SpringBoot整合Redis实现高并发数据缓存
创始人
2024-05-31 22:04:15
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  • 什么是缓存
  • 为什么要用缓存
  • Redis为什么这么快
  • 实现一个用户信息的缓存
    • 方式一：利用RedisTemplate实现
      • 导入依赖
      • 添加配置
      • 添加redis工具类及配置类
      • 开发mapper接口
      • service层
      • controller层
      • 测试
    • 方式二：采用SpringBoot注解开启缓存
      • 在启动类添加`@EnableCaching`注解
      • 修改service层实现类代码
      • 修改RedisConfig配置类

什么是缓存

缓存是⼀个高速数据交换的存储器，使用它可以快速的访问和操作数据。

举个通俗的例子。

小明经营着一家饭店，在刚开张的时候由于名气不足，客源少，生意并不是很忙，平时没事的时候就闲着，有客人来了再进厨房安排做菜。随着饭店的日益发展，此时的饭店已经不同往日，有着大量的稳定客源，并且在某些节假日的时候甚至爆满。按照以前的做法，那肯定是行不通了，在用餐高峰期的时候因为备餐慢导致了客户的长时间等待，使得饭店的屡遭投诉。
为解决这一问题，小明想到了一个办法，可以在空闲的时候，提前将热门的菜做完后放入保温柜，等用餐高峰期时再拿出来加热后就可以直接上菜，就规避了短时间内大量客源而导致的备餐慢的问题，通过这一方法，即使在高峰期，也能很好的应对。

这就是缓存的本质，将热点资源（高频读、低频写）提前放入离用户最近、访问速度更快的地方，以提高访问速度。

为什么要用缓存

使用缓存后，效率会大大的提升，减少了不必要的资源消耗，提升了用户体验。

redis的特点：

  • redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加在进行使用。
  • redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的储存
  • redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份

redis的优势：

  • 性能极高——redis能读得的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
  • 丰富的数据类型——redis支持二进制案例的Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
  • 原子——redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过multi和exec指令包起来。
  • 丰富的特性redis还支持publish/subscribe，通知，key过期等等特性

Redis为什么这么快

（1）完全基于内存，数据存在内存中，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速，跟传统的磁盘文件数据存储相比，避免了通过磁盘IO读取到内存这部分的开销。

（2）数据结构简单，对数据操作也简单。Redis中的数据结构是专门进行设计的，每种数据结构都有一种或多种数据结构来支持。Redis正是依赖这些灵活的数据结构，来提升读取和写入的性能。

（3）采用单线程，省去了很多上下文切换的时间以及CPU消耗，不存在竞争条件，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，也不会出现死锁而导致的性能消耗。

（4）使用基于IO多路复用机制的线程模型，可以处理并发的链接。

实现一个用户信息的缓存

数据库表结构：

CREATE TABLE `blade_user` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键',`tenant_id` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT '000000' COMMENT '租户ID',`code` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',`user_type` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户平台',`account` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '账号',`password` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '密码',`name` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '昵称',`real_name` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '真名',`avatar` varchar(500) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '头像',`email` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',`phone` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '手机',`birthday` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',`sex` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '性别',`role_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '角色id',`dept_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '部门id',`post_id` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '岗位id',`create_user` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',`create_dept` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建部门',`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',`update_user` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '修改人',`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',`status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '状态',`is_deleted` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '是否已删除',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='用户表';

方式一：利用RedisTemplate实现

导入依赖

完整pom.xml文件：


4.0.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.7.8 com.redis.demospringboot-redis0.0.1-SNAPSHOTspringboot-redisDemo project for Spring Boot1.8org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.projectlomboklomboktrueorg.springframework.bootspring-boot-starter-testtestcom.baomidoumybatis-plus-boot-starter3.4.2org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redismysqlmysql-connector-java8.0.15cn.hutoolhutool-all5.8.5com.alibabafastjson1.2.41org.springframework.bootspring-boot-starter-cacheorg.springframework.bootspring-boot-maven-pluginorg.projectlomboklombok

