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Redis缓存实战记录--上篇

最近一直在做一个rabbitmq的优化，然后又紧接着一个线性池不足的Bug。

决定搭建一层redis作为缓存来优化读取db的速度。

第一次搭建，做个记录吧。

一、基本知识

  • 实体类

  • controller类，用于暴露接口

  • redis template序列化: @configuration @EnableCaching

  • mapper持久层dao: xml配置sql语句

  • service 层: redis模板来写

这里主要是使用RedisTemplate来对远程redis操作，每次访问controller暴露的接口，首先判断redis缓存中是否存在该数据，若不存在就从数据库中读取数据，然后保存到redis缓存中，当下次访问的时候，就直接从缓存中取出来。这样就不用每次都执行sql语句，能够提高访问速度。但是在保存数据到缓存中，通过设置键和值和超时删除，注意设置超时删除缓存时间不要太长，否则会给服务器带来压力。

顺便复习一下springmvc

  • Model：所有的用户数据、状态和程序逻辑，独立于视图和控制器，用来存数据

  • view：呈现模型，类似于web程序的界面

  • controller：控制器，负责获取用户输入信息，进行解析并反馈给模型，通常一个视图有一个controller

复习一下层：

  • dao层：负责与数据库进行一些任务，数据持久层工作 @Repository

  • service层：负责业务模块的业务逻辑应用设计：@Service

    service层业务逻辑有利于通用的业务逻辑的独立性和重复利用性

    • 设计接口

    • 设计实现类

    • 调用已经定义的dao层接口

  • controller层：负责具体的业务模块流程控制/ 调用service层已经设计好的接口来控制业务流程 @Controller

Service层是建立在DAO层之上的，建立了DAO层后才可以建立Service层，而Service层又是在Controller层之下的，因而 Service层应该既调用DAO层的接口，又要提供接口给Controller层的类来进行调用，它刚好处于一个中间层的位置。每个模型都有一个Service接口，每个接口分别封装各自的业务处理方法。

二、springboot整合Redis例子分析

架构：

  • bean：user

  • controller：testcontroller

  • mapper：userdao

  • service：userservice

  • resources：application.yml

一个user表，pom配置

  1. application.yml配置

  2. 实体类：根据user表

  3. controller类：用于暴露接口访问

    • /queryALL /findUserByid /updateUser /delelteUserByid

  4. 配置redistemplate序列化

    • @configuration @EnableCaching

  5. dao层，xml配置sql语句 ：@Mapper

  6. service层，使用redis模板来写

    • 先从缓存获取用户，如果没有则取数据库，再写入缓存

    • 先更新数据表，成功之后，删除原来的缓存，再更新缓存

    • 删除数据表中数据，然后删除缓存

三、在Spring中使用Redis

  1. 需要两个包：jedis.jar&spring-data-redis.jar

  2. 使用spring配置连接池：JedisPoolConfig

  3. 配置spring中data redis的连接池工厂：RedisConnectionFactory

  4. 配置完成就可以使用redisTemplate了

  5. 普通的链接没有办法把java对象直接存入Redis，一般是将对象序列化，然后使用redis进行存储：RedisSerializer

  6. 去序列化

  7. 有两个属性：keySerializer/valueSerializer

  8. 为了防止操作是对redis的同一个链接，用SeesionCallback

Redis的一些常用技术

  1. Redis基础事务

    spring中利用SessionCallback接口来进行redis的事务命令

    • multi

    • watch key

    • set/get value

    • exec

    • discard

  2. 探索redis事务回滚

    在命令入队时，就会检测是否正确。否则就会报错。

    3.使用watch监控事务

在multi之前使用watch监控某些键值对

        CAS&乐观锁

watch保持old value

Lettuce学习 ：

四个组件：RedisURI, RedisClient,Connection,RedisCommands

public void testSetGet() throws Exception {
    RedisURI redisUri = RedisURI.builder()                    // <1> 创建单机连接的连接信息
            .withHost("localhost")
            .withPort(6379)
            .withTimeout(Duration.of(10, ChronoUnit.SECONDS))
            .build();
    RedisClient redisClient = RedisClient.create(redisUri);   // <2> 创建客户端
    StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect();     // <3> 创建线程安全的连接
    RedisCommands<String, String> redisCommands = connection.sync();                // <4> 创建同步命令
    SetArgs setArgs = SetArgs.Builder.nx().ex(5);
    String result = redisCommands.set("name", "throwable", setArgs);
    Assertions.assertThat(result).isEqualToIgnoringCase("OK");
    result = redisCommands.get("name");
    Assertions.assertThat(result).isEqualTo("throwable");
    // ... 其他操作
    connection.close();   // <5> 关闭连接
    redisClient.shutdown();  // <6> 关闭客户端
}


