这篇文章主要介绍“SpringBoot怎么整合Redis使用@Cacheable和RedisTemplate”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“SpringBoot怎么整合Redis使用@Cacheable和RedisTemplate”文章能帮助大家解决问题。
对之前网站做了一些很简单的优化,给用户列表加了一个分页功能。
分页就更好考虑加载速度,如果换一页就要等几秒,那体验感是非常差的。
因此想到了加一个redis缓存。
springboot整合redis有两种方式:
一、使用注解,@EnableCaching @Cacheable . . . 等
二、使用RedisTemplate
两者都能操作缓存,使用RedisTemplate 操作肯定是比使用注解灵活、方便。但是从理论上来讲注解方式速度应该更快,因为使用注解如果在缓存中有就直接从缓存中取,不用进入方法。而RedisTemplate 必须进入方法,而且执行写的逻辑判断。
下面记录一下我给分页做缓存的思路,肯定有很多不好的地方,希望大家可以给我指出。
业务场景是后台管理系统,不用过于注重实时数据刷新,就设置一个小时过期。
我的思路是:
第一次加载页面,就从数据库把前面四页的数据从数据库查询出来,这样第一次稍微多等一下,后面换页几乎不用等待,这样体验比较好。然后每次换页都换查看有没有在缓存中,没用就加入缓存。
@RequestMapping("/appUser/{currentPage}") public R<String> getTableData1(@PathVariable int currentPage) { //第一次请求 前面几页用到的概率更大 把后面三页存入redis 减少后面分页请求的时间 以后每次加载页面都把那页放入redis // 设置一个小时过期 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)); }
数据统计那块我又试了试注解。
先要在启动加上 @EnableCaching注解
注解使用就简单,在方法上加上@Cacheable 就行,执行方法前会查询redis缓存是否有对应的key,有就直接取值,没有就执行方法。
value = "appUserData" 是缓存区的名字 , key是键的名字 。
以下的键值就是 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记录每个月份出现的次数 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 //自定义比较器 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,如果想升序就反过来 } }; //将map转成List,map的一组key,value对应list一个存储空间 List<Map.Entry<String, Integer>> mapList = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(areaTimes.entrySet()); //传入maps实体 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:
@CachePut
@Caching
@CacheEvict
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