Redis存储数据

Redis是一款基于内存的NoSQL数据存储服务，是非关系型的，是使用K-V结构进行存储的

基于内存：读写数据均在内存中直接操作
NoSQL：通常把能够存、取数据的服务都称之为数据库，所以，Redis也是数据库，但是，它没有SQL语句

在基于Spring Boot的开发中，当需要在程序中访问Redis中的数据时，需要添加spring-boot-starter-data-redis依赖项。

要操作Redis中的数据，需要使用RedisTemplate对象，则在csmall-product-webapi的根包下的config包中创建RedisConfiguration类，并在其中进行配置：


@Configuration
public class RedisConfiguration {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
        return redisTemplate;
    }
    
}

接下来，在测试的根包下创建RedisTests来测试访问Redis中的数据：


@SpringBootTest
public class RedisTests {
 
    @Autowired
    RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;
 
    @Test
    void testSetValue() {
        redisTemplate.opsForValue()
                .set("name", "liuguobin");
    }
 
    @Test
    void testSetValueTTL() {
        redisTemplate.opsForValue()
                .set("name", "fanchuanqi", 60, TimeUnit.SECONDS);
    }
 
    @Test
    void testSetObjectValue() {
        CategoryDetailsVO category = new CategoryDetailsVO();
        category.setId(65L);
        category.setIsParent(1);
        category.setDepth(1);
        category.setName("水果");
        redisTemplate.opsForValue()
                .set("category", category);
    }
 
    @Test
    void testGetValue() {
        // 当key存在时，可获取到有效值
        // 当key不存在时，获取到的结果将是null
        Serializable name = redisTemplate.opsForValue()
                .get("name");
        System.out.println("get value --> " + name);
    }
 
    @Test
    void testGetObjectValue() {
        // 当key存在时，可获取到有效值
        // 当key不存在时，获取到的结果将是null
        Serializable serializable = redisTemplate.opsForValue()
                .get("category");
        System.out.println("get value --> " + serializable);
        if (serializable != null) {
            CategoryDetailsVO category = (CategoryDetailsVO) serializable;
            System.out.println("get value --> " + category);
        }
    }
 
    @Test
    void testDeleteKey() {
        // 删除key时，将返回“是否成功删除”
        // 当key存在时，将返回true
        // 当key不存在时，将返回false
        Boolean result = redisTemplate.delete("name");
        System.out.println("result --> " + result);
    }
 
    @Test
    void testRightPushList() {
        // 存入List时，需要redisTemplate.opsForList()得到针对List的操作器
        // 通过rightPush()可以向Redis中的List追加数据
        // 每次调用rightPush()时使用的key必须是同一个，才能把多个数据放到同一个List中
        List<CategoryDetailsVO> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            CategoryDetailsVO category = new CategoryDetailsVO();
            category.setName("类别00" + i);
            list.add(category);
        }
 
        String key = "categoryList";
        for (CategoryDetailsVO category : list) {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, category);
        }
    }
 
    @Test
    void testListSize() {
        // 获取List的长度，即List中的元素数量
        String key = "categoryList";
        Long size = redisTemplate.opsForList().size(key);
        System.out.println("size --> " + size);
    }
 
    @Test
    void testRange() {
        // 调用opsForList()后再调用range(String key, long start, long end)方法取出List中的若干个数据，将得到List
        // long start：起始下标（结果中将包含）
        // long end：结束下标（结果中将包含），如果需要取至最后一个元素，可使用-1作为此参数值
        String key = "categoryList";
        List<Serializable> range = redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
        for (Serializable serializable : range) {
            System.out.println(serializable);
        }
    }
 
    @Test
    void testKeys() {
        // 调用keys()方法可以找出匹配模式的所有key
        // 在模式中，可以使用星号作为通配符
        Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
        for (String key : keys) {
            System.out.println(key);
        }
    }
 
