AOP+自定义注解+Redis实现分布式缓存(经典)

逃离我推掉我的手 2024-02-22 09:55 61阅读 0赞

文章目录  
1、背景  
2、目标  
3、方案  
4、实战编码  
4.1、环境准备  
4.2、pom依赖  
4.3、自定义注解  
4.4、切面处理类  
4.5、工具类  
4.6、配置类  
4.7、yml配置  
4.8、使用  
4.9、测试  
总结  
1、背景  
项目中如果查询数据是直接到MySQL数据库中查询的话，会查磁盘走IO，效率会比较低，所以现在一般项目中都会使用缓存，目的就是提高查询数据的速度，将数据存入缓存中，也就是内存中，这样查询效率大大提高

分布式缓存方案

![5005663204004af9a1748d6f703ca788.png][]

优点：

使用Redis作为共享缓存 ，解决缓存不同步问题  
Redis是独立的服务，缓存不用占应用本身的内存空间  
什么样的数据适合放到缓存中呢？

同时满足下面两个条件的数据就适合放缓存：

经常要查询的数据  
不经常改变的数据  
接下来我们使用 AOP技术 来实现分布式缓存，这样做的好处是避免重复代码，极大减少了工作量

2、目标  
我们希望分布式缓存能帮我们达到这样的目标：

对业务代码无侵入(或侵入性较小)  
使用起来非常方便，最好是打一个注解就可以了，可插拔式的  
对性能影响尽可能的小  
要便于后期维护  
3、方案  
此处我们选择的方案就是：AOP+自定义注解+Redis

自定义一个注解，需要做缓存的接口打上这个注解即可  
使用Spring AOP的环绕通知增强被自定义注解修饰的方法，把缓存的存储和删除都放这里统一处理  
那么需要用到分布式锁的接口，只需要打一个注解即可，这样才够灵活优雅  
4、实战编码  
4.1、环境准备  
首先我们需要一个简单的SpringBoot项目环境，这里我写了一个基础Demo版本，地址如下：

https://gitee.com/colinWu\_java/spring-boot-base.git

大家可以先下载下来，本文就是基于这份主干代码进行修改的

4.2、pom依赖  
pom.xml中需要新增以下依赖：

<dependency>  
<groupId>org.springframework.boot</groupId>  
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>  
</dependency>

<dependency>  
<groupId>org.springframework.boot</groupId>  
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>  
</dependency>

<dependency>  
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>  
<artifactId>jackson-databind</artifactId>  
<version>2.10.5.1</version>  
</dependency>  
<dependency>  
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>  
<artifactId>jackson-core</artifactId>  
<version>2.11.1</version>  
</dependency>

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4.3、自定义注解  
添加缓存的注解

package org.wujiangbo.annotation;

import java.lang.annotation.ElementType;  
import java.lang.annotation.Retention;  
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;  
import java.lang.annotation.Target;

/\*\*  
\* @desc 自定义注解：向缓存中添加数据  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
@Target(\{ElementType.METHOD, ElementType.TYPE\})  
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  
public @interface MyCache \{

String cacheNames() default "";

String key() default "";

//缓存时间（单位：秒，默认是无限期）  
int time() default -1;  
\}

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删除缓存注解：

package org.wujiangbo.annotation;

import java.lang.annotation.ElementType;  
import java.lang.annotation.Retention;  
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;  
import java.lang.annotation.Target;

/\*\*  
\* @desc 自定义注解：从缓存中删除数据  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
@Target(\{ElementType.METHOD, ElementType.TYPE\})  
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  
public @interface MyCacheEvict \{

String cacheNames() default "";

String key() default "";  
\}

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4.4、切面处理类  
下面两个切面类实际上是可以写在一个类中的，但是为了方便理解和观看，我分开写了

package org.wujiangbo.aop;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;  
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;  
import org.aspectj.lang.annotation.Around;  
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;  
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;  
import org.springframework.stereotype.Component;  
import org.wujiangbo.annotation.MyCache;  
import org.wujiangbo.service.RedisService;  
import javax.annotation.Resource;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/\*\*  
\* @desc 切面类，处理分布式缓存添加功能  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
@Aspect  
@Component  
@Slf4j  
public class MyCacheAop \{

@Resource  
private RedisService redisService;

/\*\*  
\* 定义切点  
\*/  
@Pointcut("@annotation(myCache)")  
public void pointCut(MyCache myCache)\{  
\}

/\*\*  
\* 环绕通知  
\*/  
@Around("pointCut(myCache)")  
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, MyCache myCache) \{  
String cacheNames = myCache.cacheNames();  
String key = myCache.key();  
int time = myCache.time();  
/\*\*  
\* 思路：  
\* 1、拼装redis中存缓存的key值  
\* 2、看redis中是否存在该key  
\* 3、如果存在，直接取出来返回即可，不需要执行目标方法了  
\* 4、如果不存在，就执行目标方法，然后将缓存放一份到redis中  
\*/  
String redisKey = new StringBuilder(cacheNames).append(":").append(key).toString();  
String methodPath = joinPoint.getTarget().getClass().getName() + "." + joinPoint.getSignature().getName();  
Object result ;  
if (redisService.exists(redisKey))\{  
log.info("访问接口：\[\{\}\]，直接从缓存获取数据", methodPath);  
return redisService.getCacheObject(redisKey);  
\}  
try \{  
//执行接口  
result = joinPoint.proceed();  
//接口返回结果存Redis  
redisService.setCacheObject(redisKey, result, time, TimeUnit.SECONDS);  
log.info("访问接口：\[\{\}\]，返回值存入缓存成功", methodPath);  
\} catch (Throwable e) \{  
log.error("发生异常:\{\}", e);  
throw new RuntimeException(e);  
\}  
return result;  
\}  
\}

