这篇“Java redis使用场景实例分析”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Java redis使用场景实例分析”文章吧。
数据存储在内存中，数据查询速度快。可以分摊数据库压力。
查询频率比较高，修改频率比较低。
安全系数低的数据
注意要将实体类实现序列化：
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@TableName(value = "tb_dept")
public class Dept implements Serializable {
@TableId(value = "id",type = IdType.AUTO)
private Integer id;
private String name;
private String realname;
}对应依赖：
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!--连接数据源--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <!--mp的依赖--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies>
controller层对应代码：
@RestController
@RequestMapping("order")
public class DeptController {
@Resource
private DeptService deptService;
@GetMapping("getById/{id}")
//order/getById/1
//{}可以放多个，由下面的传参函数对应
//@PathVariable:获取请求映射中{}的值
public Dept getById(@PathVariable Integer id){
return deptService.findById(id);
}
@GetMapping("deleteById/{id}")
public String deleteById(@PathVariable Integer id){
int i = deptService.deleteById(id);
return i>0?"删除成功":"删除失败";
}
@GetMapping("insert")
public Dept insert(Dept dept){
Dept insert = deptService.insert(dept);
return insert;
}
@GetMapping("update")
public Dept update(Dept dept){
Dept update = deptService.update(dept);
return update;
}
}service层对应代码：
@Service
public class DeptService {
@Resource
private DeptMapper deptMapper;
//当存储的value类型为对象类型使用redisTemplate
//存储的value类型为字符串。StringRedisTemplate
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
//业务代码
public Dept findById(Integer id){
ValueOperations forValue = redisTemplate.opsForValue();
//查询缓存
Object o = forValue.get("dept::" + id);
//缓存命中
if(o!=null){
return (Dept) o;
}
Dept dept = deptMapper.selectById(id);
if(dept!=null){
//存入缓存中
forValue.set("dept::"+id,dept,24, TimeUnit.HOURS);
}
return dept;
}
public int deleteById(Integer id){
redisTemplate.delete("dept::"+id);
int i = deptMapper.deleteById(id);
return i;
}
public Dept insert(Dept dept){
int insert = deptMapper.insert(dept);
return dept;
}
public Dept update(Dept dept){
redisTemplate.delete("dept::"+dept.getId());
int i = deptMapper.updateById(dept);
return dept;
}
}配置源：
# 配置数据源
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
#sql日志
mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
#连接redis
spring.redis.host=192.168.22*.1**
spring.redis.port=6379
查看的缓存: 前部分代码相同@before通知，后部分代码也相同后置通知。 我们可以AOP完成缓存代码和业务代码分离。
spring框架它应该也能想到。--使用注解即可完成。解析该注解。
（1）把缓存的配置类加入
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
//解决查询缓存转换异常的问题
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) //缓存过期10分钟 ---- 业务需求。
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))//设置key的序列化方式
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) //设置value的序列化
.disableCachingNullValues();
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(config)
.build();
return cacheManager;(2) 使用开启缓存注解
（3）使用注解
//业务代码
//使用查询注解:cacheNames表示缓存的名称 key:唯一标志---dept::key
//先从缓存中查看key为（cacheNames::key）是否存在，如果存在则不会执行方法体，如果不存在则执行方法体并把方法的返回值存入缓存中
@Cacheable(cacheNames = {"dept"},key="#id")
public Dept findById(Integer id){
Dept dept = deptMapper.selectById(id);
return dept;
}
//先删除缓存在执行方法体。
@CacheEvict(cacheNames = {"dept"},key = "#id")
public int deleteById(Integer id){
int row = deptMapper.deleteById(id);
return row;
}
//这个注释可以确保方法被执行，同时方法的返回值也被记录到缓存中，实现缓存与数据库的同步更新。
@CachePut(cacheNames = "dept",key="#dept.id")
public Dept update(Dept dept){
int insert = deptMapper.updateById(dept);
return dept;
}使用压测工具测试高并发下带来线程安全问题
内部配置：
@RestController
@RequestMapping("bucket")
public class BucketController {
@Autowired
private BucketService bucketService;
@GetMapping("update/{productId}")
public String testUpdate(@PathVariable Integer productId){
String s = bucketService.updateById(productId);
return s;
}
}//此处写就不需要在启动类使用注解
@Mapper
public interface BucketMapper extends BaseMapper<Bucket> {
public Integer updateBucketById(Integer productId);
}@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Bucket {
@TableId(value = "productId",type = IdType.AUTO)
private Integer productId;
private Integer num;
}@Service
public class BucketService {
@Resource
private BucketMapper bucketMapper;
public String updateById(Integer productId){
//查看该商品的库存数量
Bucket bucket = bucketMapper.selectById(productId);
if(bucket.getNum()>0){
//修改库存每次减1
Integer integer = bucketMapper.updateBucketById(productId);
System.out.println("扣减成功！剩余库存数："+(bucket.getNum()-1));
return "success";
}else {
System.out.println("扣减失败！库存数不足");
return "fail";
}
}
}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.qy151wd.dao.BucketMapper">
<update id="updateBucketById" parameterType="int">
update bucket set num=num-1 where productId=#{productId}
</update>
</mapper><dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!--连接数据源--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <!--mp的依赖--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies>
我们看到同一个库存被使用了n次。以及数据库中库存为负数。 线程安全问题导致。
对应的service层修改为
@Service
public class BucketService {
@Resource
private BucketMapper bucketMapper;
public String updateById(Integer productId){
//加自动锁
synchronized (this){
//查看该商品的库存数量
Bucket bucket = bucketMapper.selectById(productId);
if(bucket.getNum()>0){
//修改库存每次减1
Integer integer = bucketMapper.updateBucketById(productId);
System.out.println("扣减成功！剩余库存数："+(bucket.getNum()-1));
return "success";
}else {
System.out.println("扣减失败！库存数不足");
return "fail";
}
}
}
}如果搭建了项目集群，那么该锁无效 。
（1）使用idea开集群项目
（2）使用nginx
（3）测试结果
发现又出现: 重复数字以及库存为负数。
（4）解决方法
service对应代码修改
@Service
public class BucketService {
@Resource
private BucketMapper bucketMapper;
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
public String updateById(Integer productId){
ValueOperations<String,String> forValue = redisTemplate.opsForValue();
Boolean flag = forValue.setIfAbsent("aaa::" + productId, "-----------------");
if(flag){
try{
//查看该商品的库存数量
Bucket bucket = bucketMapper.selectById(productId);
if(bucket.getNum()>0){
//修改库存每次减1
Integer integer = bucketMapper.updateBucketById(productId);
System.out.println("扣减成功！剩余库存数："+(bucket.getNum()-1));
return "success";
}else {
System.out.println("扣减失败！库存数不足");
return "fail";
}
}finally {
redisTemplate.delete("aaa::"+productId);
}
}
return "服务器正忙，请稍后再试.......";
}
}注意此处的测压速度不易太快（推荐使用5秒100个线程）
经过测压测试后，结果为：
以上就是关于“Java redis使用场景实例分析”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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