}

最后，关于Key的使用，通常建议使用冒号区分多层次，类似URL的设计方式，例如：

类别列表的Key：categories:list或categories
某个id（9527）对应的类别的Key：categories:item:9527

使用Redis可以提高查询效率，一定程度上可以减轻数据库服务器的压力，从而保护了数据库。

通常，应用Redis的场景有：

高频查询，例如：热搜列表、秒杀
改变频率低的数据，例如：商品类别

一旦使用Redis，就会导致Redis和数据库中都存在同样的数据，当数据发生变化时，可能出现不一致的问题！

所以，还有某些数据在特定的场景中不能使用Redis：

要求数据必须是准确的：下单购买时要求库存是准确的
- 如果每次库存发生变化时都更新了Redis中的库存值，保证了Redis中的数据是准确的，也可以使用
数据的修改频率很高，且对数据准确性有一定要求

需要学会评估是否要求数据一定保持一致！

要使用Redis缓存数据，至少需要：

开发新的组件，实现对Redis中的数据访问
- 此组件并不是必须的，因为访问Redis数据的API都非常简单，自定义组件时，组件中的每个方法可能也只有少量代码，甚至只有1行代码
- 如果直接将访问Redis的代码写在Service中，首次开发时会更省事，但不利于维护
- 【推荐】如果将访问Redis的代码写的新的组件中，首次开发时会更麻烦，但利于维护
在Service中调用新的组件，在Service中决定何时访问MySQL，何时访问Redis

在使用Redis之前，还必须明确一些问题：

哪些查询功能改为从Redis中获取数据
Redis中的数据从哪里来

暂定目标：

根据类别的id查询类别详情，改为从Redis中获取数据
优先从Redis中获取数据，如果Redis中没有，则从MySQL中获取，且获取到数据后，将数据存入到Redis中，所以，经过首次查询后，Redis中将存在此数据，后续每一次都可以直接从Redis中拿到必要的数据

在接口中添加抽象方法：


public interface ICategoryRedisRepository {
 
    String KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX = "categories:item:";
    
    // 将类别详情存入到Redis中
    void save(CategoryDetailsVO category);
    
    // 根据类别id获取类别详情
    CategoryDetailsVO getDetailsById(Long id);
    
}

创建（接口的实现类），实现以上接口：


@Repository
public class CategoryRedisRepositoryImpl implements ICategoryRedisRepository {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Serilizalbe> redisTemplate;
    
    @Override
    public void save(CategoryDetailsVO category) {
        String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + category.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, category);
    }
    
    @Override
    public CategoryDetailsVO getDetailsById(Long id) {
        String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + id;
        Serializable result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (result == null) {
            return null;
        } else {
            CategoryDetailsVO category = (CategoryDetailsVO) result;
            return category;
        }
    }
}

为了避免缓存穿透，需要在ICategoryRedisRepository中添加2个抽象方法：


/**
 * 判断是否存在id对应的缓存数据
 *
 * @param id 类别id
 * @return 存在则返回true，否则返回false
 */
boolean exists(Long id);
 
/**
 * 向缓存中写入某id对应的空数据（null），此方法主要用于解决缓存穿透问题
 *
 * @param id 类别id
 */
void saveEmptyValue(Long id);

并在CategoryRedisRepositoryImpl中补充实现：


@Override
public boolean exists(Long id) {
    String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + id;
    return redisTemplate.hasKey(key);
}
 
@Override
public void saveEmptyValue(Long id) {
    String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + id;
    redisTemplate.opsForValue().set(key, null);
}

业务中的具体实现为：


@Override
public CategoryDetailsVO getDetailsById(Long id) {
    // ===== 以下是原有代码，只从数据库中获取数据 =====
    // CategoryDetailsVO category = categoryMapper.getDetailsById(id);
    // if (category == null) {
    //     throw new ServiceException(State.ERR_CATEGORY_NOT_FOUND,
    //             "获取类别详情失败，尝试访问的数据不存在！");
    // }
    // return category;
 
