标签：缓存练习 redis springframework key import org

redis相关练习

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。

环境准备

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: 192.168.206.128
    port: 6379
    database: 0
    jedis:
      pool:
        max-active: 10
        max-idle: 5

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。

3). 编写Redis的配置类RedisConfig,定义RedisTemplate

package com.tyhxzy.reggie.config;

import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnSingleCandidate;
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.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean(name="redisTemplate")
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        //由于GenericJackson2JsonRedisSerializer这个序列化器对待LocalDateTime类型字段进行序列化的时候给LocaDatetime对象增加了很多的字段，
        //导致反序列会失败。 解决方案：
        //template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return template;
    }
}

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:

缓存短信验证码

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;

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

package com.tyhxzy.reggie.controller;

import com.tyhxzy.reggie.common.R;
import com.tyhxzy.reggie.entity.User;
import com.tyhxzy.reggie.service.UserService;
import com.tyhxzy.reggie.utils.SMSUtils;
import com.tyhxzy.reggie.utils.ValidateCodeUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.http.HttpSession;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
@RequestMapping("/user")
@Slf4j
public class UserController {


    @Autowired
    private UserService userService;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;


    /**
     * {phone:18000110011}
     * 作用：发送验证码
     * @return
     */
    @PostMapping("/sendMsg")
    public R sendMsg(@RequestBody  User user){
        //1. 生成随机验证码
        String verifyCode = "1234";//ValidateCodeUtils.generateValidateCode(4)+"";
        log.info("本次生成的验证码："+verifyCode);
        //2. 发送信息  直接在控制台上去查看就可以了。主要是方便我们去登录，不是钱不钱问题了。
      //  SMSUtils.sendMessage("黑马旅游网","SMS_205126318",user.getPhone(),verifyCode);

        //3.  生成的验证码你需要保存到session,session过期时间默认是30分钟，时间太长，不适用于验证码，我们可以考虑使用Redis
       /// session.setAttribute("verifyCode_"+user.getPhone(),verifyCode);
        ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
        valueOperations.set("verifyCode_"+user.getPhone(),verifyCode,1, TimeUnit.MINUTES); //设置多少分钟失效，验证码一般是1分钟失效

        return R.success("发送成功");
    }


   
}

登陆校验代码需要从redis中取出数据

package com.tyhxzy.reggie.controller;

import com.tyhxzy.reggie.common.R;
import com.tyhxzy.reggie.entity.User;
import com.tyhxzy.reggie.service.UserService;
import com.tyhxzy.reggie.utils.SMSUtils;
import com.tyhxzy.reggie.utils.ValidateCodeUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.http.HttpSession;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
@RequestMapping("/user")
@Slf4j
public class UserController {


    @Autowired
    private UserService userService;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;


  

    /**
     *作用：登录
     * 请求url： http://localhost:8080/user/login
     * 请求方式： post请求
     *请求数据：{
                 "phone": "18000110011",
                 "code": "1234"
             }
     map.put("phone","18000110011")
     map.put("code","1234");
     */
    @PostMapping("/login")
    public R login(@RequestBody  Map<String,String> param,HttpSession session){
        //1. 取出客户提交手机号与验证码
        String phone = param.get("phone");
        String code = param.get("code");  //用户输入
        //2. 从redis中取出验证码
       // String verifyCode = (String) session.getAttribute("verifyCode_"+phone); //系统生成验证码
        ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
        String verifyCode = (String) valueOperations.get("verifyCode_" + phone);


        //3. 交给service去校验
        User user =  userService.login(phone,code,verifyCode);
        if(user!=null){
            //登录成功我需要在session中做一个登录成功标记
            session.setAttribute("user",user.getId());
            //删除验证码
            redisTemplate.delete("verifyCode_" + phone);
        }
        return R.success("登录成功");
    }
}

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

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

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

缓存app信息

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DishServiceImpl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。

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。

代码改造

需要改造的代码为： DishServiceImpl

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DishServiceImpl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

package com.tyhxzy.reggie.service.impl;

import com.github.pagehelper.PageHelper;
import com.github.pagehelper.PageInfo;
import com.tyhxzy.reggie.dao.CategoryDao;
import com.tyhxzy.reggie.dao.DishDao;
import com.tyhxzy.reggie.dao.DishFlavorDao;
import com.tyhxzy.reggie.entity.Category;
import com.tyhxzy.reggie.entity.Dish;
import com.tyhxzy.reggie.entity.DishFlavor;
import com.tyhxzy.reggie.entity.Page;
import com.tyhxzy.reggie.entity.dto.DishDto;
import com.tyhxzy.reggie.service.DishService;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
public class DishServiceImpl implements DishService {


