java 缓存解决方案之单体服务实战

本是古典何须时尚 2022-11-19 11:16 86阅读 0赞

java在单体服务中 缓存解决方案，它是高并发首选策略

一、什么样的数据适合缓存?

1、访问频率高

2、更改频率低

3、一致性要求不高

在 Java 中，使用场景 我们一般对调用方法进行缓存控制，比如我调用"findUserById(int id)"， 那么我应该在调用这个方法之前先从缓存中查找有没有，如果没有再调用该方法如从数据 库加载用户信息，然后添加到缓存中，再加上相应的失效时间，下次调用时将会从缓存中获取到数据；如果需要对用户信息进行更新，可以采用双删原则更新数据库，此方案也能解决过呢更新的陷阱（如下图所示：）；如果删除此用户，也可采用双删原则。Java 中广泛使 用的缓存工具 Redis

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25hbmRhbzE1OA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

二、缓存效能 --最小内存（昂贵）  ---    最大功用

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25hbmRhbzE1OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

1、重要的指标：

命中率 = 从缓存中读取次数 / (总读取次数\[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数\])

Miss率 = 没有从缓存中读取的次数 / (总读取次数\[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数\])

二、项目实战：

1、缓存逻辑流程图如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25hbmRhbzE1OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

2、实战项目yml配置：

server:
      port: 88890
      compression:
        enabled: true
      connection-timeout: 3000
    spring:
      redis:
          host: 192.168.0.128
          port: 6380
      datasource:
          url: jdbc:mysql://192.168.0.128:3306/nandao?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
          username: root
          password: root
          driverClassName : com.mysql.jdbc.Driver
          test-on-borrow: false
          test-while-idle: true
          time-between-eviction-runs-millis: 3600000
    mybatis:
      mapperLocations: classpath:mapper/*.xml

3、redis初始化配置：json 序列化有两种方式，根据实际业务场景具体选择。

@Configuration
    public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
    
        /**
         * 序列化object对象为json字符串
         */
      /*  @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
            RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
            template.setConnectionFactory(factory);
    
            //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
            Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
            serializer.setObjectMapper(mapper);
            template.setValueSerializer(serializer);
    
            //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
            template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            template.afterPropertiesSet();
            return template;
        }*/
    
        /**
         * JdkSerializationRedisSerializer: 序列化java对象（被序列化的对象必须实现Serializable接口）,无法转义成对象
         */
        @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
            RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
            template.setConnectionFactory(factory);
    
            //使用jdk的序列化
            template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
            //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
            template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            template.afterPropertiesSet();
            return template;
        }
    }

3、核心逻辑流程代码：

/**
     * 编码实现redis缓存
     */
    @Service("TestprovincesService")
    public class ProvincesServiceImpl1 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{
    
        @Autowired
        private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
        //业务查询的接口
        @Override
        public Provinces detail(String provinceid) {
            Provinces provinces = null;
    
            //首先在redis查询
            provinces = (Provinces)redisTemplate.opsForValue().get(provinceid);
            if (null != provinces){//查询到结果
                redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);
                System.out.println("缓存中得到数据");
                return provinces;
            }
            //如果缓存中没有查到，则需要到数据库中查询
            provinces = super.detail(provinceid);
            if (null != provinces){
                //从数据库查到数据后放到缓存中，并加上失效时间
                redisTemplate.opsForValue().set(provinceid,provinces);//set缓存
                redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期
            }
            return provinces;
        }
    
        //更新的业务接口，并清除缓存；当然也可以不删除而直接更新缓存
        @Override
        public Provinces update(Provinces entity) {//双删
            redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//直接删除缓存，预防数据库成功，缓存失败
            super.update(entity);
            redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
            return entity;
        }
    
        @Override
        public Provinces add(Provinces entity) {
            redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//set a=2
            super.add(entity);
            redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
            return entity;
        }
    
        @Override
        public void delete(String provinceid) {
            redisTemplate.delete(provinceid);
            super.delete(provinceid);
            redisTemplate.delete(provinceid);//双删
        }
    
    }

此缓存方案是常规的解决方案，下篇我们分享 基于Spring注解的 Cache 解决方案 ，敬请期待！

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