    // ===== 以下是新的业务，将从Redis中获取数据 =====
    log.debug("根据id（{}）获取类别详情……", id);
    // 从repository中调用方法，根据id获取缓存的数据
    // 判断缓存中是否存在与此id对应的key
    boolean exists = categoryRedisRepository.exists(id);
    if (exists) {
        // 有：表示明确的存入过某数据，此数据可能是有效数据，也可能是null
        // -- 判断此key对应的数据是否为null
        CategoryDetailsVO cacheResult = categoryRedisRepository.getDetailsById(id);
        if (cacheResult == null) {
            // -- 是：表示明确的存入了null值，则此id对应的数据确实不存在，则抛出异常
            log.warn("在缓存中存在此id（）对应的Key，却是null值，则抛出异常", id);
            throw new ServiceException(State.ERR_CATEGORY_NOT_FOUND,
                    "获取类别详情失败，尝试访问的数据不存在！");
        } else {
            // -- 否：表示明确的存入了有效数据，则返回此数据即可
            return cacheResult;
        }
    }
 
    // 缓存中没有此id匹配的数据
    // 从mapper中调用方法，根据id获取数据库的数据
    log.debug("没有命中缓存，则从数据库查询数据……");
    CategoryDetailsVO dbResult = categoryMapper.getDetailsById(id);
    // 判断从数据库中获取的结果是否为null
    if (dbResult == null) {
        // 是：数据库也没有此数据，先向缓存中写入错误数据，再抛出异常
        log.warn("数据库中也无此数据（id={}），先向缓存中写入错误数据", id);
        categoryRedisRepository.saveEmptyValue(id);
        log.warn("抛出异常");
        throw new ServiceException(State.ERR_CATEGORY_NOT_FOUND,
                "获取类别详情失败，尝试访问的数据不存在！");
    }
 
    // 将从数据库中查询到的结果存入到缓存中
    log.debug("已经从数据库查询到匹配的数据，将数据存入缓存……");
    categoryRedisRepository.save(dbResult);
    // 返回查询结果
    log.debug("返回查询到数据：{}", dbResult);
    return dbResult;
}

许多缓存数据应该是服务器刚刚启动就直接写入到Redis中的，当后续客户端访问时，缓存中已经存在的数据可以直接响应，避免获取数据时缓存中还没有对应的数据，还需要从数据库中查询。

在服务器刚刚启动时就加载需要缓存的数据并写入到Redis中，这种做法称之为缓存预热。

需要解决的问题有：

需要实现开机启动时自动执行某个任务
哪些数据需要写入到缓存中，例如全部“类别”数据

在Spring Boot中，可以自定义某个组件类，实现ApplicationRunner即可，例如：

为了将全部“类别”写入到缓存中，首先，需要能够从数据库中查询到全部数据，则需要：

在CategoryMapper接口中添加：List<CategoryDetailsVO> list();
在CategoryMapper.xml中配置以上抽象方法映射的SQL语句

然后，还需要实现将查询到的List<CategoryDetailsVO>写入到Redis中，则需要：

在ICategoryRedisRepository接口中添加：void save(List<CategoryDetailsVO> categories);
在CategoryRedisRepositoryImpl中实现以上方法
- 存入时，Key值可以是：categories:list

由于向Redis中存入列表数据始终是“追加”的，且Redis中的数据并不会因为项目重启而消失，所以，如果反复启动项目，会在Redis的列表中反复追加重复的数据！为了避免此问题，应该在每次缓存预热之间先删除现有数据，所以，还需要：

在ICategoryRedisRepository接口中添加：Boolean deleteList();
在CategoryRedisRepositoryImpl中实现以上方法

从设计的角度，Service是可以调用数据访问层的组件的，即可以调用Mapper或其它Repository组件，换言之，Mapper和其它Repository组件应该只被Service调用！

所以，应该在ICategoryService中定义“预热类别数据的缓存”的抽象方法：

void preloadCache();

另外，在Redis中存入了整个“类别”的列表后，也只能一次性拿到整个列表，不便于根据“类别”的id获取指定的数据，反之，如果每个“类别”数据都独立的存入到Redis中，当需要获取整个列表时，也只能把每个数据都找出来，然后再在Java程序中存入到List集合中，操作也是不方便的，所以，当需要更加关注效率时，应该将类别数据存2份到Redis中，一份是整个列表，另一份是若干个独立的类别数据。

目前，在缓存中存入独立的各个类别数据，在预热时并没有清除这些数据，如果在数据库中删除了数据，但缓存中的数据仍存在，为了避免这样的错误，应该在预热时，补充“删除所有类别”的功能！

