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  • 初学redis分页缓存方法实现

    千次阅读 2019-03-06 14:06:10
    初学redis分页缓存方法实现 使用缓存技术一般是在不经常增删改查的数据,我们可以使用缓存技术将第一次请求访问的数据缓存到redis中保存起来,后来的请求的时候首先查询redis数据库是否查询到这些数据,如果存在,...

    初学redis分页缓存方法实现

    使用缓存技术一般是在不经常增删改查的数据,我们可以使用缓存技术将第一次请求访问的数据缓存到redis中保存起来,后来的请求的时候首先查询redis数据库是否查询到这些数据,如果存在,则返回数据,如果不存在,则到mysql或其他数据库查询数据返回并保存到redis数据库中。

    为什么要采用分页缓存?直接设置缓存,如果数据量大,操作增删改,更新缓存频率高效率低。分页缓存,通过页码设置缓存,可以提高性能。(但是其实不是很好)。

    缓存的时候需要考虑的一些问题:

    1.新增--删除最后一页缓存(如果倒叙排序,插入数据,第一页改变,后续页列表也都改变,需要删除所有缓存)。
    2.修改--更新当前页缓存。
    3.删除--更新当前页以及当前页以后的页面的缓存。

    上面是分页缓存实现的时候要考虑的一些问题,而我在下面实现的代码并不是这样的,因为我懒得传当前页面cuePage了在add、delete、update的时候,所以,我选择了在add、delete、update的时候都把缓存的分页缓存相关key请理了,更新了分页缓存数据。

        @RequestMapping({"/","index"})
        public String index(Model model,
                @RequestParam(value = "curPage",required = false,defaultValue ="1") Integer curPage){
    
            //每页展示10条数据
            int pageSize = 5;
            //总数
            int totalRows = userService.getUserByTotal();
            //计算分页
            int totalPages = totalRows / pageSize;
            //可能有余页
            int left = totalRows % pageSize;
            if (left > 0){
                totalPages = totalPages + 1;
            }
    
            if (curPage < 1 ){
                curPage = 1;
            }
    
            if (curPage > totalPages ){
                curPage = totalPages;
            }
            //计算查询的开始行
    
            int startRow = (curPage - 1) * pageSize;
            Map<String,Object> paramMap = new ConcurrentHashMap<>();
            paramMap.put("startRow",startRow);
            paramMap.put("pageSize",pageSize);
            paramMap.put("curPage",curPage);//第几页
            List<User> userList = userService.getUserBypage(paramMap);
            System.out.println("curPage:"+curPage);
            model.addAttribute("userList",userList);
            model.addAttribute("curPage",curPage);
            model.addAttribute("totalPages",totalPages);
            //跳转到模板页面
            return "index";
        }
    

    实现类,缓存总页数。

        @Override
        public int getUserByTotal() {
            System.out.println("test:"+userMapper.selectUserByTotal());
            //设置key的序列化方式,采用字符串方式,提高可读性
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    
            //先从Redis缓存查询
            Integer totalRows = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get("totalRows");
            if (null == totalRows){
                synchronized (this){
                    totalRows = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get("totalRows");
                    if (null == totalRows){
                        //去mysql数据库查询总数,并保存到redis缓存中
                        totalRows = userMapper.selectUserByTotal();
                        redisTemplate.opsForValue().set("totalRows",totalRows);
                        System.out.println("从mysql数据库获取totalRows");
                    }
                }
            }
            return totalRows;
        }
    

    查询分页缓存,按照查询当前页进行缓存。缓存在redis数据库中的key="curPage1"、key="curPage2"、key="curPage3"、key="curPage*"。

        @Autowired
        private UserMapper userMapper;
    
        @Autowired
        private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate;
    
