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[Java教程]SpringAOP与Redis搭建缓存


近期项目查询数据库太慢,持久层也没有开启二级缓存,现希望采用Redis作为缓存。为了不改写原来代码,在此采用AOP+Redis实现。

目前由于项目需要,只需要做查询部分:

数据查询时每次都需要从数据库查询数据,数据库压力很大,查询速度慢,因此设置缓存层,查询数据时先从redis中查询,如果查询不到,则到数据库中查询,然后将数据库中查询的数据放到redis中一份,下次查询时就能直接从redis中查到,不需要查询数据库了。

redis作为缓存的优势:

1.内存级别缓存,查询速度毋庸置疑。

2.高性能的K-V存储系统,支持String,Hash,List,Set,Sorted Set等数据类型,能够应用在很多场景中。

3.redis3.0版本以上支持集群部署。

4.redis支持数据的持久化,AOF,RDB方式。

 

实体类与表:

public class RiskNote implements Serializable {  private static final long serialVersionUID = 4758331879028183605L;    private Integer ApplId;  private Integer allqyorg3monNum;  private Double loanF6endAmt;    private String isHighRisk1;  private Date createDate;  private String risk1Detail;    private Integer risk2;  private String risk3;  private String creditpaymonth;      ......

 

 

Redis与Spring集成参数:

redis.properties

#redis settingsredis.minIdle=5redis.maxIdle=10redis.maxTotal=50redis.maxWaitMillis=1500redis.testOnBorrow=trueredis.numTestsPerEvictionRun=1024redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000redis.minEvictableIdleTimeMillis=1800000redis.softMinEvictableIdleTimeMillis=10000redis.testWhileIdle=trueredis.blockWhenExhausted=false#redisConnectionFactory settingsredis.host=192.168.200.128redis.port=6379

 

 

集成配置文件:applicationContext_redis.

 

  <!-- 加载配置数据 -->  <bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">    <property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />    <property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />    <property name="locations">      <list>        <value>classpath*:/redis.properties</value>      </list>    </property>  </bean>  <!-- 注解扫描 -->  <context:component-scan base-package="com.club.common.redis"/>  <!-- jedis连接池配置 -->  <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">    <!-- 最小空闲连接数 -->      <property name="minIdle" value="${redis.minIdle}"/>     <!-- 最大空闲连接数 -->    <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>    <!-- 最大连接数 -->      <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>    <!-- 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:阻塞不确定的时间,默认-1 -->      <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>    <!-- 在获取连接的时候检查有效性, 默认false -->      <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>    <!-- 每次释放连接的最大数目 -->    <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>    <!-- 释放连接的扫描间隔(毫秒) -->    <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>    <!-- 连接最小空闲时间 -->    <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>    <!-- 连接空闲多久后释放, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接释放 -->    <property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.softMinEvictableIdleTimeMillis}"/>    <!-- 在空闲时检查有效性, 默认false -->    <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>    <!-- 连接耗尽时是否阻塞, false报异常,ture阻塞直到超时, 默认true -->    <property name="blockWhenExhausted" value="${redis.blockWhenExhausted}"/>    </bean>      <!-- redis连接池 -->  <bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool" destroy-method="close">    <constructor-arg name="poolConfig" ref="poolConfig"/>    <constructor-arg name="host" value="${redis.host}"/>    <constructor-arg name="port" value="${redis.port}"/>  </bean>    <bean id="redisCache" class="com.club.common.redis.RedisCache">    <property name="jedisPool" ref="jedisPool"></property>  </bean>     <bean id="testDao" class="com.club.common.redis.TestDao"></bean>  <bean id="testService" class="com.club.common.redis.service.TestService"></bean>    <!-- 开启Aspect切面支持 -->  <aop:aspectj-autoproxy/></beans> 

 

