Spring Data Redis + RabbitMQ - 基于 string 实现缓存、计数功能（同步数据）

目录

一、Spring Data Redis

1.1、缓存功能

1.1.1、分析

1.1.2、案例实现

1.1.3、效果演示

1.2、计数功能（Redis + RabbitMQ）

1.2.1、分析

1.2.2、案例实现

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一、Spring Data Redis

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1.1、缓存功能

1.1.1、分析

使用 redis 作为缓存， MySQL 作为数据库组成的架构

整体思路：

应用服务器访问数据的时候，先查询 Redis，如果 Redis 上存在该数据，就从 Redis 中取数据直接交给应用服务器，不用继续访问数据库了；如果 Redis 上不存在该数据，就会去 MySQL 中把读到的结构返回给应用服务器，同时，把这个数据也写入到 Redis 中.

由于 Redis 这样的缓存经常用来存储 “热点数据”，也就是高频使用的数据，那什么样的数据算高频呢？这里暗含了一层假设，某个数据一旦被用到了，那么可能在最近这段时间就可能被反复用到.

随着时间推移，越来越多的 key 在 redis 上访问不到，那 redis 的数据不是越来越多么？

1. 把数据写给 redis 的同时，会给这个 key 设置一个过期时间.
2. Redis 也有内存不足的时候，因此提供了 淘汰策略（之前的文章展开讲过）.

1.1.2、案例实现

例如论坛网站，有些帖子的访问评论很高，就需要设置成热点文章，缓存起来（比起去 MySQL 数据库中查询文章要快的多）. 

实现思路：

        根据上面理论，暗含假设当前使用的文章就是热点文章，也就是说，如果在缓存中有该文章，就直接返回，如果没有，就去数据库中查，然后再缓存起来，同时设置 30min（不同场景合理分配） 的过期时间.

帖子实体类.

@Data
public class Article {
 
    private String title;
    private String content;
 
}

文章 mapper.

@Mapper
public interface ArticleMapper {
 
    /**
     * 根据 id 查询文章
     * @param id
     * @return
     */
    Article selectArticleById(@Param("id") Integer id);
 
}

    "selectArticleById" resultType="com.example.cyk.cache.Article">
        select * from article where id = #{id};
    

帖子 controller

@RestController
@RequestMapping("/article")
public class ArticleController {
 
 
    @Autowired
    private IArticleService articleService;
 
    @GetMapping("/get")
    public HashMap get(@NonNull Integer id) {
        //1.获取文章服务
        Article article = articleService.getArticleInfo(id);
        //2.返回响应
        return HandlerResponse(1000, "操作成功", article);
    }
 
    /**
     * 处理返回格式
     * @param code
     * @param msg
     * @param data
     * @return
     */
    private HashMap HandlerResponse(Integer code, String msg, Object data) {
        HashMap result = new HashMap<>();
        result.put("code", code);
        result.put("msg", msg);
        result.put("data", data);
        return result;
    }
 
}

帖子 service .

@Slf4j
@Service
public class ArticleService implements IArticleService {
 
    @Autowired
    private ArticleMapper articleMapper;
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Override
    public Article getArticleInfo(Integer id) {
        //1.非空校验
        if(id == null) {
            log.warn("文章 id 为空");
            throw new RuntimeException("文章 id 为空");
        }
        //2.先去 redis 上看有没有文章对应的这个id
        //我这里约定 redis 上存储格式:
        //key: art:id
        //value: $title$content  ($ 是分隔符)
        //例如 key: art:1    value: $决定$今天要好好学习
        String articleInfo = redisTemplate.opsForValue().get("art:" + id);
        if(articleInfo != null) {
            //存在直接返回
            log.info("从 redis 中获取到文章数据");
            //1) 解析格式
            Article article = analysisArticle(articleInfo);
            //2) 返回数据
            return article;
        }
        //3.redis 上没有数据，因此需要从 mysql 中取
        Article article = articleMapper.selectArticleById(id);
        if(article == null) {
            log.warn("文章不存在");
            throw new RuntimeException("文章不存在！");
        }
        //4.将文章存到 redis 中
        //1) 合成 redis 所需格式的文章
        articleInfo = synthesisArticle(article);
        //2) 设置 5 分钟过期时间(为了演示效果)
        redisTemplate.opsForValue().set("art:" + id, articleInfo, 5, TimeUnit.SECONDS);
        log.info("从 mysql 中获取到文章数据");
        return article;
    }
 
    /**
     * 合成 redis 需要的格式(提前约定好的)
     * @param article
     * @return
     */
    private String synthesisArticle(Article article) {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        stringBuilder.append("$");
        stringBuilder.append(article.getTitle());
        stringBuilder.append("$");
        stringBuilder.append(article.getContent());
        return stringBuilder.toString();
    }
 
    /**
     * 解析文章格式
     * @param articleInfo
     * @return
     */
    private Article analysisArticle(String articleInfo) {
        Article article = new Article();
        String title = articleInfo.split("\\$")[1];
        String content = articleInfo.split("\\$")[2];
        article.setTitle(title);
        article.setContent(content);
        return article;
    }
 
}

1.1.3、效果演示

1.2、计数功能（Redis + RabbitMQ）

1.2.1、分析

许多都会使应用用 Redis 作为计数的基础⼯具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，例如网站视频的播放量，点赞数量......

