redis实现缓存

java后台的访问时间大多是在操作数据库上，对于java本身的业务逻辑流程判断时间相对来说都比较少，所以我们有必要减少对mysql的访问。而redis数据库的访问就是特别的快，这时就可以使用redis实现简单缓存，首先在redis数据库中获取数据，如果没有，那就再到mysql数据库中获取，同时更新redis数据库，将这条记录放入redis。

在redis的使用中，有些业务使用比较频繁，所以直接放在service层实现不太好，应该另外建一个dao层代码类。如下：

RuntimeSchema是一个序列化的转换工具，可以实现指定的类对象和byte数组的相互转换。

byte[] bytes = ProtostuffIOUtil.toByteArray(record, schema , LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE));通过序列化工具把record转为byte数组，第三个参数呢LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE)就是一个缓冲器，加快序列化的效率。

jedis.setex(key.getBytes(), 3600, bytes);这个就是通过jedis访问redis数据库，插入一条记录，3600就是设定这条记录的超时时间。

package cn.wzy.dao.Impl;
 
import cn.wzy.entity.User;
import com.dyuproject.protostuff.LinkedBuffer;
import com.dyuproject.protostuff.ProtostuffIOUtil;
import com.dyuproject.protostuff.runtime.RuntimeSchema;
import lombok.extern.log4j.Log4j;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
 
/**
 * Created by Wzy
 * on 2018/6/4
 */
@Log4j
public class RedisDao {
 
    private final JedisPool jedisPool;
 
    public RedisDao(String ip, int port) {
        jedisPool = new JedisPool(ip, port);
    }
 
    private final RuntimeSchema<User> schema = RuntimeSchema.createFrom(User.class);
 
    public User getUser(int userId) {
        try {
            Jedis jedis = jedisPool.getResource();
            try {
                String key = "user:" + userId;
                byte[] bytes = jedis.get(key.getBytes());
                if (bytes != null) {
                    User user = schema.newMessage();
                    ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes, user, schema);
                    return user;
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                jedis.close();
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
        }
        return null;
    }
 
    public String putUser(User record) {
        try {
            Jedis jedis = jedisPool.getResource();
            try {
                String key = "user:" + record.getId();
                byte[] bytes = ProtostuffIOUtil.toByteArray(record, schema
                        , LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE));
                String result = jedis.setex(key.getBytes(), 3600, bytes);
                return result;
            } finally {
                jedis.close();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

这里就需要加入jedis的访问依赖项，以及序列化工具的依赖项：

<!--jedis依赖-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
</dependency>
<!-- 序列换依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-core</artifactId>
    <version>1.0.8</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
    <version>1.0.8</version>
</dependency>

这里模拟一下获取用户业务逻辑的优化：

package cn.wzy.service;
 
import cn.wzy.dao.Impl.RedisDao;
import cn.wzy.dao.UserDao;
import cn.wzy.entity.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
/**
 * Created by Wzy
 * on 2018/6/4
 */
@Service
public class UserService {
 
    @Autowired
    private UserDao userDao;
 
    @Autowired
    private RedisDao redisDao;
 
    public User queryById(int id) {
        User user = redisDao.getUser(id);
        if (user == null) {
            user = userDao.selectByPrimaryKey(id);
            System.out.println("select from db.");
            if (user == null)
                return null;
            else {
                redisDao.putUser(user);
                return user;
            }
        }
        System.out.println("select from redis.");
        return user;
    }
}

测试阶段：

public class UserServiceTest extends BaseTest {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @Test
    public void test() {
        System.out.println(userService.queryById(1));
        System.out.println(userService.queryById(1));
    }
}

结果可以看出第二次获取的时候就直接是返回redis数据库的内容啦。

=============start=====test==========
select from redis.
User(id=1, username=2222, age=1222, phoneNum=565656)
select from redis.
User(id=1, username=2222, age=1222, phoneNum=565656)
=============start======end==========