添加配置

application.yml文件：

server:port: 8081spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://3.129.36.183:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8username: rootpassword: root#redisredis:host: 3.129.36.183#Redis服务器连接端口port: 6379#Redis服务器连接密码password: 123456mybatis-plus:configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启sql日志# 将带有下划线的表字段映射为驼峰格式的实体类属性map-underscore-to-camel-case: true#配置类型别名所对应的包type-aliases-package: com.redis.demo.entity#配置SQL输出语句com.winsun.dataclean.mappermapper-locations: com/redis/demo/dao/*.xml

添加redis工具类及配置类

RedisUtils:

package com.redis.demo.utils;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** Redis工具类** @author*/
@Component
public class RedisUtils {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;// =============================common============================/*** 指定缓存失效时间** @param key  键* @param time 时间(秒)* @return*/public boolean expire(String key, long time) {try {if (time > 0) {redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 根据key 获取过期时间** @param key 键 不能为null* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效*/public long getExpire(String key) {return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);}/*** 判断key是否存在** @param key 键* @return true 存在 false不存在*/public boolean hasKey(String key) {try {return redisTemplate.hasKey(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 删除缓存** @param key 可以传一个值 或多个*/@SuppressWarnings("unchecked")public void del(String... key) {if (key != null && key.length > 0) {if (key.length == 1) {redisTemplate.delete(key[0]);} else {redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));}}}// ============================String=============================/*** 普通缓存获取** @param key 键* @return 值*/public Object get(String key) {return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);}/*** 普通缓存放入** @param key   键* @param value 值* @return true成功 false失败*/public boolean set(String key, Object value) {try {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 普通缓存放入并设置时间** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期* @return true成功 false 失败*/public boolean set(String key, Object value, long time) {try {if (time > 0) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);} else {set(key, value);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 递增** @param key   键* @param delta 要增加几(大于0)* @return*/public long incr(String key, long delta) {if (delta < 0) {throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");}return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);}/*** 递减** @param key   键* @param delta 要减少几(小于0)* @return*/public long decr(String key, long delta) {if (delta < 0) {throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");}return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);}// ================================Map=================================/*** HashGet** @param key  键 不能为null* @param item 项 不能为null* @return 值*/public Object hget(String key, String item) {return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);}/*** 获取hashKey对应的所有键值** @param key 键* @return 对应的多个键值*/public Map hmget(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key);}/*** HashSet** @param key 键* @param map 对应多个键值* @return true 成功 false 失败*/public boolean hmset(String key, Map map) {try {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** HashSet 并设置时间** @param key  键* @param map  对应多个键值* @param time 时间(秒)* @return true成功 false失败*/public boolean hmset(String key, Map map, long time) {try {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);if (time > 0) {expire(key, time);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建** @param key   键* @param item  项* @param value 值* @return true 成功 false失败*/public boolean hset(String key, String item, Object value) {try {redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建** @param key   键* @param item  项* @param value 值* @param time  时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间* @return true 成功 false失败*/public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {try {redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);if (time > 0) {expire(key, time);}return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 删除hash表中的值** @param key  键 不能为null* @param item 项 可以使多个 不能为null*/public void hdel(String key, Object... item) {redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);}/*** 判断hash表中是否有该项的值** @param key  键 不能为null* @param item 项 不能为null* @return true 存在 false不存在*/public boolean hHasKey(String key, String item) {return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);}/*** hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回** @param key  键* @param item 项* @param by   要增加几(大于0)* @return*/public double hincr(String key, String item, double by) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);}/*** hash递减** @param key  键* @param item 项* @param by   要减少记(小于0)* @return*/public double hdecr(String key, String item, double by) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);}// ============================set=============================/*** 根据key获取Set中的所有值** @param key 键* @return*/public Set sGet(String key) {try {return redisTemplate.opsForSet().members(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}/*** 根据value从一个set中查询,是否存在** @param key   键* @param value 值* @return true 存在 false不存在*/public boolean sHasKey(String key, Object value) {try {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将数据放入set缓存** @param key    键* @param values 值 可以是多个* @return 成功个数*/public long sSet(String key, Object... values) {try {return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 将set数据放入缓存** @param key    键* @param time   时间(秒)* @param values 值 可以是多个* @return 成功个数*/public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {try {Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);if (time > 0)expire(key, time);return count;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 获取set缓存的长度** @param key 键* @return*/public long sGetSetSize(String key) {try {return redisTemplate.opsForSet().size(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 移除值为value的** @param key    键* @param values 值 可以是多个* @return 移除的个数*/public long setRemove(String key, Object... values) {try {Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);return count;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}// ===============================list=================================/*** 获取list缓存的内容** @param key   键* @param start 开始* @param end   结束 0 到 -1代表所有值* @return*/public List lGet(String key, long start, long end) {try {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}/*** 获取list缓存的长度** @param key 键* @return*/public long lGetListSize(String key) {try {return redisTemplate.opsForList().size(key);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}/*** 通过索引 获取list中的值** @param key   键* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推* @return*/public Object lGetIndex(String key, long index) {try {return redisTemplate.opsForList().index(key, index);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @return*/public boolean lSet(String key, Object value) {try {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒)* @return*/public boolean lSet(String key, Object value, long time) {try {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);if (time > 0)expire(key, time);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @return*/public boolean lSet(String key, List value) {try {redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 将list放入缓存** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒)* @return*/public boolean lSet(String key, List value, long time) {try {redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);if (time > 0)expire(key, time);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 根据索引修改list中的某条数据** @param key   键* @param index 索引* @param value 值* @return*/public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {try {redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);return true;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;}}/*** 移除N个值为value** @param key   键* @param count 移除多少个* @param value 值* @return 移除的个数*/public long lRemove(String key, long count, Object value) {try {Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);return remove;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}
}
 

