SpringBoot集成Redis緩存

原創

呢喃北上

2020-02-20 15:26

前言

本系列文章將簡單的學習SpringCloud微服務相關知識，其實也是因爲時間的原因，一直拖到現在，遂打算趁着假期，決定記錄下來。

從天氣預報微服務系統的單體架構——>分佈式架構的演變過程中，一步一步，由淺及深的學習SpringCloud微服務的思想與其實現的組件。

本系列文章分爲以下幾個章節:

項目源碼已上傳至Github.

開發環境

JDK 1.8
IDEA 2017.3
Gradle 4
HttpClient 4.5.3
Redis 3.2
SpringBoot 2.0.0.RELEASE

//依賴關係
dependencies {
    //該依賴用於編譯階段
    compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-web')
    //HttpClient
    compile('org.apache.httpcomponents:httpclient:4.5.3')
    //Redis
    compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis')
    //該依賴用於測試階段
    testCompile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')
}

爲什麼是Redis

我們知道Redis是一種key-value類型的緩存數據庫，是存儲在內存中的非關係型輕量級的數據庫。在日常的開發中，我們可以選擇一些資源數據來存入Redis中，以提高系統的流暢與併發性。
而在天氣預報系統中,我們知道天氣數據其實並不是每時每刻的在更新的。如果你留心觀察，你會發現，它們是以每半小時或者一小時的頻率來進行更新的。如果我們將天氣數據存入緩存中，每次調用API時，首先查詢本地緩存中是否存在天氣數據，假如存在，就從Redis的緩存中去請取;如果不存在，那我們再調用第三方藉口提供的API就行查詢，並將數據存入Redis中，方便下次請求調用。

如何加入Redis

WeatherDataServiceImpl

在我們之前的項目基礎上進行添加與修改。

@Service
public class WeatherDataServiceImpl implements WeatherDataService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WeatherDataServiceImpl.class);

    private static final String WEATHER_URI = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?";

    private static final long TIME_OUT = 1800L;//1800s

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public WeatherResponse getDataByCityId(String cityId) {
        String uri = WEATHER_URI + "citykey=" + cityId;
        return this.doGetWeather(uri);
    }

    @Override
    public WeatherResponse getDataByCityName(String cityName) {
        String uri = WEATHER_URI + "city=" + cityName;
        return this.doGetWeather(uri);
    }

    /**
     * 重構代碼
     * @param uri
     * @return
     */
    private WeatherResponse doGetWeather(String uri) {
        String key = uri;
        String strBody = null;
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        WeatherResponse resp = null;
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        //先查緩存，如果緩存中有天氣信息就在緩存中取
        if (stringRedisTemplate.hasKey(key)) {
            logger.info("Redis has data");
            strBody = ops.get(key);
        } else {
            logger.info("Redis don't has data");
            //如果緩存沒有，再去調用服務接口來獲取
            ResponseEntity<String> respString = restTemplate.getForEntity(uri,String.class);

            //將接口返回的Json字符串轉換成對象
            if (respString.getStatusCodeValue() == 200) {
                strBody = respString.getBody();
            }

            //數據寫入緩存
            ops.set(uri,strBody,TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS);
        }

        try {
            resp = mapper.readValue(strBody,WeatherResponse.class);
        } catch (IOException e) {
            logger.info("Error!!",e);
        }

        return resp;
    }

}

運行

輸入http://localhost:8080/weather/cityId/101280601,運行。

可以知道，
第一次查詢Redis中是沒有數據的，日誌打印logger.info("Redis don't has data");
之後的查詢中，數據已經存在於本地緩存中，日誌打印logger.info("Redis has data");

我們通過Redis Desktop Manager也可以看到，緩存於Redis中的數據。

以上，我們就集成了Redis到了天氣預報系統中，接下來我們將集成Quartz定時任務框架，來定時的調用緩存服務。