SpringAOP與Redis搭建緩存_ZenDei技術網路在線

近期項目查詢資料庫太慢，持久層也沒有開啟二級緩存，現希望採用Redis作為緩存。為了不改寫原來代碼，在此採用AOP+Redis實現。目前由於項目需要，只需要做查詢部分：數據查詢時每次都需要從資料庫查詢數據，資料庫壓力很大，查詢速度慢，因此設置緩存層，查詢數據時先從redis中查詢，如果查詢不到， ...

近期項目查詢資料庫太慢，持久層也沒有開啟二級緩存，現希望採用Redis作為緩存。為了不改寫原來代碼，在此採用AOP+Redis實現。

目前由於項目需要，只需要做查詢部分：

數據查詢時每次都需要從資料庫查詢數據，資料庫壓力很大，查詢速度慢，因此設置緩存層，查詢數據時先從redis中查詢，如果查詢不到，則到資料庫中查詢，然後將資料庫中查詢的數據放到redis中一份，下次查詢時就能直接從redis中查到，不需要查詢資料庫了。

redis作為緩存的優勢：

1.記憶體級別緩存，查詢速度毋庸置疑。

2.高性能的K-V存儲系統，支持String，Hash，List，Set，Sorted Set等數據類型，能夠應用在很多場景中。

3.redis3.0版本以上支持集群部署。

4.redis支持數據的持久化，AOF，RDB方式。

實體類與表：

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與Spring集成參數：

redis.properties

#redis settings
redis.minIdle=5
redis.maxIdle=10
redis.maxTotal=50
redis.maxWaitMillis=1500
redis.testOnBorrow=true
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
redis.minEvictableIdleTimeMillis=1800000
redis.softMinEvictableIdleTimeMillis=10000
redis.testWhileIdle=true
redis.blockWhenExhausted=false

#redisConnectionFactory settings
redis.host=192.168.200.128
redis.port=6379

集成配置文件：applicationContext_redis.xml

    <!-- 載入配置數據 -->
    <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>

    <!-- 註解掃描 -->
    <context:component-scan base-package="com.club.common.redis"/>

    <!-- jedis連接池配置 -->
    <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        <!-- 最小空閑連接數 -->  
         <property name="minIdle" value="${redis.minIdle}"/>
         <!-- 最大空閑連接數 -->
        <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
        <!-- 最大連接數 -->    
        <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
        <!-- 獲取連接時的最大等待毫秒數,小於零:阻塞不確定的時間,預設-1 -->    
        <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
        <!-- 在獲取連接的時候檢查有效性, 預設false -->   
        <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
        <!-- 每次釋放連接的最大數目 -->
        <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
        <!-- 釋放連接的掃描間隔（毫秒） -->
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
        <!-- 連接最小空閑時間 -->
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
        <!-- 連接空閑多久後釋放, 當空閑時間>該值 且 空閑連接>最大空閑連接數 時直接釋放 -->
        <property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.softMinEvictableIdleTimeMillis}"/>
        <!-- 在空閑時檢查有效性, 預設false -->
        <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
        <!-- 連接耗盡時是否阻塞, false報異常,ture阻塞直到超時, 預設true -->
        <property name="blockWhenExhausted" value="${redis.blockWhenExhausted}"/>   
    </bean>    
    
    <!-- redis連接池 -->
    <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>
    
    <!-- 開啟Aspect切麵支持 -->
    <aop:aspectj-autoproxy/>

</beans>

測試，所以各層級沒有寫介面。

DAO層查詢數據，封裝對象：

public class TestDao {
    
    //查詢
    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=?");
        
        //執行
        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層調用DAO：

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

測試：

public class TestQueryRiskNote {
    
    
    @Test
    public void testQuery() throws Exception{
        ApplicationContext ac = new FileSystemXmlApplicationContext("src/main/resources/spring/applicationContext_redis.xml");
        TestService testService = (TestService) ac.getBean("testService");
        RiskNote riskNote = (RiskNote)testService.get(91193);
        System.out.println(riskNote);
    }
}

此時測試代碼輸出的是查詢到的RiskNote對象，可以重寫toString方法查看

結果如下：最後輸出的對象

在虛擬機Linux系統上搭建Redis，具體教程請自行百度

redis支持多種數據結構，查詢的對象可以直接使用hash結構存入redis。

因為項目中各個方法查詢的數據不一致，比如有簡單對象，有List集合，有Map集合，List中套Map套對象等複雜結構，為了實現統一性和通用性，redis中也剛好提供了set(byte[],byte[])方法，所以可以將對象序列化後存入redis，取出後反序列化為對象。

序列化與反序列化工具類：

/**
 * 
 * @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 {
            //反序列化為對象
            bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
            ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
            return ois.readObject();
            