        @Override
        public List<User> getUserBypage(Map<String, Object> paramMap) {
            //设置key的序列化方式,采用字符串方式,提高可读性
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    
            Integer curPage = (Integer) paramMap.get("curPage");
            List<User> userList = (List<User>) redisTemplate.opsForValue().get("curPage"+String.valueOf(curPage));
            if (null == userList){
                userList = userMapper.selectUserBypage(paramMap);
                redisTemplate.opsForValue().set("curPage"+String.valueOf(curPage),userList);
                System.out.println("从mysql数据库获取userList");
            }
            return userList;
        }
    

    add。添加成功后,mysql数据库+1,redis缓存数据库需要更新一下数据总数的缓存,mysql数据库数据改变了,之前的redis中的分页缓存就不能用了,则在这里删除分页缓存,等下次最新请求访问后先查询mysql,再保存到redsi中。

      @Override
        public int addUser(User user) {
            //设置key的序列化方式,采用字符串方式,提高可读性
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    
            int add = userMapper.insertSelective(user);
            if (add > 0){
                //添加成功后,mysql数据库+1,redis缓存数据库需要更新一下数据
                int totalRows = userMapper.selectUserByTotal();
                redisTemplate.opsForValue().set("totalRows",totalRows);
    
                //更新缓存
                Set<Object> keys = redisTemplate.keys("curPage"+"*");
                redisTemplate.delete(keys);
            }
            return add;
        }
    

    delete。删除成功后,mysql数据库-1,redis缓存数据库需要更新一下数据总数的缓存,mysql数据库数据改变了,之前的redis中的分页缓存就不能用了,则在这里删除分页缓存,等下次最新请求访问后先查询mysql,再保存到redsi中。

     @Override
        public int deleteUser(Integer id) {
            //设置key的序列化方式,采用字符串方式,提高可读性
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    
            int delete =  userMapper.deleteByPrimaryKey(id);
            if (delete > 0){
                //删除成功后,mysql数据库-1,redis缓存数据库需要更新一下数据
                int totalRows = userMapper.selectUserByTotal();
                redisTemplate.opsForValue().set("totalRows",totalRows);
                //更新缓存
                Set<Object> keys = redisTemplate.keys("curPage"+"*");
                redisTemplate.delete(keys);
            }
            return delete;
        }
    

    update。update后mysql数据库数据改变了,之前的redis中的分页缓存就不能用了,则在这里删除分页缓存,等下次最新请求访问后先查询mysql,再保存到redsi中。

        @Override
        public int updateUser(User user) {
            //设置key的序列化方式,采用字符串方式,提高可读性
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            //boolean b = redisTemplate.delete("curPage"+"*");//
            Set<Object> keys = redisTemplate.keys("curPage"+"*");
            redisTemplate.delete(keys);
            return userMapper.updateByPrimaryKey(user);
    
        }
    

    redisTemplate模糊匹配删除

            Set<Object> keys = redisTemplate.keys("curPage"+"*");
            redisTemplate.delete(keys);
            return userMapper.updateByPrimaryKey(user);
    

    下面这样不行的,当时一直很疑惑,只能更新第一页的缓存,后面页的进行add、delete、update后都没有更新。所有百度一下,换了这么的删除key的方法,是可以的。

    edisTemplate.delete("curPage"+"*");//这样不行
    

     

    上面代码的实现缓存并不是很好,缓存需要优雅的使用,并不是所有的项目都需要缓存技术,在使用缓存之前,需要确认你的项目是否真的需要缓存,使用缓存会引入一定的技术复杂度。笔者在这里只是在学习缓存技术时,学习过程中的一些思考与记录。

    展开全文
  • 怎么用redis实现分页缓存,比如有1000页数据,只缓存当前页的后两页,点击到其他页时再缓存当前页的后两页。
  • Value 属性:指定一个 Ehcache 配置文件中的缓存策略,如果没有给定 value,那么则表示使用默认的缓存策略 key的作用:给存储的值起个名称,在查询时如果有名称相同时,则从已知的名称中取值。 否则重新查询数据库...

