多级缓存设计和实战应用

多级缓存设计和实战应用多层次缓存设计和实际应用(3)

时间：2024-01-27 21:00:21 来源：IT袋作者：马勇

导读：多级缓存设计和实战应用，第一次访问，打印出SQL，说明查询了数据库： 21:28:49:535 DEBUG 3332 --- [nio-8081-exec-1] c.asdc.item.mapper.ItemMapper.selectOne : ==> Preparing: SELECT id,name,title,price,image,cat

多级缓存设计和实战应用

第一次访问，打印出SQL，说明查询了数据库：

21:28:49:535 DEBUG 3332 --- [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 = ?)
21:28:49:536 DEBUG 3332 --- [nio-8081-exec-1] c.asdc.item.mapper.ItemMapper.selectOne  : ==> Parameters: 2(Integer), 10002(Long)
21:28:49:544 DEBUG 3332 --- [nio-8081-exec-1] c.asdc.item.mapper.ItemMapper.selectOne  : <==      Total: 1

第二次访问，未打印出SQL，说明直接查询的本地缓存。

因此，利用Caffeine实现缓存功能生效。

Redis缓存

redis 到底有多快？

根据官方数据，Redis 的 QPS 可以达到约 100000（每秒请求数）,感兴趣的可参考：

官方Redis benchmark

以下摘自官网：

With high-end configurations, the number of client connections is also an important factor. Being based on epoll/kqueue, the Redis event loop is quite scalable. Redis has already been benchmarked at more than 60000 connections, and was still able to sustain 50000 q/s in these conditions. As a rule of thumb, an instance with 30000 connections can only process half the throughput achievable with 100 connections. Here is an example showing the throughput of a Redis instance per number of connections:

客户端连接数压测报告：

多级缓存设计和实战应用

X轴：客户端连接数，Y轴：QPS

生产实践中如何使用redis做缓存？

基本流程：

多级缓存设计和实战应用

程序实现：

1、导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2、配置连接

spring:
  redis:
    host: your_ip 
    database: 1
    username: your_username
    password: your_password

3、代码编写：

@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
//JSON 转化
private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();
@GetMapping("/redis/{id}")
public String queryRedisItemData(@PathVariable("id") Long id) throws JsonProcessingException {
    // 查询Redis缓存
    String cachedResult = redisTemplate.opsForValue().get("item:id:" + id);
    if (Strings.isNotBlank(cachedResult)) {
        System.out.println("从Redis缓存中获取数据：" + cachedResult);
        return cachedResult;
    } else {
        // 1.查询数据库
        Item item = itemService.query().ne("status", 2).eq("id", id).one();
        //转化成json
        String dbResult = MAPPER.writeValueAsString(item);
        System.out.println("从数据库中获取数据：" + dbResult);
        // 将查询结果存入缓存
        redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + id, dbResult);
        return dbResult;
    }
}

4、演示效果：

4.1. 测试前：redis中没有对应key：item:id:10002