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

切麵分析：

切麵：查詢前先查詢redis，如果查詢不到穿透到資料庫，從資料庫查詢到數據後，保存到redis，然後下次查詢可直接命中緩存

目標方法是查詢資料庫，查詢之前需要查詢redis，這是前置

假設從redis中沒有查到，則查詢資料庫，執行完目標方法後，需要將查詢的數據放到redis以便下次查詢時不需要再到資料庫中查，這是後置

所以，可以將切麵中的通知定為環繞通知

切麵類編寫如下：

/**
 * @Description: 切麵：查詢前先查詢redis，如果查詢不到穿透到資料庫，從資料庫查詢到數據後，保存到redis，然後下次查詢可直接命中緩存
 */
@Component
@Aspect
public class RedisAspect {

    @Autowired
    @Qualifier("redisCache")
    private RedisCache redisCache;
    
    //設置切點：使用xml，在xml中配置
    @Pointcut("execution(* com.club.common.redis.service.TestService.get(java.lang.Integer)) and args(applId)")    //測試用，這裡還額外指定了方法名稱，方法參數類型，方法形參等，比較完整的切點表達式
　　 public void myPointCut(){
        
    }
    
    @Around("myPointCut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        //前置：到redis中查詢緩存
        System.out.println("調用從redis中查詢的方法...");
        
        //先獲取目標方法參數
        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;
        
        //獲取從redis中查詢到的對象
        Object objectFromRedis = redisCache.getDataFromRedis(redisKey);
        
        //如果查詢到了
        if(null != objectFromRedis){
            System.out.println("從redis中查詢到了數據...不需要查詢資料庫");
            return objectFromRedis;
        }
        
        System.out.println("沒有從redis中查到數據...");
        
        //沒有查到，那麼查詢資料庫
        Object object = null;
        try {
            object = joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable e) {
            
            e.printStackTrace();
        }
        
        System.out.println("從資料庫中查詢的數據...");
        
        //後置：將資料庫中查詢的數據放到redis中
        System.out.println("調用把資料庫查詢的數據存儲到redis中的方法...");
        
        redisCache.setDataToRedis(redisKey, object);
        
        //將查詢到的數據返回
        return object;
        
    }
}

從redis中查詢數據，以及將資料庫查詢的數據保存到redis的方法：

/**
 * 
 * @Description:Redis緩存
 */
public class RedisCache {
    
    @Resource
    private JedisPool jedisPool;
    public JedisPool getJedisPool() {
        return jedisPool;
    }
    public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {
        this.jedisPool = jedisPool;
    }

    //從redis緩存中查詢，反序列化
    public Object getDataFromRedis(String redisKey){
        //查詢
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        byte[] result = jedis.get(redisKey.getBytes());
        
        //如果查詢沒有為空
        if(null == result){
            return null;
        }
        
        //查詢到了，反序列化
        return SerializeUtil.unSerialize(result);
    }
    
    //將資料庫中查詢到的數據放入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("數據成功保存到redis...");
        }
    }
}

測試1：此時redis中沒有查詢對象的數據

結果是：先到redis中查詢，沒有查到數據，然後代理執行從資料庫中查詢，然後把數據存入到redis中一份，那麼下次查詢就可以直接從redis中查詢了

測試2：此時redis中已經有上一次從資料庫中查詢的數據了

在項目中測試後：效果還是非常明顯的，有一個超級複雜的查詢，格式化之後的sql是688行，每次刷新頁面都需要重新查詢，耗時10秒左右。

在第一次查詢放到redis之後，從redis中查詢能夠在2秒內得到結果，速度非常快。

上面的是在項目改造前寫的一個Demo，實際項目複雜的多，切點表達式是有兩三個一起組成的，也著重研究了一下切點表達式的寫法

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(..)))")

這是多個切點組合形成使用||連接。

我在實際項目中使用的key也比applId複雜，因為可能只使用applId的話導致key衝突，

所以項目中使用的key是applId:方法全限定名，，這樣的話key能夠保證是一定不一致的。

如下：

　　　　//先獲取目標方法參數
        String applId = null;
        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        if (args != null && args.length > 0) {
           applId = String.valueOf(args[0]);
        }
        
        //獲取目標方法所在類
        String target = joinPoint.getTarget().toString();
        String className = target.split("@")[0];
        
        //獲取目標方法的方法名稱
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        
        //redis中key格式：    applId:方法名稱
        String redisKey = applId + ":" + className + "." + methodName;

所以上面的是一種通用的處理，具體到項目中還要看具體情況。

以前沒有自己寫過AOP代碼，這次使用突然發現AOP確實強大，在整個過程中除了配置文件我沒有改任何以前的源代碼，功能全部是切入進去的。

這個Demo也基本上實現了需求，只需要設置切點，能夠將緩存應用到各種查詢方法中，或設置切點為service.impl包，直接作用於所有service方法。