    一 简要概述

    @Cacheable 对当前的对象做缓存处理

    @Cacheable 作用:把方法的返回值添加到 Ehcache 中做缓存

    @Cacheable (value=“xxx”,key="xxxx")

    Value 属性:指定一个 Ehcache 配置文件中的缓存策略,如果没有给定 value,那么则表示使用默认的缓存策略

    key的作用:给存储的值起个名称,在查询时如果有名称相同时,则从已知的名称中取值。 否则重新查询数据库。

    二 案例

    2.1 工程结构

    2.2 pom文件

        <dependency>
          <groupId>junit</groupId>
          <artifactId>junit</artifactId>
          <version>4.13</version>
          <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- springBoot 的启动器 -->
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- springBoot 的启动器 -->
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
        </dependency>
        <!-- springBoot 的启动器 -->
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 测试工具的启动器 -->
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
        <!-- mysql -->
        <dependency>
          <groupId>mysql</groupId>
          <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <!-- druid连接池 -->
        <dependency>
          <groupId>com.alibaba</groupId>
          <artifactId>druid</artifactId>
          <version>1.1.10</version>
        </dependency>
        <!-- Spring Boot 缓存支持启动器 -->
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
        </dependency>
        <!-- Ehcache 坐标 -->
        <dependency>
          <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
          <artifactId>ehcache</artifactId>
        </dependency>

    2.3 dao

    package com.ljf.spring.boot.demo.dao;
    
    import com.ljf.spring.boot.demo.model.Users;
    import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
    
    /**
     * 参数一 T :当前需要映射的实体
     * 参数二 ID :当前映射的实体中的OID的类型
     *
     */
    public interface UserRepository extends JpaRepository<Users,Integer> {
    
    }

    2.4 model

    package com.ljf.spring.boot.demo.model;
    
    import javax.persistence.*;
    import java.io.Serializable;
    
    /**
     * @ClassName: Users
     * @Description: TODO
     * @Author: liujianfu
     * @Date: 2020/09/02 08:50:18 
     * @Version: V1.0
     **/
        @Entity
        @Table(name="tb_users_tb")
        public class Users implements Serializable {
    
        @Id
        @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
        @Column(name = "id")
        private Integer id;
    
        @Column(name = "name")
        private String name;
    
        @Column(name = "age")
        private Integer age;
    
        @Column(name = "address")
        private String address;
    
    
        public Integer getId() {
            return id;
        }
    
        public void setId(Integer id) {
            this.id = id;
        }
    
        public String getName() {
            return name;
        }
    
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        public Integer getAge() {
            return age;
        }
    
        public void setAge(Integer age) {
            this.age = age;
        }
    
        public String getAddress() {
            return address;
        }
    
        public void setAddress(String address) {
            this.address = address;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Users [id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + ", address=" + address + "]";
        }
    }
    
    

    2.5 service

    接口层:

    package com.ljf.spring.boot.demo.service;
    
    import com.ljf.spring.boot.demo.model.Users;
    import org.springframework.data.domain.Page;
    import org.springframework.data.domain.Pageable;
    
    import java.util.List;
    
    public interface UserService {
        List<Users> findUserAll();
        public Page<Users> findUserByPage(Pageable pageable );
    }
    

    实现层:

    package com.ljf.spring.boot.demo.service.impl;
    
    import com.ljf.spring.boot.demo.dao.UserRepository;
    import com.ljf.spring.boot.demo.model.Users;
    import com.ljf.spring.boot.demo.service.UserService;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
    import org.springframework.data.domain.Page;
    import org.springframework.data.domain.Pageable;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    import java.util.List;
    
