目录
数据库与缓存之间的工作业务逻辑:
接下来看查询缓存代码实现,主要是捋清楚业务逻辑,代码实现是死的:
Controller:
Service:
P37作业实现:总体逻辑跟上面的业务逻辑差不多
Controller:
Service:
总结
数据库与缓存之间的工作业务逻辑:
接下来看查询缓存代码实现,主要是捋清楚业务逻辑,代码实现是死的:
Controller:
@RestController
@RequestMapping("/shop")
public class ShopController {@Resourcepublic IShopService shopService;/*** 根据id查询商铺信息* @param id 商铺id* @return 商铺详情数据*/@GetMapping("/{id}")public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {return shopService.queryById(id);}}
Service:
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long id) {//1,根据id现在Redis缓存中查询数据String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + "id");//2,如果命中就直接把结果返回就可以if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}//3,如果没命中就去数据库查询该数据Shop shop = getById(id);//4,如果数据库中也没查到就返回错误if(shop == null){return Result.fail("数据不存在!");}//5,如果查到了就先把该数据写到Redis中String toString = JSONUtil.toJsonStr(shop);stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + "id",toString);//6,最后再把数据返回到前端return Result.ok(shop);}
}
P37作业实现:总体逻辑跟上面的业务逻辑差不多
Controller:
@RestController
@RequestMapping("/shop-type")
public class ShopTypeController {@Resourceprivate IShopTypeService typeService;@GetMapping("list")public Result queryTypeList() {return typeService.listType_list();}
}
Service:
@Service
public class ShopTypeServiceImpl extends ServiceImpl<ShopTypeMapper, ShopType> implements IShopTypeService {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result listType_list() {//1,根据id现在Redis缓存中查询数据String shop_type_JSONS = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_TYPE_KEY+"TP");//2,如果命中就直接把结果返回就可以if (StrUtil.isNotBlank(shop_type_JSONS)) {//把字符串对象转换为List对象System.out.println("Redis中查到的数据:objects = " + JSONUtil.toList(shop_type_JSONS,ShopType.class));return Result.ok(JSONUtil.toList(shop_type_JSONS,ShopType.class));}//3,如果没命中就去数据库查询该数据List<ShopType> list = list();//4,如果数据库中也没查到就返回错误if(list == null){return Result.fail("404");}//5,如果查到了就先把该数据写到Redis中String s = JSONUtil.toJsonStr(list);//把List转换为JSON对象stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_TYPE_KEY+"TP",s,30, TimeUnit.MINUTES);//6,最后再把数据返回到前端return Result.ok(list);}
}
总结
这种查询缓存是非常基础的,一定要理解他的逻辑处理顺序:①前端发送请求数据②根据前端需要进行查询数据业务③首先我们去Redis中查,看是否Redis中有该数据,如果命中就直接返回④如果没有命中,就去数据库中查询 ⑤数据库查询出来先判断是否查出来了数据,如果没有就直接返回错误⑥如果查出来有数据,就把该数据存到Redis中⑦最后再把该数据返回前端,这样下一次查询就可以直接在Redis中得到数据