四、实际Repo分析

1. redisService.java

  • get()

  • save()

  • clear()

2. redisServiceImpl.java

  • afterPropertiesSet()

    • InitializingBean的唯一方法

    • MeterRegistry：Micrometer实现类，监控指标用（timer、counter）。

  • deserialize() return Map<String, xx>

  • serialize() return String

    • objectMapper.readValue: 把读取的string类型反序列为提供的数据类型

    • objectMapper.writeValueAsString:把该数据写成String类型

    • 对存入redis数据进行序列化和反序列化处理

    • 从ObjectMapper 里面读取

  • clear()：清除数据

  • save()

  • StatefulRedisConnection<String,String> :redis 链接


    • sycn() 同步api在所有命令调用之后会立即返回结果

五、Redis 序列化选择

内置序列化方式

  • JackonJsonRedisSerializer

  • JdkSerializationRedisSerializer

  • OxmSerializer

  1. 创建一个POJO对象

  2. 更改applicationConfig

  3. 使用不同序列化方式测试

1.JdkSerializationRedisSerializer

@Test  
public void testJdkSerialiable() {  
    RedisTemplate<String, Serializable> redis = new RedisTemplate<String, Serializable>();  
    redis.setConnectionFactory(connectionFactory);  
    redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE);  
    redis.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());  
    redis.afterPropertiesSet();  
  
    ValueOperations<String, Serializable> ops = redis.opsForValue();  
  
    User user1 = new User();  
    user1.setUserName("user1");  
    user1.setAge(20);  
  
    String key1 = "users/user1";  
    User user11 = null;  
  
    long begin = System.currentTimeMillis();  
    for (int i = 0; i < 100; i++) {  
        ops.set(key1,user1);  
        user11 = (User)ops.get(key1);  
    }  
    long time = System.currentTimeMillis() - begin;  
    System.out.println("jdk time:"+time);  
    assertThat(user11.getUserName(),is("user1"));  
}

100次存储和获取：jdk time:266

2.JackonJsonRedisSerializer

‘@Test  public void testJacksonSerialiable() {      RedisTemplate<String, Object> redis = new RedisTemplate<String, Object>();      redis.setConnectionFactory(connectionFactory);      redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE);      redis.setValueSerializer(new JacksonJsonRedisSerializer<User>(User.class));      redis.afterPropertiesSet();  

ValueOperations<String, Object> ops = redis.opsForValue();  
  
User user1 = new User();  
user1.setUserName("user1");  
user1.setAge(20);  
  
User user11 = null;  
String key1 = "json/user1";  
  
long begin = System.currentTimeMillis();  
for (int i = 0; i < 100; i++) {  
    ops.set(key1,user1);  
    user11 = (User)ops.get(key1);  
}  
long time = System.currentTimeMillis() - begin;  
  
System.out.println("json time:"+time);  
assertThat(user11.getUserName(),is("user1")); 
}

json time:224

3.OxmSerializer

@Test  
public void testOxmSerialiable() throws Throwable{  
    RedisTemplate<String, Object> redis = new RedisTemplate<String, Object>();  
    redis.setConnectionFactory(connectionFactory);  
    redis.setKeySerializer(ApplicationConfig.StringSerializer.INSTANCE);  
  
    redis.setValueSerializer(oxmSerializer);  
    redis.afterPropertiesSet();  
  
    ValueOperations<String, Object> ops = redis.opsForValue();  
  
    User user1 = new User();  
    user1.setUserName("user1");  
    user1.setAge(20);  

   oxm time:335  

从执行时间上来看，JdkSerializationRedisSerializer是最高效的（毕竟是JDK原生的），但是是序列化的结果字符串是最长的。JSON由于其数据格式的紧凑性，序列化的长度是最小的，时间比前者要多一些。而OxmSerialiabler在时间上看是最长的（当时和使用具体的Marshaller有关）。所以个人的选择是倾向使用JacksonJsonRedisSerializer作为POJO的序列器。