    /**
     * @ClassName: UserServiceImpl
     * @Description: TODO
     * @Author: liujianfu
     * @Date: 2020/09/02 08:57:11 
     * @Version: V1.0
     **/
    @Service
    public class UserServiceImpl  implements UserService {
        @Autowired
        private UserRepository userRepository;
        @Override
        //@Cacheable 对当前的对象做缓存处理
        //@Cacheable 作用:把方法的返回值添加到 Ehcache 中做缓存
        // Value 属性:指定一个 Ehcache 配置文件中的缓存策略,如果没有给定 value,那么则表示使用默认的缓存策略
        @Cacheable(value = "users")
        public List<Users> findUserAll() {
            return this.userRepository.findAll();
        }
    
       // @Cacheable(value="users",key="#pageable") //默认key的值为pageable
       // @Cacheable(value="users",key="#pageable.pageSize") //指定key的值为#pageable.pageSize
        public Page<Users> findUserByPage(Pageable pageable ){
            return this.userRepository.findAll(pageable);
        }
    
    }
    

    2.6 配置文件

    1.application配置文件

    #spring的配置mysql
    spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?serverTimezone=UTC
    spring.datasource.username=root
    spring.datasource.password=root
    #ali
    spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
    spring.jpa.show-sql=true
    spring.cache.ehcache.cofnig=ehcache.xml

    2.ehcache缓存文件

    <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd">
    
        <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
    
      <!--defaultCache:echcache的默认缓存策略  -->
        <defaultCache
                maxElementsInMemory="10000"
                eternal="false"
                timeToIdleSeconds="120"
                timeToLiveSeconds="120"
                maxElementsOnDisk="10000000"
                diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
                memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
            <persistence strategy="localTempSwap"/>
        </defaultCache>
        <!-- 自定义缓存策略 -->
        <cache name="users"
                maxElementsInMemory="10000"
                eternal="false"
                timeToIdleSeconds="120"
                timeToLiveSeconds="120"
                maxElementsOnDisk="10000000"
                diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
                memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
            <persistence strategy="localTempSwap"/>
        </cache>
    </ehcache>
    

    2.7 启动类

    package com.ljf.spring.boot.demo;
    
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceTransactionManagerAutoConfiguration;
    import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
    
    /**
     * Hello world!
     *
     */
    @SpringBootApplication
    @EnableCaching
    public class StartApp
    {
        public static void main( String[] args )
        {
            SpringApplication.run(StartApp.class, args);
            System.out.println( "Hello World!" );
    
        }
    }
    

    2.8 测试类

        @Test
        public void queryByPage(){
            Pageable pageable= PageRequest.of(0, 10);
            Page<Users> list=us.findUserByPage(pageable);
            System.out.println("第1次:"+list.getContent().get(0).getAddress());
            Page<Users> list2=us.findUserByPage(pageable);
            System.out.println("第2次:"+list2.getContent().get(0).getAddress());
             pageable= PageRequest.of(0, 5);
            Page<Users> list3=us.findUserByPage(pageable);
            System.out.println("第3次:"+list3.getContent().get(0).getAddress());
        }

    不加缓存,查询执行了3次查询数据库

    2.9 添加缓存

    在分页的方法上假如缓存,已分页的pageable作为key

    通过执行结果看到:第一次执行查询数据库,第二次查询内存,当分页pageable= PageRequest.of(0, 10);改为pageable= PageRequest.of(0, 5);,再次执行时,重新查询数据库

     

    展开全文
  • spring分页缓存

    千次阅读 2018-10-18 16:01:43
    ... @Cacheable(key = "'myPage_'+#pagePlus.current+'_'+#pagePlus.limit") public void cachePage(Page pagePlus) { } ...

    ...

        @Cacheable(key = "'myPage_'+#pagePlus.current+'_'+#pagePlus.limit")
        public void cachePage(Page pagePlus) {
            
        }

    ...

