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  • redis做缓存的简单实例
    2022-02-22 10:45:38

    【1125】PH-UCP数据库CPU使用率达到100%
    1 问题描述(事件描述,影响,时长)
    11月25日,PH-UCP数据库CPU使用率达到100%整理如下:
    13:50   收到运维通知数据库CUP使用率达到100%,观察单证合成正常;
    2 问题分析(问题代码或者问题架构定位)
    背景:目前的设计,PH-UCP的单证模板缓存任务,是在同一时间,多台服务器上发起数据库分页查询,对数据库CPU造成持续冲高。
    3 问题处理(如何处理解决的)
    优化单证模板缓存任务,实现错峰访问数据库,并减少数据库访问频率,从而降低对数据库CPU的冲击。
    4 问题展开(如何预防避免、是否要排查类似问题、好的建议等等)
    预防避免措施如下:
    日常排查服务器及数据库指标,如有异常及时排查
    批量并发访问数据时,尽量实现错峰访问

    private void syncUcpDocCache() {
            JedisCluster jedisCluster = RedisUtil.getJedisCluster();

            String publicedCount = jedisCluster.get(RedisKeyConstants.REDIS_KEY_UCP_DOC_PUBLICED_COUNT);
            LOGGER.info("PH-UCP-CORE开始加载缓存,isExe:{},ucpInfoEnable:{},newModeFlag:{},"+RedisKeyConstants.REDIS_KEY_UCP_DOC_PUBLICED_COUNT+
                    ":{} >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>",isExe, ucpInfoEnable, newModeFlag, publicedCount);
            int time = (20*12*delayTime/1000)-10;
            if(isExe && (ucpInfoEnable|| isPubliced(publicedCount))){
                long count = RedisUtil.getJedisCluster().incr(PH_UCP_DOC_EXE_COUNT);
                LOGGER.info("单证缓存初始count值:{}",count);
                try {
                    if(count == 1){
                        jedisCluster.expire(PH_UCP_DOC_EXE_COUNT,time);
                    }
                    Thread.sleep(count*delayTime);
                    iUcpDocVerCacheService.sync();
                } catch (Exception e) {
                    LOGGER.error(DictConstants.EXCEPTION_MSG, e);
                    jedisCluster.set(PH_UCP_DOC_PUBLICED_DEAL_FLAG,"F");
                    jedisCluster.expire(PH_UCP_DOC_PUBLICED_DEAL_FLAG,time);

                }finally {
                    //JedisCluster jedisCluster = RedisUtil.getJedisCluster();
                    long count = jedisCluster.decr(PH_UCP_DOC_EXE_COUNT);
                    LOGGER.info("单证缓存最终count值:{}",count);
                    if(count == 0){
                        if(StringUtils.isEmpty(jedisCluster.get(PH_UCP_DOC_PUBLICED_DEAL_FLAG))){
                            long pubCount = RedisUtil.getJedisCluster().decr(RedisKeyConstants.REDIS_KEY_UCP_DOC_PUBLICED_COUNT);
                            if(pubCount<0){
                                jedisCluster.del(RedisKeyConstants.REDIS_KEY_UCP_DOC_PUBLICED_COUNT);
                            }
                        }else {
                            jedisCluster.del(PH_UCP_DOC_PUBLICED_DEAL_FLAG);
                        }
                    }else if(count < 0 ){
                        jedisCluster.del(PH_UCP_DOC_EXE_COUNT);
                    }else{
                        LOGGER.info("还有机器单证缓存未处理完");
                    }
                }
            }
            LOGGER.info("PH-UCP-CORE结束加载缓存>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>");

        }

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  • 主要给大家介绍了关于Spring Boot中使用Redis做缓存的相关资料,文中介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
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  • 本篇文章主要介绍了Java自定义注解实现Redis自动缓存的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下。
  • 简单的进行redis缓存