测试,所以各层级没有写接口。

DAO层查询数据,封装对象:

public class TestDao {    //查询  public RiskNote getByApplId(Integer applId) throws Exception{        Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");      Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@192.168.11.215:1521:MFTEST01", "datacenter", "datacenter");    PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("select * from TEMP_RISK_NOTE where appl_id=?");        //执行    statement.setInt(1, applId);    ResultSet resultSet = statement.executeQuery();        RiskNote riskNote = new RiskNote();    //解析    while (resultSet.next()) {      riskNote.setApplId(resultSet.getInt("APPL_ID"));      riskNote.setAllqyorg3monNum(resultSet.getInt("ALLQYORG3MON_NUM"));      riskNote.setLoanF6endAmt(resultSet.getDouble("LOAN_F6END_AMT"));      riskNote.setIsHighRisk1(resultSet.getString("IS_HIGH_RISK_1"));      riskNote.setCreateDate(resultSet.getDate("CREATE_DATE"));      riskNote.setRisk1Detail(resultSet.getString("RISK1_DETAIL"));      riskNote.setRisk2(resultSet.getInt("RISK2"));      riskNote.setRisk3(resultSet.getString("RISK3"));      riskNote.setCreditpaymonth(resultSet.getString("CREDITPAYMONTH"));          }        return riskNote;  }}

 

Service层调用DAO:

@Servicepublic class TestService {    @Autowired  private TestDao testDao;    public Object get(Integer applId) throws Exception{        RiskNote riskNote = testDao.getByApplId(applId);        return riskNote;      }}

 

测试:

public class TestQueryRiskNote {      @Test  public void testQuery() throws Exception{    ApplicationContext ac = new FileSystem);    TestService testService = (TestService) ac.getBean("testService");    RiskNote riskNote = (RiskNote)testService.get(91193);    System.out.println(riskNote);  }}

此时测试代码输出的是查询到的RiskNote对象,可以重写toString方法查看

结果如下:最后输出的对象

 

在虚拟机Linux系统上搭建Redis,具体教程请自行百度

redis支持多种数据结构,查询的对象可以直接使用hash结构存入redis。

因为项目中各个方法查询的数据不一致,比如有简单对象,有List集合,有Map集合,List中套Map套对象等复杂结构,为了实现统一性和通用性,redis中也刚好提供了set(byte[],byte[])方法,所以可以将对象序列化后存入redis,取出后反序列化为对象。

序列化与反序列化工具类:

/** * * @Description: 序列化反序列化工具 */public class SerializeUtil {  /**   *   * 序列化   */  public static byte[] serialize(Object obj){        ObjectOutputStream oos = null;    ByteArrayOutputStream baos = null;        try {      //序列化      baos = new ByteArrayOutputStream();      oos = new ObjectOutputStream(baos);            oos.writeObject(obj);      byte[] byteArray = baos.toByteArray();      return byteArray;          } catch (IOException e) {      e.printStackTrace();    }      return null;  }    /**   *   * 反序列化   * @param bytes   * @return   */  public static Object unSerialize(byte[] bytes){        ByteArrayInputStream bais = null;        try {      //反序列化为对象      bais = new ByteArrayInputStream(bytes);      ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);      return ois.readObject();          } catch (Exception e) {      e.printStackTrace();    }    return null;  }}

切面分析:

切面:查询前先查询redis,如果查询不到穿透到数据库,从数据库查询到数据后,保存到redis,然后下次查询可直接命中缓存

目标方法是查询数据库,查询之前需要查询redis,这是前置

假设从redis中没有查到,则查询数据库,执行完目标方法后,需要将查询的数据放到redis以便下次查询时不需要再到数据库中查,这是后置

所以,可以将切面中的通知定为环绕通知

切面类编写如下:

