切换到master分支,然后将v1.0分支的代码合并到master。
再将合并后的master分支的代码,推送到远程仓库。
查看下远程仓库是否真的推送到了:
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