Ps：这些都是相比较 MySQL 数据库而言的，Redis 可以通过简单的键值对操作完成计数任务并且实在内存中完成的，而 MySQL 就需要先查询数据库，然后 +1，然后再存入数据库，是在需要进行硬盘存储的

1.2.2、案例实现

实现思路：

        假设，用户点击某个帖子，此时需要进行访问量 + 1 的操作，这时候应用服务器就会直接去操作 Redis ，执行 incr 命令，然后将返回的数据反馈给用户，最后 Redis 会以异步的方式（RabbitMQ 实现异步）将播放量同步到 MySQL 数据库中（异步就表示：这里并不是每一个播放请求，都需要立即写入数据~ 至于什么时候写入，需要根据实际的业务需求场景而定），将数据持久化.

Ps：实际中要开发⼀个成熟、稳定的真实计数系统，要⾯临的挑战远不⽌如此简单：防作弊、按 照不同维度计数、避免单点问题、数据持久化到底层数据源等。

文章实体类

@Data
public class Article implements Serializable {
 
    private Integer id;
    private String title;
    private String content;
    private Long visits; //访问量
 
}

rabbit 交换机、队列、绑定配置.

public class MqFinal {
 
    //处理文章的直接交换机
    public static final String UPDATE_DIRECT = "article.update.direct";
    //用于修改文章数据的队列
    public static final String UPDATE_QUEUE = "article.update.queue";
    //bindingKey
    public static final String UPDATE_KEY = "article.update.key";
 
}

@Configuration
public class MqConfig {
 
    /**
     * 消息转化器
     * @return
     */
    @Bean
    public MessageConverter jsonMessageConverter() {
        return new Jackson2JsonMessageConverter();
    }
 
    @Bean
    public DirectExchange ArticleDirectExchange() {
        return new DirectExchange(MqFinal.UPDATE_DIRECT, true, false);
    }
 
    @Bean
    public Queue ArticleUpdateQueue() {
        return new Queue(MqFinal.UPDATE_QUEUE, true);
    }
 
    @Bean
    public Binding ArticleUpdateBinding() {
        return BindingBuilder.bind(ArticleUpdateQueue()).to(ArticleDirectExchange()).with(MqFinal.UPDATE_KEY);
    }
 
}

mq 监听配置

@Slf4j
@Component
public class MqListenerArticle {
 
    @Autowired
    private ArticleMapper articleMapper;
 
    /**
     * 同步数据库
     */
    @RabbitListener(queues = MqFinal.UPDATE_QUEUE)
    public void syncVisits(HashMap data) {
        Integer id = (Integer) data.get("id");
        // Rabbitmq 这里有一个问题，Map 中 Object 传入为 Long 类型，需要用 Integer 来接受，否则报错
        // 因此发送消息之前，体现将 Long 类型转化为 String，接收到消息之后只需要将 String 转化为 Long 即可
        String visits = (String) data.get("visits");
        articleMapper.updateArticleVisits(id, Long.valueOf(visits));
        log.info("访问量数据同步完成！");
    }
 
}

访问量增加服务（这里为了可读性，只展示了本业务的核心逻辑）

    @Override
    public Article getArticleInfo(Integer id) {
        //1.非空校验
        if(id == null) {
            log.warn("文章 id 为空");
            throw new RuntimeException("文章 id 为空");
        }
 
        //2.访问量 +1
        //注意：incr 这个命令执行时，即使 key 不存在，也会自动生成 key，然后自增
        Long visits = redisTemplate.opsForValue().increment("v_art:" + id);
        //3.rabbitmq 实现异步数据同步(发送一个消息即可)
        HashMap visitsInfo = new HashMap<>();
        visitsInfo.put("id", id);
        visitsInfo.put("visits", visits.toString()); //转化原因前面解释过了
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqFinal.UPDATE_DIRECT, MqFinal.UPDATE_KEY, visitsInfo);
 
        //4.获取文章数据
        //业务逻辑(这里为了可读性，就先不展示这里了)......
 
        //5.放入文章
        Article article = new Article();
        article.setVisits(visits);
        article.setId(id);
        return article;
    }