    展开全文
  • 通常,对于长列表加载的场景,... 下面总结对两种常见的分页缓存的策略, 适用场景以及各自的优缺点。 策略一: 直接对分页结果缓存 顾名思义,就是直接缓存每次分页查询的结果。 适用场景 列表...
    通常,对于长列表加载的场景,都需要进行分页, 如最近的世界杯体育垂站项目中的赛程页,评论流,直播流。而为了提高分页加载的性能,往往需要对分页进行缓存。 下面总结对两种常见的分页缓存的策略, 适用场景以及各自的优缺点。
     
     

    策略一: 直接对分页结果缓存

    顾名思义,就是直接缓存每次分页查询的结果。
     
    1531379878187-e71c1767-b892-4b26-9751-c7
     
    适用场景
    • 列表长度无法提前预知
    • 数据和排序不经常变更
     
    优点:
    • 实现简单
    • 通常能获得不错的性能。由于直接缓存分页的结果,因此只需一次IO就能把数据查出来
     
    缺点
    • 无法及时更新
    随着列表增长,一个对象可能从第1页转移到第2页。因此当某个对象发生变更(或排序权重发生变化)后,无法判断该更新哪几页的缓存;除非同步维护一张倒排表,记录每个对象ID到所有缓存键值的映射关系, 但对于一般web应用实现成本有点高
     
    • 数据不一致
    由于无法做到实时主动更新,因此失效时间不宜设置过长,这就需要根据实际业务场景(比如允许一定的更新延迟) 选取一个能接受的值, 而在缓存失效之前,需要忍受数据不一致。
     
    • 缓存键值(cacheKey)设计或使用不当, 可能会产生大量无效的缓存垃圾
    假设分页查询的条件是 _prev_pos 和 size,_prev_pos为上一页最后一个对象的_pos值, 即从某个对象开始向前(或向后)检索size个对象, 则cacheKey = (_prev_pos+size), 选择不同的_prev_pos 和 size 会生成 不同的cacheKey。
    类似的还有cacheKey= md5(url) , cacheKey = (startTime + endTime), 使用不当时也会产生大量垃圾cacheKey.
    产生大量垃圾cacheKey的直接后果是,缓存空间会很快被耗尽,频繁触发LRU,最终影响应用的性能
     
     
     

    策略二:缓存整个对象ID列表,再分别对每个对象建立缓存

     
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    预先把整个对象ID列表缓存起来,由程序实现分页逻辑,分页查询的结果是一个ID数组, 然后再根据每个ID从缓存中查找对象,最后组装成一个对象数组返回
     
    适用场景
    • 列表长度有限
    • 对象数据或排序权重需要频繁更新
     
    优点
    • 数据一致
    在这种存储结构下, 当对象数据和排序权重发生变更时,能及时更新对应的缓存块,避免出现缓存的数据和数据库不一致的情况。又由于每次分页查询都是一次动态计算的结果,因此只要缓存更新了,就一定能拿到最新的结果
     
    • 缓存空间的大小是恒定且能提前预估
     
    • 缓存块能设置比较长的过期时间,不用担心缓存失效
     
    缺点
    • IO次数 = n + 1 ( n 为每页的条数),为了保证性能, n 通常不能选得过大
    • 列表长度和 分页逻辑的算法 直接影响查询性能
    • 实现成本略高
     
     

    策略3:缓存分页结果,并定时更新前几页缓存

    在策略1的基础上,增加一个定时任务,定时刷新前几页的缓存, 从而尽量保证前几页的缓存是最新的。
     
    由于在某些业务场景下,用户只会浏览前几页的内容,比如用户一般只会关注未来 1 ~ 2周的体育赛事, 因此只要保证前几页的内容是最新的即可。
     
     

    总结

    在项目实践中,我发现没有一种缓存策略能完美解决所有问题,往往需要在 性能 和 数据一致性之间寻找一个平衡点。 比如对于体育赛程列表,由于更新频率不高的特点,适合采用策略1 对赛程列表进行分页缓存,但是对于比赛直播流, 则采用策略2或策略3比较合适,特别对直播流有较强的人工运营需求(比如往流中插入一些竞猜题目或用户的评论).
     

     

    展开全文
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空空如也

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