SpringBoot整合Redis案例缓存首页数据、缓解数据库压力

一、硬编码方式

1、场景

由于首页数据变化不是很频繁，而且首页访问量相对较大，所以我们有必要把首页数据缓存到redis中，减少数据库压力和提高访问速度。

2、RedisTemplate

Jedis是Redis官方推荐的面向Java的操作Redis的客户端，而RedisTemplate是Spring Data Redis中对Jedis api的高度封装。

Spring Data Redis是spring大家族的一部分，提供了在srping应用中通过简单的配置访问redis服务，对reids底层开发包(Jedis, JRedis, and RJC)进行了高度封装，RedisTemplate提供了redis各种操作、异常处理及序列化功能，支持发布订阅，并对spring cache进行了实现。

3、 引入redis

org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis



org.apache.commons
commons-pool2

4、添加redis连接配置

spring:
redis:
host: ip
port: 端口号（默认6379）
database: 1
password: #默认为空
lettuce:
pool:
max-active: 20 #最大连接数，负值表示没有限制，默认8
max-wait: -1 #最大阻塞等待时间，负值表示没限制，默认-1
max-idle: 8 #最大空闲连接，默认8
min-idle: 0 #最小空闲连接，默认0

5、 配置Redis

/**
* 我们自定义一个 RedisTemplate，设置序列化器，这样我们可以很方便的操作实例对象。
* 否则redis自动使用对象的jdk序列化
*/
@Configuration
public class RedisConfig {

@Bean
public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());//key序列化方式
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());//value序列化
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);

return redisTemplate;
}
}

6、测试redisTemplate

/**
* 查询缓存中是否存在需要的数据 hasKey
* 如果缓存中不存在则从数据库中取出数据，并将数据存入缓存 set
* 如果缓存存在则从缓存中读取数据 get
* @param ad
* @return
*/
@PostMapping("/save-test")
public R saveAd(@RequestBody Ad ad) {
// 使用RedisTemplate
ValueOperations operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set("index::myad", ad);
return R.ok();
}

@GetMapping("/get-test/{key}")
public R getAd(@PathVariable("key")String key) {
// 使用RedisTemplate
ValueOperations operations = redisTemplate.opsForValue();
Ad ad = (Ad) operations.get(key);
return R.ok().data("ad", ad);
}

@GetMapping("/delete-test/{key}")
public R removeAd(@PathVariable("key")String key) {
Boolean result = redisTemplate.delete(key);
System.out.println(result);// true
Boolean isKey = redisTemplate.hasKey(key);
System.out.println(isKey);// false
return R.ok();
}

二、 使用缓存注解

1、修改Redis配置类

配置类上添加注解 ：@EnableCaching

2、添加配置Bean

@Bean
public CacheManager cacheManager(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {

RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
//过期时间600秒
.entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
// 配置序列化
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()))
.disableCachingNullValues();

RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
.cacheDefaults(config)
.build();
return cacheManager;
}

3、添加缓存注解

@Cacheable(value = "xxx", key = "'xxx'")：标注在方法上，对方法返回结果进行缓存。下次请求时，如果缓存存在，则直接读取缓存数据返回；如果缓存不存在，则执行方法，并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。

/**
* 查询缓存中是否存在需要的数据 hasKey
* 如果缓存中不存在则从数据库中取出数据，并将数据存入缓存 set
* 如果缓存存在则从缓存中读取数据 get
* @param adTypeId
* @return
*/
@Cacheable(value = "index",key = "'selectByAdTypeId'")
@Override
public List selectByAdTypeId(String adTypeId) {
QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.orderByAsc("sort");
wrapper.eq("type_id", adTypeId);
return baseMapper.selectList(wrapper);
}

@Cacheable(value = "index",key = "'selectHotCourse'")
@Override
public List selectHotCourse() {
QueryWrapper courseQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
courseQueryWrapper.orderByDesc("view_count");
courseQueryWrapper.last("limit 8");
return baseMapper.selectList(courseQueryWrapper);
}

@Cacheable(value = "index",key = "'selectHotTeacher'")
@Override
public List selectHotTeacher() {
QueryWrapper courseQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
courseQueryWrapper.orderByDesc("sort");
courseQueryWrapper.last("limit 4");
return baseMapper.selectList(courseQueryWrapper);
}