/** * @Description: 切面:查询前先查询redis,如果查询不到穿透到数据库,从数据库查询到数据后,保存到redis,然后下次查询可直接命中缓存 */@Component@Aspectpublic class RedisAspect {  @Autowired  @Qualifier("redisCache")  private RedisCache redisCache;    //设置切点:使用  @Pointcut("execution(* com.club.common.redis.service.TestService.get(java.lang.Integer)) and args(applId)")  //测试用,这里还额外指定了方法名称,方法参数类型,方法形参等,比较完整的切点表达式
   public void myPointCut(){ } @Around("myPointCut()") public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint){ //前置:到redis中查询缓存 System.out.println("调用从redis中查询的方法..."); //先获取目标方法参数 String applId = null; Object[] args = joinPoint.getArgs(); if (args != null && args.length > 0) { applId = String.valueOf(args[0]); } //redis中key格式: applId String redisKey = applId; //获取从redis中查询到的对象 Object objectFromRedis = redisCache.getDataFromRedis(redisKey); //如果查询到了 if(null != objectFromRedis){ System.out.println("从redis中查询到了数据...不需要查询数据库"); return objectFromRedis; } System.out.println("没有从redis中查到数据..."); //没有查到,那么查询数据库 Object object = null; try { object = joinPoint.proceed(); } catch (Throwable e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("从数据库中查询的数据..."); //后置:将数据库中查询的数据放到redis中 System.out.println("调用把数据库查询的数据存储到redis中的方法..."); redisCache.setDataToRedis(redisKey, object); //将查询到的数据返回 return object; }}

 

从redis中查询数据,以及将数据库查询的数据保存到redis的方法:

/** * * @Description:Redis缓存 */public class RedisCache {    @Resource  private JedisPool jedisPool;  public JedisPool getJedisPool() {    return jedisPool;  }  public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {    this.jedisPool = jedisPool;  }  //从redis缓存中查询,反序列化  public Object getDataFromRedis(String redisKey){    //查询    Jedis jedis = jedisPool.getResource();    byte[] result = jedis.get(redisKey.getBytes());        //如果查询没有为空    if(null == result){      return null;    }        //查询到了,反序列化    return SerializeUtil.unSerialize(result);  }    //将数据库中查询到的数据放入redis  public void setDataToRedis(String redisKey, Object obj){        //序列化    byte[] bytes = SerializeUtil.serialize(obj);        //存入redis    Jedis jedis = jedisPool.getResource();    String success = jedis.set(redisKey.getBytes(), bytes);        if("OK".equals(success)){      System.out.println("数据成功保存到redis...");    }  }}

 

测试1:此时redis中没有查询对象的数据

结果是:先到redis中查询,没有查到数据,然后代理执行从数据库中查询,然后把数据存入到redis中一份,那么下次查询就可以直接从redis中查询了

 

测试2:此时redis中已经有上一次从数据库中查询的数据了

在项目中测试后:效果还是非常明显的,有一个超级复杂的查询,格式化之后的sql是688行,每次刷新页面都需要重新查询,耗时10秒左右。

在第一次查询放到redis之后,从redis中查询能够在2秒内得到结果,速度非常快。

 

上面的是在项目改造前写的一个Demo,实际项目复杂的多,切点表达式是有两三个一起组成的,也着重研究了一下切点表达式的写法

如:

@Pointcut("(execution(* com.club.risk.center.service.impl.*.*(java.lang.String))) || (execution(* com.club.risk.py.service.impl.PyServcieImpl.queryPyReportByApplId(java.lang.String))) || (execution(* com.club.risk.zengxintong.service.Impl.ZXTServiceImpl.queryZxtReportByApplId(..)))")

这是多个切点组合形成使用||连接。

我在实际项目中使用的key也比applId复杂,因为可能只使用applId的话导致key冲突,

所以项目中使用的key是applId:方法全限定名,,这样的话key能够保证是一定不一致的。

如下:

    //先获取目标方法参数    String applId = null;    Object[] args = joinPoint.getArgs();    if (args != null && args.length > 0) {      applId = String.valueOf(args[0]);    }        //获取目标方法所在类    String target = joinPoint.getTarget().toString();    String className = target.split("@")[0];        //获取目标方法的方法名称    String methodName = joinPoint.getSignature().getName();        //redis中key格式:  applId:方法名称    String redisKey = applId + ":" + className + "." + methodName;

 

所以上面的是一种通用的处理,具体到项目中还要看具体情况。

以前没有自己写过AOP代码,这次使用突然发现AOP确实强大,在整个过程中除了配置文件我没有改任何以前的源代码,功能全部是切入进去的。

这个Demo也基本上实现了需求,只需要设置切点,能够将缓存应用到各种查询方法中,或设置切点为service.impl包,直接作用于所有service方法。