多级缓存设计和实战应用 多级缓存的设计与应用(4)
多级缓存设计和实战应用

4.2. 访问:http://localhost:8081/item/10002,返回正确结果

4.3. 查看控制台SQL打印情况,显然第一次访问查询了数据库
23:25:33:162 DEBUG 20032 --- [nio-8081-exec-1] c.asdc.item.mapper.ItemMapper.selectOne : ==> Preparing: SELECT id,name,title,price,image,category,brand,spec,status,create_time,update_time FROM tb_item WHERE (status <> ? AND id = ?)
23:25:33:163 DEBUG 20032 --- [nio-8081-exec-1] c.asdc.item.mapper.ItemMapper.selectOne : ==> Parameters: 2(Integer), 10002(Long)
23:25:33:171 DEBUG 20032 --- [nio-8081-exec-1] c.asdc.item.mapper.ItemMapper.selectOne : <== Total: 1
从数据库中获取数据:{"id":10002,"name":"脱脂牛奶","title":"安佳脱脂牛奶 新西兰进口轻欣脱脂250ml*24整箱装*2","price":68600,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t25552/261/1180671662/383855/33da8faa/5b8cf792Neda8550c.jpg!q70.jpg.webp","category":"牛奶","brand":"安佳","spec":"{\"数量\": 24}","status":1,"createTime":1706198400000,"updateTime":1706198400000,"stock":null,"sold":null}
4.4. 查看当前redis库db1中数据

4.5. 再次访问:http://localhost:8081/item/10002,控制台打印:
从Redis缓存中获取数据:{"id":10002,"name":"脱脂牛奶","title":"安佳脱脂牛奶 新西兰进口轻欣脱脂250ml*24整箱装*2","price":68600,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t25552/261/1180671662/383855/33da8faa/5b8cf792Neda8550c.jpg!q70.jpg.webp","category":"牛奶","brand":"安佳","spec":"{\"数量\": 24}","status":1,"createTime":1706198400000,"updateTime":1706198400000,"stock":null,"sold":null}
显然,本次查询走redis缓存,验证通过。这也印证了上边的流程。
缓存预热怎么做?
通常,Redis缓存会面临冷启动问题:
冷启动:服务刚刚启动时,Redis中并没有缓存,如果所有业务数据都在第一次查询时添加缓存,可能会给数据库带来较大压力。
缓存预热:在实际开发中,为避免上述问题,我们一般会利用大数据统计用户访问的热点数据,在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。这个过程成为缓存预热。
方案一、在项目启动时初始化Bean时候完成
这里我们利用InitializingBean接口来实现,因为InitializingBean可以在对象被Spring创建并且成员变量全部注入后执行。
这里我们是测试数据(模拟热点数据),全量加载到redis中。
程序实现:
@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private IItemService itemService;
//JSON 转化
private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
// 初始化缓存
// 1.从数据库获取热点数据
List<Item> itemList = itemService.list();
// 2.放入缓存
for (Item item : itemList) {
// item序列化为JSON
String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
// 存入redis
redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
}
}
}
启动并测试:
23:42:08:477 DEBUG 13200 --- [ main] c.a.item.mapper.ItemMapper.selectList : ==> Preparing: SELECT id,name,title,price,image,category,brand,spec,status,create_time,update_time FROM tb_item
23:42:08:507 DEBUG 13200 --- [ main] c.a.item.mapper.ItemMapper.selectList : ==> Parameters:
23:42:08:534 DEBUG 13200 --- [ main] c.a.item.mapper.ItemMapper.selectList : <== Total: 5
查看redis中,key:item:10001~10005 ,均正常保存。代表缓存预热已实现。
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