缓存优化--使用Redis将项目进行优化

缓存优化–使用Redis

文章目录

  • 缓存优化--使用Redis
    • 1、环境搭建
    • 2、缓存短信验证码
      • 2.1、实现思路
      • 2.2、代码改造
    • 3、缓存菜品数据
      • 3.1、实现思路
      • 3.2、代码改造

  • 问题描述：

用户数量多，系统访问量大的时候，用户发送大量的请求，导致频繁访问数据库，系统性能下降，用户体验差。

1、环境搭建

  • maven坐标

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>
  • 配置文件

在项目的application. ym1中加入redis相关配置:

spring:redis:host: localhostport: 6379password: 123456database: 0 #操作的是0号数据库
  • 配置类

在项目中加入配置类Redisconfig:

package com.mannor.reggie_take_out.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()); //String !!!redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);return redisTemplate;}
}

2、缓存短信验证码

2.1、实现思路

  • 之前我学习的项目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。（点击产看基于阿里云的短信验证实现文章）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

将session改造成redis（存在注释）：

package com.mannor.reggie_take_out.controller;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.mannor.reggie_take_out.Utils.SMSUtils;
import com.mannor.reggie_take_out.Utils.ValidateCodeUtils;
import com.mannor.reggie_take_out.common.R;
import com.mannor.reggie_take_out.entity.User;
import com.mannor.reggie_take_out.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
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
@Slf4j
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 发送短信验证码** @param user* @param session* @return*/@PostMapping("/sendMsg")public R<String> sendMsg(@RequestBody User user, HttpSession session) {//获取手机号String phone = user.getPhone();if (StringUtils.isNotEmpty(phone)) {//生成随机的6位验证码String code = ValidateCodeUtils.generateValidateCode(6).toString();log.info("code={}", code);//调用阿里云提供的短信服务API完成发送短信SMSUtils.sendMessage("mannor的博客", "SMS_4203645", phone, code);//需要将生成的验证码保存到Session//session.setAttribute(phone, code);//将生成的验证码报错到redis中，并且设置5分钟失效redisTemplate.opsForValue().set(phone, code, 5L, TimeUnit.SECONDS);return R.success("短信验证码发送成功！");}return R.error("短信验证码发送失败！");}@PostMapping("/login")public R<User> login(@RequestBody Map map, HttpSession session) {log.info("map={}", map);//获取手机号String phone = map.get("phone").toString();//获取验证码String code = map.get("code").toString();//从Session中获取保存的验证码//Object codeInSession = session.getAttribute(phone);//进行验证码的比对（页面提交的验证码和Session中保存的验证码比对)//从redis中获得缓存的验证码Object codeInSession = redisTemplate.opsForValue().get(phone);if (codeInSession != null && codeInSession.equals(code)) {// 如果能够比对成功，说明登录成功LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.eq(User::getPhone, phone);User user = userService.getOne(lambdaQueryWrapper);if (user == null) {//判断当前手机号对应的用户是否为新用户，如果是新用户就自动完成注册user = new User();user.setPhone(phone);user.setStatus(1);userService.save(user);}session.setAttribute("user", user.getId());//如果用户登录成功那就删除redis中缓存的验证码redisTemplate.delete(phone);return R.success(user);}}

3、缓存菜品数据

3.1、实现思路

  • 之前我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、改造DishController的list方法，先从Redis中获取菜品数据，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放入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。