则在ICategoryRedisRepository中添加void deleteAllItem();方法，用于删除所有独立的类别数据。

相关代码：ICategoryRedisRepository：


 
 
import cn.tedu.csmall.pojo.vo.CategoryDetailsVO;
 
import java.util.List;
 
public interface ICategoryRedisRepository {
 
    /**
     * 类别数据的KEY的前缀
     */
    String KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX = "categories:item:";
    /**
     * 类别列表的KEY
     */
    String KEY_CATEGORY_LIST = "categories:list";
 
    /**
     * 判断是否存在id对应的缓存数据
     *
     * @param id 类别id
     * @return 存在则返回true，否则返回false
     */
    Boolean exists(Long id);
 
    /**
     * 向缓存中写入某id对应的空数据（null），此方法主要用于解决缓存穿透问题
     *
     * @param id 类别id
     */
    void saveEmptyValue(Long id);
 
    /**
     * 将类别详情存入到Redis中
     *
     * @param category 类别详情
     */
    void save(CategoryDetailsVO category);
 
    /**
     * 将类别的列表存入到Redis中
     *
     * @param categories 类别列表
     */
    void save(List<CategoryDetailsVO> categories);
 
    /**
     * 删除Redis中各独立存储的类别数据
     */
    void deleteAllItem();
 
    /**
     * 删除Redis中的类别列表
     * @return 如果成功删除，则返回true，否则返回false
     */
    Boolean deleteList();
 
    /**
     * 根据类别id获取类别详情
     *
     * @param id 类别id
     * @return 匹配的类别详情，如果没有匹配的数据，则返回null
     */
    CategoryDetailsVO getDetailsById(Long id);
 
}

相关代码：CategoryRedisRepositoryImpl：


 
 
import cn.tedu.csmall.pojo.vo.CategoryDetailsVO;
import cn.tedu.csmall.product.webapi.repository.ICategoryRedisRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Repository
public class CategoryRedisRepositoryImpl implements ICategoryRedisRepository {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;
 
    @Override
    public Boolean exists(Long id) {
        String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + id;
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
 
    @Override
    public void saveEmptyValue(Long id) {
        String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + id;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, null, 30, TimeUnit.SECONDS);
    }
 
    @Override
    public void save(CategoryDetailsVO category) {
        String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + category.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, category);
    }
 
    @Override
    public void save(List<CategoryDetailsVO> categories) {
        for (CategoryDetailsVO category : categories) {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(KEY_CATEGORY_LIST, category);
        }
    }
 
    @Override
    public void deleteAllItem() {
        Set<String> keys = redisTemplate.keys(KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + "*");
        redisTemplate.delete(keys);
    }
 
    @Override
    public Boolean deleteList() {
        return redisTemplate.delete(KEY_CATEGORY_LIST);
    }
 
    @Override
    public CategoryDetailsVO getDetailsById(Long id) {
        String key = KEY_CATEGORY_ITEM_PREFIX + id;
        Serializable result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (result == null) {
            return null;
        } else {
            CategoryDetailsVO category = (CategoryDetailsVO) result;
            return category;
        }
    }
}

相关代码：缓存预热的业务代码（以下方法的声明在ICategoryService接口中，以下代码是CategoryServiceImpl中重写的方法）：


@Override
public void preloadCache() {
    log.debug("删除缓存中的类别列表……");
    categoryRedisRepository.deleteList();
    log.debug("删除缓存中的各独立的类别数据……");
    categoryRedisRepository.deleteAllItem();
 
    log.debug("从数据库查询类别列表……");
    List<CategoryDetailsVO> list = categoryMapper.list();
 
    for (CategoryDetailsVO category : list) {
        log.debug("查询结果：{}", category);
        log.debug("将当前类别存入到Redis：{}", category);
        categoryRedisRepository.save(category);
    }
 
    log.debug("将类别列表写入到Redis……");
    categoryRedisRepository.save(list);
    log.debug("将类别列表写入到Redis完成！");
}

相关代码：缓存预热类（CachePreLoad）：

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原文地址：https://blog.csdn.net/ClearDream__/article/details/125459404