我最后选择了JsonSerializer，重点学习一下

4. JsonSerializer

Jackson是MessageConverter消息序列化工具

参考如下博文：https://www.jianshu.com/p/63c5985fb48e

依赖包：jackon-databind, 实际repo中用的jackson-datatype-jsr310

jackson常用注解

官方文档: https://github.com/FasterXML/jackson-annotations/wiki/Jackson-Annotations

  • @JsonProperty 用在属性或者方法上面，用来改变序列化时字段的名字

    public class User {
    @JsonProperty("user_name")
    public String username;
    public String password;
    }
    // 序列化为如下格式username变成了user_name
    {"password":"123456","user_name":"zhangsan"}

  • @JsonIgnoreProperties 用在类上面，用于在序列化时忽略指定字段

    ####@JsonIgnoreProperties({"username", "price"})

    public class Pet {

    private String username;
    private String password;
    private Date birthday;
    private Double price;
    }

    // 指定序列化时忽略username、price字段
    {"password":"123456","birthday":1533887811261}

  • @JsonIgnore 用在属性上面，用于序列化时忽略该属性

public class Pet {

@JsonIgnore
private String username;
private String password;
private Date birthday;
private Double price;
}

// @JsonIgnore加在属性上面，使序列化时忽略该字段
{"password":"123456","birthday":1533888026016,"price":0.6}

  • @JsonFormat 用在Date时间类型属性上面，用于序列化时间为需要的格式

public class Pet {
private String username;
private String password;
@JsonFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone="GMT+8")
private Date birthday;
private Double price;
}

// @JsonFormat加在属性上面，用于jackson对时间格式规定，注意要指定中国时区为+8
{"username":"哈哈","password":"123456","birthday":"2018-08-10 16:17:51","price":0.6}

  • @JsonInclude 用在类上面，用于声明在序列化时忽略一些没有意义的字段，例如：属性为NULL的字段

    @JsonInclude(Include.NON_NULL)
    public class Pet {
    private String username;
    private String password;
    private Date birthday;
    private Double price;
    }

    // @JsonInclude加在类上面，jackson序列化时会忽略无意义的字段，例如username和price是空值，那么就不序列化这两个字段
    {"password":"123456","birthday":1533890045175}

  • @JsonSerialize 用在类或属性上面，用于指定序列化时使用的JsonSerialize类

    public class MyJsonSerializer extends JsonSerializer<Double>{
    @Override
    public void serialize(Double value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers)
    throws IOException, JsonProcessingException {
     if (value != null)
        gen.writeString(BigDecimal.valueOf(value).
                setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString()); // ROUND_HALF_UP四舍五入
      }
    }

    使用方式：

public class Pet {
private String username;
private String password;
private Date birthday;
@JsonSerialize(using=MyJsonSerializer.class)
private Double price;
}

// 指定序列化price属性时使用自定义MyJsonSerializer，对Double类型进行自定义处理，保留两位小数

{"username":"哈哈","password":"123456","birthday":1533892290795,"price":"0.60"}

Jackson和springboot整合

重写WebMvcConfigurerAdapter类的configureMessageConverters方法即可：

@Configuration
public class WebConfig extends WebMvcConfigurerAdapter {
    @Override
    public void configureMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?>> converters) {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        // 设置Date类型字段序列化方式
        objectMapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.SIMPLIFIED_CHINESE));
        
        // 指定BigDecimal类型字段使用自定义的CustomDoubleSerialize序列化器
        SimpleModule simpleModule = new SimpleModule();
        simpleModule.addSerializer(BigDecimal.class, new CustomDoubleSerialize());
        objectMapper.registerModule(simpleModule);
        
        MappingJackson2HttpMessageConverter converter = new MappingJackson2HttpMessageConverter(objectMapper);
        converters.add(converter);
    }
}

六、redis消息订阅模式

  1. 注册一个订阅的客户端

    SUBSCRIBE chat

    渠道叫chat，客户端1就会订阅chat渠道的消息了。

  1. 打开另一个客户端

    publish chat 'let's go

    则该客户端向渠道chat发送消息

spring中如何实现redis发布订阅：

  • ..redis.connection.MessageListener接口

  • 实现定义onMessage，实现监听类--序列化转换

    getRedisTemplate().getStringSerializer().deserialize(body);

  • 实现监听容器：RedisMessageListenerContainer：配置线性池 applicationContext.xml

  • 发送消息：redisTemplate.convertAndSend()



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