SpringBoot整合Redis使用@Cacheable和RedisTemplate

更新時間：2022年07月18日 09:19:54 作者：No Bug

本文主要介紹了SpringBoot整合Redis使用@Cacheable和RedisTemplate，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

對之前網(wǎng)站做了一些很簡單的優(yōu)化，給用戶列表加了一個分頁功能。

分頁就更好考慮加載速度，如果換一頁就要等幾秒，那體驗感是非常差的。

因此想到了加一個redis緩存。

springboot整合redis有兩種方式：

一、使用注解，@EnableCaching @Cacheable . . . 等
二、使用RedisTemplate

兩者都能操作緩存，使用RedisTemplate 操作肯定是比使用注解靈活、方便。但是從理論上來講注解方式速度應(yīng)該更快，因為使用注解如果在緩存中有就直接從緩存中取，不用進入方法。而RedisTemplate 必須進入方法，而且執(zhí)行寫的邏輯判斷。

下面記錄一下我給分頁做緩存的思路，肯定有很多不好的地方，希望大家可以給我指出。

業(yè)務(wù)場景是后臺管理系統(tǒng)，不用過于注重實時數(shù)據(jù)刷新，就設(shè)置一個小時過期。

我的思路是：

第一次加載頁面，就從數(shù)據(jù)庫把前面四頁的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫查詢出來，這樣第一次稍微多等一下，后面換頁幾乎不用等待，這樣體驗比較好。然后每次換頁都換查看有沒有在緩存中，沒用就加入緩存。

@RequestMapping("/appUser/{currentPage}")
public R<String> getTableData1(@PathVariable int currentPage) {
    //第一次請求 前面幾頁用到的概率更大  把后面三頁存入redis 減少后面分頁請求的時間  以后每次加載頁面都把那頁放入redis
    // 設(shè)置一個小時過期
    Page<AppUser> appUserPage = new Page<AppUser>(currentPage, 12);
    if (currentPage == 1 && !redisTemplate.hasKey(1)) {
        for (int i = 1; i < 5; i++) {
            Page<AppUser> redisPage = new Page<AppUser>(i, 12);
            redisTemplate.opsForValue().set(i, appUserServiceInterface.page(redisPage), 1, TimeUnit.HOURS);
        }
    } else if (!redisTemplate.hasKey(currentPage)) {
        redisTemplate.opsForValue().set(currentPage, appUserServiceInterface.page(appUserPage), 1, TimeUnit.HOURS);
        return R.success((Page<AppUser>) redisTemplate.opsForValue().get(currentPage));
    } else if (redisTemplate.hasKey(currentPage)) {
        return R.success((Page<AppUser>) redisTemplate.opsForValue().get(currentPage));
    }
    return R.success(appUserServiceInterface.page(appUserPage));
}

數(shù)據(jù)統(tǒng)計那塊我又試了試注解。

先要在啟動加上 @EnableCaching注解

注解使用就簡單，在方法上加上@Cacheable 就行，執(zhí)行方法前會查詢redis緩存是否有對應(yīng)的key，有就直接取值，沒有就執(zhí)行方法。

value = "appUserData" 是緩存區(qū)的名字， key是鍵的名字。

以下的鍵值就是 appUserData : : userArea

@RequestMapping ("/userArea")
@Cacheable(value = "appUserData",key ="'userArea'")
public R<String> area() {
? ? List<AppUser> userList = appUserServiceInterface.list();
? ? List<String> areaList = new ArrayList<>();

? ? for (AppUser appUser : userList) {
? ? ? ? areaList.add(appUser.getArea());
? ? }
? ? //放入map記錄每個月份出現(xiàn)的次數(shù)
? ? Map<String, Integer> areaTimes = new HashMap<>();
? ? for (String s : areaList) {
? ? ? ? if (!areaTimes.containsKey(s)) {
? ? ? ? ? ? areaTimes.put(s, 1);
? ? ? ? }else {
? ? ? ? ? ? areaTimes.put(s, areaTimes.get(s) + 1);
? ? ? ? }
? ? }
? ? //排序
? ? //自定義比較器
? ? Comparator<Map.Entry<String, Integer>> valCmp = new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
? ? ? ? @Override
? ? ? ? public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
? ? ? ? ? ? // TODO Auto-generated method stub
? ? ? ? ? ? return o2.getValue() - o1.getValue(); ?// 降序排序，如果想升序就反過來
? ? ? ? }
? ? };
? ? //將map轉(zhuǎn)成List，map的一組key，value對應(yīng)list一個存儲空間
? ? List<Map.Entry<String, Integer>> mapList = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(areaTimes.entrySet()); //傳入maps實體
? ? Collections.sort(mapList, valCmp);

? ? //取前8
? ? int len = mapList.size();
? ? for (int i = 0; i < len-8; i++) {
? ? ? ? mapList.remove(8);
? ? }

? ? Map<String, String> resMap = new HashMap<>();
? ? for (Map.Entry<String, Integer> m : mapList) {
? ? ? ? resMap.put(m.getKey(), m.getValue().toString());
? ? }
? ? return R.success(resMap);
}

其他注解：