利用MyBatis自身本地缓存结合Redis实现分布式缓存 (二)

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-03-02 04:57 72阅读 0赞

> 本文与 [`利用MyBatis自身本地缓存结合Redis实现分布式缓存 (一)`][MyBatis_Redis_] 无缝衔接, 请先看 (一)

# 一、关于多表关系直接的缓存处理 #

*  此时我们只测试了`缓存对一个表的CRUD操作`, 也完全可以`实现分布式缓存的处理`; 如果此时我们再创建一个`emp`表, 对emp表进行`CRUD`操作也是可行的; 但是User表和Emp表, 当清空User表的缓存对Emp表缓存没有任何影响;
 *  有人会说, 都是不同的表肯定没关系了, 其实说的也对, 假如说`项目中表查询之间没有任何关联查询, 使用上一篇文章就完全可以解决, 也不会出现任何问题`;
 *  但是如果`这两个表之间存在关联关系`了呢? 此时问题就出现了, 比如我们再mybatis中所说的那样, 出现`额外SQL`的情况, 就涉及到`多表的操作`, 此时就会出现问题;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3OTg5OTgw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
`问题:`

*  比如`User`中包含了`Emp属性`, 当以后我们`更改了Emp信息`, 就会`清空Emp中的缓存信息`; 但是User的缓存还没有清空, 当下次再查询User的信息, 仍然查询到的是Emp更像前的信息;

使用`<cache-ref namespace="com.zy.dao.UserDao"/>`, 将多个有关联关系的表的缓存放到了一起;

# 二、缓存优化策略 #

*  对放入redis中key进行优化; key的长度不要太长; `MD5散列算法`

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3OTg5OTgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

/** * Description: 自定义Redis缓存实现 * * @author zygui * @date Created on 2020/7/27 16:55 */
    public class RedisCache implements Cache { 
    
        private final String id;
    
        // 必须存在构造方法
        public RedisCache(String id) { 
            // id 就是当前放入缓存的mapper的namespace ---> com.zy.dao.UserDao
            System.out.println("id =============> " + id);
            this.id = id;
        }
    
        // 返回cache的唯一标识
        @Override
        public String getId() { 
            return this.id;
        }
    
        // 往缓存中放值 --> 使用 RedisTemplate往缓存中放值
        // key ---> -983043073:3242099914:com.zy.dao.UserDao.findAll:0:2147483647:SELECT id, name, age, bir FROM t_user:SqlSessionFactoryBean
        @Override
        public void putObject(Object key, Object value) { 
            // 使用hash类型作为缓存存储模型 <key, <hashkey, value>> ==> <namespace <当前方法的key, 返回值>>
            getRedisTemplate().opsForHash().put(id, getKeyToMD5(key.toString()), value);
    
        }
    
        // 往缓存中取值, 这个key
        // key ---> -983043073:3242099914:com.zy.dao.UserDao.findAll:0:2147483647:SELECT id, name, age, bir FROM t_user:SqlSessionFactoryBean
        @Override
        public Object getObject(Object key) { 
            System.out.println("key = " + key);
            // 根据key从redis的hash类型中key获取数据
            return getRedisTemplate().opsForHash().get(id, getKeyToMD5(key.toString()));
        }
    
        // 为mybatis的保留方法, 默认没有实现
        @Override
        public Object removeObject(Object o) { 
            System.out.println("根据指定key删除缓存");
            return null;
        }
    
        // 当执行增删改会调用这个方法
        @Override
        public void clear() { 
            System.out.println("清空缓存");
            getRedisTemplate().delete(id); // 清空缓存
        }
    
        // 用来计算缓存数量
        @Override
        public int getSize() { 
            // 获取hash中key value的数量
            return getRedisTemplate().opsForHash().size(id).intValue();
        }
    
        //封装redisTemplate
        private RedisTemplate getRedisTemplate(){ 
            //通过application工具类获取redisTemplate
            RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) ApplicationContextUtils.getBean("redisTemplate");
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            return redisTemplate;
        }
    
        // 封装一个对key进行md5的处理方法
        private String getKeyToMD5(String key) { 
            return DigestUtils.md5DigestAsHex(key.getBytes());
        }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3OTg5OTgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3OTg5OTgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

[MyBatis_Redis_]: https://blog.csdn.net/m0_37989980/article/details/107606384
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3OTg5OTgw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230208/c39333bf4ebc40c78f2efda30e894ad9.png
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