RedisConfig:
 

package com.redis.demo.config;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.redis.demo.utils.MapUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
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.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.Map;/*** @Author: laz* @CreateTime: 2023-02-20  11:55* @Version: 1.0** 序列化*/
@Configuration
public class RedisConfig {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@PostConstructpublic void init() {initRedisTemplate();}private void initRedisTemplate() {RedisSerializer stringSerializer = redisTemplate.getStringSerializer();redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);redisTemplate.setValueSerializer(stringSerializer);redisTemplate.setHashValueSerializer(stringSerializer);}}
 

开发mapper接口
 

package com.redis.demo.dao;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;/*** 
* 用户表 Mapper 接口* 
** @author laz* @since 2023-03-09*/
public interface BladeUserMapper extends BaseMapper {}
 

service层
 

IBladeUserService:
 

package com.redis.demo.service;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
import com.redis.demo.result.DealResult;/*** 
* 用户表 服务类* 
** @author laz* @since 2023-03-09*/
public interface IBladeUserService extends IService {DealResult getById(Long id);
}
 

BladeUserServiceImpl:
 

package com.redis.demo.service.impl;import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.redis.demo.constant.RedisConstants;
import com.redis.demo.dao.BladeUserMapper;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
import com.redis.demo.result.DealResult;
import com.redis.demo.service.IBladeUserService;
import com.redis.demo.status.CacheNameStatus;
import com.redis.demo.utils.RedisUtils;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.ObjectUtils;/*** 
* 用户表 服务实现类* 
** @author laz* @since 2023-03-09*/
@Service
public class BladeUserServiceImpl extends ServiceImpl implements IBladeUserService {@Autowiredprivate  RedisUtils redisUtils;@Overridepublic DealResult getById(Long id) {String userKey = RedisConstants.CACHE_USER_KEY+id;Object user = redisUtils.get(userKey);if (!ObjectUtils.isEmpty(user)){return DealResult.data(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(user),BladeUser.class));}BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);redisUtils.set(userKey, JSON.toJSONString(bladeUser));return DealResult.data(bladeUser);}}
 

controller层
 

package com.redis.demo.controller;import com.redis.demo.result.DealResult;
import com.redis.demo.service.IBladeUserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/*** 
* 用户表 前端控制器* 
** @author laz* @since 2023-03-09*/
@RestController
@RequestMapping("/bladeUser")
public class BladeUserController {@Autowiredprivate IBladeUserService bladeUserService;@RequestMapping("getById/{id}")public DealResult getById(@PathVariable("id")Long id){return bladeUserService.getById(id);}}
 