    @Autowired(required = false)
    private DishDao dishDao;

    @Autowired(required = false)
    private DishFlavorDao dishFlavorDao;


    @Autowired(required = false)
    private CategoryDao categoryDao;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

 

    /**
     * 使用缓存思路：
     *     1. 请求过来获取数据的时候先问redis获取
     *     2. 如果redis有数据直接从redis中返回
     *     3. 如果redis没有数据，查询数据库，查询的结果存储到redis中。
     *
     * @param categoryId  类别的id
     * @param status
     * @return
     */
    @Override
    public List<DishDto> list(Long categoryId,Integer status) {
        List<DishDto> dishDtoList = null;
        ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
//  1. 请求过来获取数据的时候先问redis获取
        String key = "dish_"+categoryId+"_"+status;
        if(valueOperations.get(key)!=null){
            dishDtoList = (List<DishDto>) valueOperations.get(key);
        }else {
            //如果redis中没有对应的缓存数据，那么我们就直接查询数据库，然后把查询的结果保存到redis中。
            List<Dish> dishList = dishDao.findByCategoryId(categoryId, status);

            //遍历所有的菜品，然后查询每一个菜品对应的口味，然后封装到DTO里面
            dishDtoList = dishList.stream().map(dish -> {
                DishDto dishDto = new DishDto();
                //属性拷贝
                BeanUtils.copyProperties(dish, dishDto);
                //查询菜品对应口味
                List<DishFlavor> flavorList = dishFlavorDao.findByDishId(dish.getId());
                dishDto.setFlavors(flavorList);
                return dishDto;
            }).collect(Collectors.toList());
              valueOperations.set(key,dishDtoList,1, TimeUnit.DAYS);//一天的有效时间
        }

        return dishDtoList;
    }
}

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). 保存菜品,清空缓存

在保存菜品的方法save中，当菜品数据保存完毕之后，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

//清理所有菜品的缓存数据
Set keys = redisTemplhate.keys("dish_*"); //获取所有以dish_xxx开头的key
redisTemplate.delete(keys); //删除这些key

B. 清理当前添加菜品分类下的缓存

//清理某个分类下面的菜品缓存数据
String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId();
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。

DishServiceImpl 保存新增菜品

@Service
public class DishServiceImpl implements DishService {


    @Autowired(required = false)
    private DishDao dishDao;

    @Autowired(required = false)
    private DishFlavorDao dishFlavorDao;


    @Autowired(required = false)
    private CategoryDao categoryDao;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 菜品的添加
     * @param dishDto
     */
    @Transactional
    @Override
    public void save(DishDto dishDto)

DishServiceImpl 保存更新菜品

@Service
public class DishServiceImpl implements DishService {


    @Autowired(required = false)
    private DishDao dishDao;

    @Autowired(required = false)
    private DishFlavorDao dishFlavorDao;


    @Autowired(required = false)
    private CategoryDao categoryDao;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 菜品的添加
     * @param dishDto
     */
    @Transactional
    @Override
    public void save(DishDto dishDto)

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;

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：

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

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。

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。

环境准备

1). 数据库准备

将今天资料中的SQL脚本直接导入数据库中。

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：

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。

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。

@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
* key：缓存的key
*/
@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。

@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：

删除数据时，通过debug我们可以看到已经缓存的4条数据：

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。

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。

//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#p0.id")   //第一个参数的id属性
//@CacheEvict(value = "userCache",key = "#user.id") //参数名为user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
@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。

@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。

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:

    @GetMapping("/{id}")
    /**
     * @CacheAble  查询的时候先检查缓存中是否存在该缓存，如果不存在该缓存，那么把结果缓存起来。如果存在该缓存直接返回缓存的数据
     *
     * 存在问题： 返回的结果即使是null值也会生成缓存。
     *   condition: 生成缓存的条件,如果等于true生成缓存,注意：condition不能使用result返回值的
     *   unless: 不生成缓存的条件，与condition相反的
     */
    @Cacheable(value = "users",key="#id",unless = "#result==null")
    public User getById(@PathVariable Long id){
        User user = userService.findById(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。