3.2、代码改造

以点餐系统菜品查询为例

原先的list查询代码：

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/dish")
public class DishController {@Autowiredprivate DishService dishService;@Autowiredprivate DishFlavorService dishFlavorService;@Autowiredprivate CategoryService categoryService;/*** 套餐管理中添加套餐中的菜品** @param dish* @return*/@GetMapping("/list")public R<List<DishDto>> list(Dish dish) {//构造查询条件LambdaQueryWrapper<Dish> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.eq(dish.getCategoryId() != null, Dish::getCategoryId, dish.getCategoryId());//添加条件，查询状态为1（起售状态）的菜品queryWrapper.eq(Dish::getStatus, 1);//添加排序条件queryWrapper.orderByAsc(Dish::getSort).orderByDesc(Dish::getUpdateTime);List<Dish> list = dishService.list(queryWrapper);List<DishDto> dishDtoList = list.stream().map((item) -> {DishDto dishDto = new DishDto();BeanUtils.copyProperties(item, dishDto);Long categoryId = item.getCategoryId();//分类id//根据id查询分类对象Category category = categoryService.getById(categoryId);if (category != null) {String categoryName = category.getName();dishDto.setCategoryName(categoryName);}//当前菜品的idLong dishId = item.getId();LambdaQueryWrapper<DishFlavor> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.eq(DishFlavor::getDishId, dishId);//SQL:select * from dish_flavor where dish_id = ?List<DishFlavor> dishFlavorList = dishFlavorService.list(lambdaQueryWrapper);dishDto.setFlavors(dishFlavorList);return dishDto;}).collect(Collectors.toList());return R.success(dishDtoList);}}

redis缓存后的查询代码：

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/dish")
public class DishController {@Autowiredprivate DishService dishService;@Autowiredprivate DishFlavorService dishFlavorService;@Autowiredprivate CategoryService categoryService;@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 套餐管理中添加套餐中的菜品** @param dish* @return*/@GetMapping("/list")public R<List<DishDto>> list(Dish dish) {List<DishDto> dishDtoList = null;//动态的构造一个key，用于redis缓存String key = "dish_" + dish.getCategoryId() + "_" + dish.getStatus();//从redis获取缓存的数据dishDtoList = (List<DishDto>) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (dishDtoList != null) {//如果存在，直接返回，不需要查询数据库return R.success(dishDtoList);}//构造查询条件LambdaQueryWrapper<Dish> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.eq(dish.getCategoryId() != null, Dish::getCategoryId, dish.getCategoryId());//添加条件，查询状态为1（起售状态）的菜品queryWrapper.eq(Dish::getStatus, 1);//添加排序条件queryWrapper.orderByAsc(Dish::getSort).orderByDesc(Dish::getUpdateTime);List<Dish> list = dishService.list(queryWrapper);dishDtoList = list.stream().map((item) -> {DishDto dishDto = new DishDto();BeanUtils.copyProperties(item, dishDto);Long categoryId = item.getCategoryId();//分类id//根据id查询分类对象Category category = categoryService.getById(categoryId);if (category != null) {String categoryName = category.getName();dishDto.setCategoryName(categoryName);}//当前菜品的idLong dishId = item.getId();LambdaQueryWrapper<DishFlavor> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.eq(DishFlavor::getDishId, dishId);//SQL:select * from dish_flavor where dish_id = ?List<DishFlavor> dishFlavorList = dishFlavorService.list(lambdaQueryWrapper);dishDto.setFlavors(dishFlavorList);return dishDto;}).collect(Collectors.toList());//不存在，就需要查询数据库，将查询道德数据缓存到redis中华redisTemplate.opsForValue().set(key, dishDtoList, 60, TimeUnit.MINUTES);//设置60分钟后过期return R.success(dishDtoList);}
}

当然，更新数据之后也需要将缓存清理（以update为例）：

    /*** 添加菜品** @param dishDto* @return*/@PutMappingpublic R<String> update(@RequestBody DishDto dishDto) {log.info("更新菜品的参数dishDto={}", dishDto);dishService.updateWithFlavor(dishDto);//更新之后清理菜品数据，免得产生脏数据//Set keys = redisTemplate.keys("dish_*");//redisTemplate.delete(keys);//精确清理-->清理某个分类下的菜品缓存数据String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId() + "_1";redisTemplate.delete(key);return R.success("菜品更新成功");}

使用Spring Cache进行开发会更简洁，更容易，文章推荐：Spring Cache的介绍以及怎么使用（redis）

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