测试
 

启动项目，使用postman访问该接口，连续请求两次，观察响应时长：
 

第一次：
 

在这里插入图片描述
 

第二次：
 

在这里插入图片描述
 可以看到，第一次3.34s,第二次43ms,效率明显提高!
 

方式二：采用SpringBoot注解开启缓存
 

以方式一为准
 

在启动类添加@EnableCaching注解
 

在这里插入图片描述
 

修改service层实现类代码
 

package com.redis.demo.service.impl;import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.redis.demo.constant.RedisConstants;
import com.redis.demo.dao.BladeUserMapper;
import com.redis.demo.entity.BladeUser;
import com.redis.demo.result.DealResult;
import com.redis.demo.service.IBladeUserService;
import com.redis.demo.status.CacheNameStatus;
import com.redis.demo.utils.RedisUtils;
import lombok.AllArgsConstructor;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.ObjectUtils;/*** 
* 用户表 服务实现类* 
** @author laz* @since 2023-03-09*/
@Service
public class BladeUserServiceImpl extends ServiceImpl implements IBladeUserService {@Autowiredprivate  RedisUtils redisUtils;//    @Override
//    public DealResult getById(Long id) {
//
//        String userKey = RedisConstants.CACHE_USER_KEY+id;
//        Object user = redisUtils.get(userKey);
//        if (!ObjectUtils.isEmpty(user)){
//
//            return DealResult.data(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(user),BladeUser.class));
//        }
//
//        BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);
//        redisUtils.set(userKey, JSON.toJSONString(bladeUser));
//        return DealResult.data(bladeUser);
//    }@Cacheable(cacheNames = CacheNameStatus.BLADE_USER,keyGenerator = CacheNameStatus.KEY_GENERATOR)@Overridepublic DealResult getById(Long id) {BladeUser bladeUser = baseMapper.selectById(id);return DealResult.data(bladeUser);}
}
 

修改RedisConfig配置类
 

在配置类中添加自定义KeyGenerator
 

  /*** 自定义KeyGenerator* @return*/@Beanpublic KeyGenerator simpleKeyGenerator() {return (o, method, objects) -> {StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();stringBuilder.append(o.getClass().getSimpleName());stringBuilder.append(".");stringBuilder.append(method.getName());stringBuilder.append("[");for (Object obj : objects) {if(obj.toString().indexOf("Vo@")!= -1){Map map = MapUtil.getAttrFromModel(obj);stringBuilder.append("[");for(String item:map.keySet()){stringBuilder.append(",");stringBuilder.append(map.get(item));}stringBuilder.append(",");stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);stringBuilder.append("]");}else {stringBuilder.append(obj);stringBuilder.append(",");}}stringBuilder.append("]");return stringBuilder.toString();};}

 

注：关于 @Cacheable注解的参数，不懂的可以点击查看。
 

重启项目，再次访问以上接口，观察响应时间：
 

第一次：
 

在这里插入图片描述
 

第二次：
 

在这里插入图片描述
 

可以看到，第一次2.52s,第二次44ms,效率明显提高!
 

通过Redis可视化工具观察缓存数据：
 

在这里插入图片描述
 在这里插入图片描述
 通过观察缓存数据大小可知：方式一449字节，方式二976字节，如果从内存占用大小的角度考虑，博主认为使用RedisTemplate方式做缓存更合适，因为这种方式所占内存相对较少。
 

以上就是该篇文章的所有内容，代码已上传至git:https://gitee.com/lianaozhe/springboot-redis.git
                
            
            
            

                
                
                词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。
                            

            

                

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