    2022-06-09 19:28:09
    简单的进行redis缓存

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


    前言

    提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
    在开发过程中我们会遇到一些高流量的数据,这些数据会被频繁请求,频繁查询数据库会对数据库造成极大的性能消耗。

    这时就需要对这些高流量数据进行缓存。


    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    缓存思路

    在这里插入图片描述

    封装实现

    因为我们不确定缓存的数据及数据类型,这里就写一个通用的缓存包。

    直接全部缓存成json字符串,获取数据时在反序列化返回即可。

    这里存入的是用户的信息
    代码如下:

    
    import redis, random, json
    from models.user import UserModel
    
    
    class BaseCacheTTL(object):
        """
        缓存有效期
        为防止缓存雪崩,在设置缓存有效期时采用设置不同有效期的方案
        通过增加随机值实现
        """
        TTL = 0  # 由子类设置
        MAX_DELTA = 10 * 60  # 随机的增量上限
    
        @classmethod
        def get_val(cls):
            return cls.TTL + random.randrange(0, cls.MAX_DELTA)
    
    
    class UserProfileCacheTTL(BaseCacheTTL):
        """
        用户资料数据缓存时间, 秒
        """
        TTL = 30 * 60
    
    
    class UserNewsCacheTTL(BaseCacheTTL):
        """用户爆款的文章"""
        TTL = 24 * 60 * 60 * 3
    
    
    class UserCache():
        def __init__(self, user_id):
            print('获取到的user_id,', user_id)
            rds = redis.Redis(password='204348', db=3)
            self.rds = rds
            self.key = 'user:{}:profile'.format(user_id)
            self.user_id = user_id
    
        def get(self):
            """
            获取用户的缓存,通过key 获取
            1. 从redis中直接获取到
            2. 获取不到:
                1. redis中获取不到, 从mysql中查询获取, 然后把查询到的缓存到redis
                2. redis获取不到,mysql也查询不到, 说明没有这个用户
            :return:
            """
            try:
                result = self.rds.get(self.key)
                print('rds 中的数据》》》', result)
                # 判断能否获取到缓存
                if result is None:
                    # 此时说明没获取到用户信息
                    user = UserModel.query.filter_by(uid=self.user_id).first()
                    if user:
                        # 从数据库中获取到
                        data = {
                            'uname': user.uname,
                            'mobile': user.mobile,
                            'account': user.account,
                            'gender': user.gender,
                            'created_time': str(user.created_time),
                            'profile_photo': user.profile_photo,
                            'is_media': user.is_media,
                            'introduction': user.introduction,
                            'certificate': user.certificate,
                            'article_count': user.article_count,
                            'following_count': user.following_count,
                            'fans_count': user.fans_count,
                            'like_count': user.like_count
                        }
                        # 把数据写入缓存
                        try:
                            # 设置不同的有效期
                            self.rds.setex(self.key, UserProfileCacheTTL().get_val(), json.dumps(data))
                            # 把设置到缓存中的数据返回
                            return data
                        except Exception as e:
                            # TODO 写入日志文件
                            print("redis 数据写入redis错误-%s" % e)
                    else:  # 此时用户在数据库查找不到
                        return None
    
                else:
                    # 从redis 获取到用户信息
                    # return result.decode()
                    return json.loads(result.decode('utf-8'))
            except Exception as e:
                print('redis 获取失败,%s' % e)
                return None
    
    
        def delete(self):
            """删除用户缓存"""
            try:
                self.rds.delete(self.key)
            except Exception as e:
                print('redis 删除错误: %s' % e)
    
    

    具体使用
    这里缓存用户数据为例:

    class UserInfo(Resource):
    
        def get(self, id):
            """根据用户id, 获取用户信息"""
            print('获取当前id,>>>', id)
            user_dict = UserCache(id).get()
            print('缓存的用户信息>>>', json.loads(user_dict))
            if user:
                user = marshal(user,user_fields)
                print('返回到前端的数据:>>>', user)
                return user_dict
    
    展开全文
  • 和Memcache一样,Redis数据都是缓存在计算机内存中,不同的是,Memcache只能将数据缓存到内存中,无法自动定期写入硬盘,这就表示,一断电或重启,内存清空,数据丢失。所以Memcache的应用场景适用于缓存无需持久化...

