Redis 实践

前言

这篇文章主要介绍 Redis 在项目中的使用，实现常见的一些功能。
需要 Redis 基础知识，可以参考之前的文章：Redis 基础

Session 共享分布式登录

场景

项目中单点登录，将用户信息存放到 Session 中，
存在这样的问题：为什么用户在服务器 A 登录，向服务器 B 发请求时，服务器不认识该用户？
原因：用户信息在 A 的内存中，B 和 A 的内存是独立的两个空间。

解决：共享存储，实现分布式登录

Redis 实现

代码很简单，学习思想~

1. 引入 redis，为了操作 redis

   <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
       <version>2.6.4</version>
   </dependency>

2. 引入 spring-session 和 redis 的整合，为了自动将 session 存储到 redis

   <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.session/spring-session-data-redis -->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.session</groupId>
       <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
       <version>2.6.4</version>
   </dependency>

3. 修改 spring-session 的存储配置

   spring:
     session:
       store-type: redis

4. 配置 redis

   spring:
     redis:
       host: host
       port: port
       database: 0~15

数据缓存

场景

当我们的数据量比较大时，直接读取数据库中的数据会非常慢（MySQL 存储到磁盘）。
解决方法：把数据读取出来然后保存到更快的介质，例如内存，实现更快地读写。
Redis 刚好是一个高性能的 K/V 内存存储系统~

Redis 实现

整合

1. 引入 redis

   <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
       <version>2.6.4</version>
   </dependency>

2. 配置 redis

   spring:
     redis:
       host: host
       port: port
       database: 0~15

3. 配置 RedisTemplate

   /**
    * @author ShameYang
    * @date 2024/5/22 16:43
    * @description RedisTemplate 配置
    */
   @Configuration
   public class RedisTemplateConfig {
   
       @Bean
       public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
           //创建 RedisTemplate 对象
           RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
           //设置连接工厂
           redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
           //设置 Key 的序列化
           redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
   
           //创建 Json 序列化工具
           GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
           //设置 Value 的序列化
           redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
           return redisTemplate;
       }
   }

数据缓存

1. 设计缓存 key systemId:moduleId:func:options

2. 修改查询数据的方法：有缓存就读取，没有则读取数据库，写到缓存中（一定要设置过期时间！！！）

   String redisKey = String.format("friendhub:user:recommend:%s", loginUser.getId());
   ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
   // 有缓存，直接读取
   Page<User> userPage = (Page<User>) valueOperations.get(redisKey);
   if (userPage != null) {
       return;
   }
   // 没有缓存，查数据库
   QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
   userPage = userService.page(new Page<>(pageNum, pageSize), queryWrapper);
   // 写缓存，10s过期
   try {
       valueOperations.set(redisKey, userPage, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
   } catch (Exception e) {
       log.error("redis set key error", e);
   }

定时任务/数据预热

我们只进行了数据缓存，但是存在一个问题：第一个访问的用户会读取数据库，加载慢，体验很差
数据预热，可以解决这个问题，让用户的访问始终很快。
需要根据具体的场景决定是否进行数据预热！！
定时任务参考文章：SpringBoot 实现定时任务-@Scheduled

@Component
@Slf4j
public class PreCacheJob {

    @Resource
    private UserService userService;

    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 重点用户
    private List<Long> mainUserList = Arrays.asList(1L);

    // 每天执行，预热推荐用户
    @Scheduled(cron = "0 12 1 * * *")   // 自己设置时间测试
    public void doCacheRecommendUser() {
        // 查数据库
        QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        Page<User> userPage = userService.page(new Page<>(1,20), queryWrapper);
        String redisKey = String.format("friendhub:user:recommend:%s", mainUserList);
        ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
        // 写缓存, 30s过期
        try {
            valueOperations.set(redisKey,userPage, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (Exception e){
            log.error("redis set key error",e);
        }
    }
}