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: 192.168.200.200
    port: 6379
  cache:
    redis:
      time-to-live: 1800000   #单位毫秒，设置缓存过期时间，可选

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。

缓存套餐数据

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

5). 在SetmealController的save和delete方法上加入CacheEvict注解

缓存套餐数据

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). SetmealServiceImpl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)。

  /**
     * 作用：根据类别查询套餐
     * @param categoryId
     * @param status
     * @return
     */
    @Override
    @Cacheable(value = "setmealCache",key = "#categoryId+'_'+#status")
    public List<SetmealDto> list(Long categoryId, Integer status) {
        List<Setmeal> setmealList = setmealDao.list(categoryId,status);
        //转成Dto
        List<SetmealDto> setmealDtoList = setmealList.stream().map(setmeal -> {
            SetmealDto setmealDto = new SetmealDto();
            //属性拷贝
            BeanUtils.copyProperties(setmeal, setmealDto);
            //查询套餐对应菜品
            List<SetmealDish> setmealDishList = setmealDishDao.findBySetmealId(setmeal.getId());
            setmealDto.setSetmealDishes(setmealDishList);
            return setmealDto;
        }).collect(Collectors.toList());

        return setmealDtoList;
    }

清理套餐数据

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saveWithDish方法上加注解@CacheEvict

package com.tyhxzy.reggie.service.impl;

import com.github.pagehelper.PageHelper;
import com.github.pagehelper.PageInfo;
import com.tyhxzy.reggie.dao.CategoryDao;
import com.tyhxzy.reggie.dao.DishDao;
import com.tyhxzy.reggie.dao.SetmealDao;
import com.tyhxzy.reggie.dao.SetmealDishDao;
import com.tyhxzy.reggie.entity.*;
import com.tyhxzy.reggie.entity.dto.SetmealDto;
import com.tyhxzy.reggie.entity.vo.SetmealDishVo;
import com.tyhxzy.reggie.exception.CustomerException;
import com.tyhxzy.reggie.service.SetmealService;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
public class SetmealServiceImpi implements SetmealService {

    @Autowired(required = false)
    private SetmealDao setmealDao;


    @Autowired(required = false)
    private SetmealDishDao setmealDishDao;

    @Autowired(required = false)
    private CategoryDao categoryDao;


    /**
     * 保存套餐
     * @param setmealDto
     */
    @Override
    @Transactional
    @CacheEvict(value = "setmealCache",allEntries =true ) // allEntries =true 该名称空间下的所有缓存全部清楚
    public void save(SetmealDto setmealDto) {
        //1. 给套餐的信息补全参数(创建时间修改时间，状态)
        setmealDto.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        setmealDto.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        setmealDto.setStatus(1); //1启售， 0禁售
        setmealDao.save(setmealDto); //由于下面需要使用到套餐的id，所以插入之后记得返回主键。


        //2. 给套餐的菜品补全参数
        List<SetmealDish> dishList = setmealDto.getSetmealDishes();
        for (SetmealDish setmealDish : dishList) {
            setmealDish.setSetmealId(setmealDto.getId()); //所属的套餐
            setmealDish.setSort(0); //排序
            setmealDish.setCreateUser(setmealDto.getCreateUser());
            setmealDish.setUpdateUser(setmealDto.getUpdateUser());
            setmealDish.setCreateTime(setmealDto.getCreateTime());
            setmealDish.setUpdateTime(setmealDto.getUpdateTime());
        }
        //批量插入套餐菜品
        setmealDishDao.batchSave(dishList);

    }

    
}

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。

标签：缓存,练习,redis,springframework,key,import,org
From： https://www.cnblogs.com/YxinHaaa/p/17573436.html

redis练习

redis相关练习

内容

前言

环境准备

缓存短信验证码

思路分析

代码改造

功能测试

缓存app信息

实现思路

代码改造

查询菜品缓存

清理菜品缓存

功能测试

Spring Cache

介绍

注解

入门程序

环境准备

@CachePut注解

@CacheEvict注解

@Cacheable注解

集成Redis

缓存套餐数据

实现思路

缓存套餐数据

代码实现

清理套餐数据

代码实现

测试

相关文章

赞助商

阅读排行