    一、Redis介绍

    Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一,它是一个开源的使用ANSI c语言编写的key-value存储系统
    (区别于MySQL的二维表格的形式存储。)。和Memcache类似,但很大程度补偿了Memcache的不
    足。和Memcache一样,Redis数据都是缓存在计算机内存中,不同的是,Memcache只能将数据缓存到内存中,无法自动定期写入硬盘,这就表示,一断电或重启,内存清空,数据丢失。所以Memcache的应用场景适用于缓存无需持久化的数据。而Redis不同的是它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,实现数据的持久化。
    Redis的特点:
    1,Redis读取的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s;
    2,原子 。Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
    3,支持多种数据结构:string(字符串);list(列表);hash(哈希),set(集合);zset(有序集合)
    4,持久化,集群部署
    5,支持过期时间,支持事务,消息订阅

    二、项目集成Redis

    使用Redis需要先添加对应的依赖

    <!-- redis -->
    <dependency>
    	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    	<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
    <dependency>
    	<groupId>org.apache.commons</groupId>
    	<artifactId>commons-pool2</artifactId>
    	<version>2.6.0</version>
    </dependency>
    

    在项目里面添加一个Redis的配置类,在类上标注@Configuration注解并且继承CachingConfigurerSupport类

    package com.atguigu.servicebase;
    
    import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
    import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
    import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
    import org.springframework.cache.CacheManager;
    import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
    import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
    import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
    import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
    
    import java.time.Duration;
    
    /**
     * <p>
     * Redis配置类
     * </P>
     *
     * @author Kk
     * @since 2022/3/9 22:54
     */
    @Configuration
    @EnableCaching //开启缓存
    public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
        @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
            RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
            RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
            Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new
                    Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
            ObjectMapper om = new ObjectMapper();
            om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
            jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
            template.setConnectionFactory(factory);
            //key序列化方式
            template.setKeySerializer(redisSerializer);
            //value序列化
            template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
            //value hashmap序列化
            template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
            return template;
        }
    
        @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))
                            .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                            .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                            .disableCachingNullValues();
            RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                    .cacheDefaults(config)
                    .build();
            return cacheManager;
        }
    }
    

    在配置文件中配置Redis的相关属性

    spring.redis.host=127.0.0.1
    spring.redis.port=6379
    spring.redis.database= 0
    spring.redis.timeout=1800000
    spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
    spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
    #最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
    spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
    spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
    

    我用的是Windows版本的Redis,其实使用Linux版或者是云服务器版本的会更好

    3、在接口中添加redis缓存

    在实际项目中,由于首页数据变化不是很频繁,而且首页访问量相对较大,所以我们有必要把首页接口数据缓存到redis缓存中,减少数据库压力和提高访问速度。

    3.1 Spring Boot缓存注解

    (1)缓存@Cacheable

    根据方法对其返回结果进行缓存,下次请求时,如果缓存存在,则直接读取缓存数据返回;如果缓存不存在,则执行方法,并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。
    查看源码,属性值如下:
    在这里插入图片描述

    (2)缓存@CachePut

    使用该注解标志的方法,每次都会执行,并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存中读取缓存数据,而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。
    查看源码,属性值如下:
    在这里插入图片描述

    (3)缓存@CacheEvict

    使用该注解标志的方法,会清空指定的缓存。一般用在更新或者删除方法上
    查看源码,属性值如下:
    在这里插入图片描述

    3.2 启动redis服务

    改一下Redis的配置文件
    注释掉这一句
    在这里插入图片描述
    关掉保护模式
    在这里插入图片描述

    启动Redis

    redis-server --service-start
    

    关闭Redis

    redis-server --service-stop
    

    在对应的方法上添加注解
    在这里插入图片描述
    去前端刷新一下界面,可以发现Redis中已经有了缓存
    在这里插入图片描述
    这样第二次刷新时就不会去请求数据库,而是去访问Redis的缓存,缓存中没有数据的话才会去查找数据库,这样就提高了访问速度减少了数据库与服务器的压力

    展开全文
  • Spring Boot整合Redis缓存实例Redis简介场景介绍实例环境及工具引入依赖启动器全局配置Redis编写测试接口运行实例开启redis-server运行IDEA中的项目打开API测试工具测试接口其他 Redis简介 Redis是一个开源的使用...

