心链7 ----Redis的引入和实现以及缓存和定时任务应用

心链 — 伙伴匹配系统

Redis

数据查询慢怎么办？
用缓存：提前把数据取出来保存好（通常保存到读写更快的介质，比如内存），就可以更快地读写。
缓存

• Redis（分布式缓存）
• memcached（分布式）
• Etcd（云原生架构的一个分布式存储，存储配置，扩容能力）
• ehcache（单机）
• 本地缓存（Java 内存 Map）
• Caffeine（Java 内存缓存，高性能）
• Google Guava

实现方式

• Spring-Data-Redis
• Spring Data：
  • 通用的数据访问框架，定义了一组 增删改查 的接口mysql、redis、jpa
• Jedis：
  • (独立于 Spring 操作 Redis 的 Java 客户端，要配合 Jedis Pool 使用)
• Lettuce
  • 高阶 的操作 Redis 的 Java 客户端
  • 异步、连接池
• Redisson
  • 分布式操作 Redis 的 Java 客户端，让你像在使用本地的集合一样操作 Redis（分布式 Redis 数据网格）

对比

1. 如果你用的是 Spring，并且没有过多的定制化要求，可以用 Spring Data Redis，最方便
2. 如果你用的不是 SPring，并且追求简单，并且没有过高的性能要求，可以用 Jedis + Jedis Pool
3. 如果你的项目不是 Spring，并且追求高性能、高定制化，可以用 Lettuce，支持异步、连接池
4. 如果你的项目是分布式的，需要用到一些分布式的特性（比如分布式锁、分布式集合），推荐用 redisson

:::

Redis
NoSQL 数据库
key - value 存储系统（区别于 MySQL，他存储的是键值对）
Redis 数据结构
String 字符串类型： name: “yupi”
List 列表：names: [“yupi”, “dogyupi”, “yupi”]
Set 集合：names: [“yupi”, “dogyupi”]（值不能重复）
Hash 哈希：nameAge: { “yupi”: 1, “dogyupi”: 2 }
Zset 集合：names: { yupi - 9, dogyupi - 12 }（适合做排行榜）

bloomfilter（布隆过滤器，主要从大量的数据中快速过滤值，比如邮件黑名单拦截）

geo（计算地理位置）
hyperloglog（pv / uv）
pub / sub（发布订阅，类似消息队列）
BitMap （1001010101010101010101010101）

Redis整合测试

引入和测试

Spring Data Redis（推荐）

Spring Data：通用的数据访问框架，定义了一组 增删改查 的接口
mysql、redis、jpa spring-data-redis
Just a moment…

       <!-- 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>

配置 Redis 地址

spring:
  # redis 配置
  redis:
    port: 6379
    host: localhost
    database: 0

Jedis

独立于 Spring 操作 Redis 的 Java 客户端 要配合 Jedis Pool 使用

Lettuce

高阶 的操作 Redis 的 Java 客户端 异步、连接池

Redisson

分布式操作 Redis 的 Java 客户端，让你像在使用本地的集合一样操作 Redis（分布式 Redis 数据网格）

JetCache

对比

• 如果你用的是 Spring，并且没有过多的定制化要求，可以用 Spring Data Redis，最方便
• 如果你用的不是 SPring，并且追求简单，并且没有过高的性能要求，可以用 Jedis + Jedis Pool
• 如果你的项目不是 Spring，并且追求高性能、高定制化，可以用 Lettuce，支持异步、连接池
• 如果你的项目是分布式的，需要用到一些分布式的特性（比如分布式锁、分布式集合），推荐用 redisson

自定义序列化

package com.ivy.heartchain.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;

@Configuration
public class RedisTemplateConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        return redisTemplate;
    }
}

引入一个库时，先写测试类

数据缓存

设计缓存 key
不同用户看到的数据不同
systemId:moduleId:func:options（不要和别人冲突）
yupao:user:recommed:userId
redis 内存不能无限增加，一定要设置过期时间！！！

修改主页推荐接口

   /**
     * 推荐页面
     * @param request
     * @return
     */
    @GetMapping("/recommend")
    public BaseResponse<Page<User>> recommendUsers(long pageSize,long pageNum, HttpServletRequest request){
        User loginUser = userService.getLoginUser(request);
        String redisKey = String.format("partner:user:recommend:%s", loginUser.getId());
        ValueOperations<String,Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
        //如果有缓存，直接读缓存
        Page<User> userPage= (Page<User>)valueOperations.get(redisKey);
        if (userPage!=null){
            return ResultUtils.success(userPage);
        }
        //无缓存，查数据库
        QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        userPage = userService.page(new Page<>(pageNum, pageSize), queryWrapper);
        //写缓存
        try {
          valueOperations.set(redisKey,userPage,30000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        }catch (Exception e){
            log.error("redis set key error",e);
        }
        return ResultUtils.success(userPage);
    }

定时任务/数据预热、

:::info
问题：第一个用户访问还是很慢（加入第一个老板），也能一定程度上保护数据库
缓存预热的优点：

1. 解决上面的问题，可以让用户始终访问很快

缺点：

1. 增加开发成本（你要额外的开发、设计）
2. 预热的时机和时间如果错了，有可能你缓存的数据不对或者太老
3. 需要占用额外空间

怎么缓存预热？

1. 定时
2. 模拟触发（手动触发）

实现

用定时任务，每天刷新所有用户的推荐列表
注意点：

1. 缓存预热的意义（新增少、总用户多）
2. 缓存的空间不能太大，要预留给其他缓存空间
3. 缓存数据的周期（此处每天一次）

定时任务实现

1. Spring Scheduler（spring boot 默认整合了）
2. Quartz（独立于 Spring 存在的定时任务框架）
3. XXL-Job 之类的分布式任务调度平台（界面 + sdk）

第一种方式：

1. 主类开启 @EnableScheduling
2. 给要定时执行的方法添加 @Scheduling 注解，指定 cron 表达式或者执行频率

不要去背 cron 表达式！！！！！

• https://cron.qqe2.com/
• https://www.matools.com/crontab/

新建文件夹新建文件。之前就写个的，就不具体写出来了。
:::

package com.yupi.usercenter.job;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.yupi.usercenter.common.ResultUtils;
import com.yupi.usercenter.model.domain.User;
import com.yupi.usercenter.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Description:        数据预热
 */

@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("sanshui: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);
        }
    }

}