    Redis简介

    Redis是一个开源的使用ANSI(美国国家标准协会) C语言编写、遵守BSD协议(一种开源协议)、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,它可以作为数据库、缓存和消息中间件,并提供多种语言的API。
    关于Redis

    场景介绍

    利用Redis实现一个基本的缓存操作,写一个接口A接收浏览器传递的get参数,并装入缓存,再写一个接口B通过浏览器发送请求后,在浏览器展示接口A传递的参数

    实例环境及工具

    IDEA开发工具,Redis数据库, Spring Boot框架,Maven项目管理工具

    引入依赖启动器

    在建好Spring Boot项目的前提下,向pom.xml添加依赖启动器。

    <dependency>
        <groupId>com.github.binarylei</groupId>
        <artifactId>spring-boot-stater-test-data-redis</artifactId>
        <version>0.1.1-alpha</version>
    </dependency>
    

    全局配置Redis

    以.properties为例,若是.yml文件,则应需更改

    # Redis服务器地址
    spring.redis.host=127.0.0.1
    # Redis服务器连接端口
    spring.redis.port=6379
    # Redis服务器连接密码(默认为空)
    spring.redis.password=
    

    编写测试接口

    1.在controller层添加RedisController.java类
    项目实例
    2.实例化StringRedisTemplate

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    

    3.编写测试接口A

    @GetMapping("/setToken")
    public String setToken(@RequestParam("token") String token) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("token", token, 60, TimeUnit.SECONDS);
        String result = "token->" + token + "写入缓存,60秒过期";
        return result;
    }
    

    4.编写测试接口B

    @GetMapping("/getToken")
    public String getToken() {
        String token = stringRedisTemplate.opsForValue().get("token");
        System.out.println("token->" + token);
        return "Redis缓存token->" + token;
    }
    

    5.完整RedisController.java

    /**
     * @author BuerYouth
     * @update 2021/6/27
     */
    @RestController
    public class RedisController {
    
        @Autowired
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
        @GetMapping("/setToken")
        public String setToken(@RequestParam("token") String token) {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("token", token, 60, TimeUnit.SECONDS);
            String result = "token->" + token + "写入缓存,60秒过期";
            return result;
        }
    
        @GetMapping("/getToken")
        public String getToken() {
            String token = stringRedisTemplate.opsForValue().get("token");
            System.out.println("token->" + token);
            return "Redis缓存token->" + token;
        }
    }
    

    运行实例

    开启redis-server

    在这里插入图片描述

    运行IDEA中的项目

    在这里插入图片描述

    打开API测试工具测试接口

    1.写入数据
    在这里插入图片描述

    浏览器测试

    http://127.0.0.1:8080/setToken?token=BuerYouth
    

    2.读取数据
    在这里插入图片描述
    浏览器测试

    http://127.0.0.1:8080/getToken
    

    3.Redis管理工具查看
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    其他

    • 关于StringRedisTemlate
      1.StringRedisTemplate继承了RedisTemplate
      2.RedisTemplate可以操作<Object,Object>对象类型数据,而其子类StringRedisTemlate则是专门针对<Sting,String>字符串类型的数据进行操作。
    • StringRedisTemplate的简单用法
    template.opsForValue.set(key,value);//设置Redis键值对
    template.opsForValue.get(key);//获取数据库key对应的值
    
    展开全文
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空空如也

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redis做缓存的简单实例