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还有一个：

package org.wujiangbo.aop;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;  
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;  
import org.aspectj.lang.annotation.Around;  
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;  
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;  
import org.springframework.stereotype.Component;  
import org.wujiangbo.annotation.MyCacheEvict;  
import org.wujiangbo.service.RedisService;  
import javax.annotation.Resource;

/\*\*  
\* @desc 切面类，处理分布式缓存删除功能  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
@Aspect  
@Component  
@Slf4j  
public class MyCacheEvictAop \{

@Resource  
private RedisService redisService;

/\*\*  
\* 定义切点  
\*/  
@Pointcut("@annotation(myCache)")  
public void pointCut(MyCacheEvict myCache)\{  
\}

/\*\*  
\* 环绕通知  
\*/  
@Around("pointCut(myCache)")  
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, MyCacheEvict myCache) \{  
String cacheNames = myCache.cacheNames();  
String key = myCache.key();  
/\*\*  
\* 思路：  
\* 1、拼装redis中存缓存的key值  
\* 2、删除缓存  
\* 3、执行目标接口业务代码  
\* 4、再删除缓存  
\*/  
String redisKey = new StringBuilder(cacheNames).append(":").append(key).toString();  
String methodPath = joinPoint.getTarget().getClass().getName() + "." + joinPoint.getSignature().getName();  
Object result ;  
//删除缓存  
redisService.deleteObject(redisKey);  
try \{  
//执行接口  
result = joinPoint.proceed();  
//删除缓存  
redisService.deleteObject(redisKey);  
log.info("访问接口：\[\{\}\]，缓存删除成功", methodPath);  
\} catch (Throwable e) \{  
log.error("发生异常:\{\}", e);  
throw new RuntimeException(e);  
\}  
return result;  
\}  
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4.5、工具类  
Redis的工具类：

package org.wujiangbo.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;  
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;  
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;  
import org.springframework.stereotype.Component;  
import java.util.\*;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/\*\*  
\* @desc Redis工具类  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
@Component //交给Spring来管理 的自定义组件  
public class RedisService \{

@Autowired  
public RedisTemplate redisTemplate;

/\*\*  
\* 查看key是否存在  
\*/  
public boolean exists(String key)  
\{  
return redisTemplate.hasKey(key);  
\}

/\*\*  
\* 清空Redis所有缓存数据  
\*/  
public void clearAllRedisData()  
\{  
Set<String> keys = redisTemplate.keys("\*");  
redisTemplate.delete(keys);  
\}

/\*\*  
\* 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等  
\*  
\* @param key 缓存的键值  
\* @param value 缓存的值  
\*/  
public <T> void setCacheObject(final String key, final T value)  
\{  
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);  
\}

/\*\*  
\* 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等  
\*  
\* @param key 缓存的键值  
\* @param value 缓存的值  
\* @param timeout 时间  
\* @param timeUnit 时间颗粒度  
\*/  
public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit)  
\{  
if(timeout == -1)\{  
//永久有效  
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);  
\}  
else\{  
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);  
\}  
\}

/\*\*  
\* 设置有效时间  
\*  
\* @param key Redis键  
\* @param timeout 超时时间  
\* @return true=设置成功；false=设置失败  
\*/  
public boolean expire(final String key, final long timeout)  
\{  
return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);  
\}

/\*\*  
\* 设置有效时间  
\*  
\* @param key Redis键  
\* @param timeout 超时时间  
\* @param unit 时间单位  
\* @return true=设置成功；false=设置失败  
\*/  
public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit)  
\{  
return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);  
\}

/\*\*  
\* 获得缓存的基本对象。  
\*  
\* @param key 缓存键值  
\* @return 缓存键值对应的数据  
\*/  
public <T> T getCacheObject(final String key)  
\{  
ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();  
return operation.get(key);  
\}

/\*\*  
\* 删除单个对象  
\*  
\* @param key  
\*/  
public boolean deleteObject(final String key)  
\{  
if(exists(key))\{  
redisTemplate.delete(key);  
\}  
return true;  
\}

/\*\*  
\* 删除集合对象  
\*  
\* @param collection 多个对象  
\* @return  
\*/  
public long deleteObject(final Collection collection)  
\{  
return redisTemplate.delete(collection);  
\}

/\*\*  
\* 缓存List数据  
\*  
\* @param key 缓存的键值  
\* @param dataList 待缓存的List数据  
\* @return 缓存的对象  
\*/  
public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList)  
\{  
Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);  
return count == null ? 0 : count;  
\}

/\*\*  
\* 获得缓存的list对象  
\*  
\* @param key 缓存的键值  
\* @return 缓存键值对应的数据  
\*/  
public <T> List<T> getCacheList(final String key)  
\{  
return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);  
\}

/\*\*  
\* 缓存Set  
\*  
\* @param key 缓存键值  
\* @param dataSet 缓存的数据  
\* @return 缓存数据的对象  
\*/  
public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet)  
\{  
BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);  
Iterator<T> it = dataSet.iterator();  
while (it.hasNext())  
\{  
setOperation.add(it.next());  
\}  
return setOperation;  
\}

/\*\*  
\* 获得缓存的set  
\*  
\* @param key  
\* @return  
\*/  
public <T> Set<T> getCacheSet(final String key)  
\{  
return redisTemplate.opsForSet().members(key);  
\}

/\*\*  
\* 缓存Map  
\*  
\* @param key  
\* @param dataMap  
\*/  
public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap)  
\{  
if (dataMap != null) \{  
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);  
\}  
\}

/\*\*  
\* 获得缓存的Map  
\*  
\* @param key  
\* @return  
\*/  
public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key)  
\{  
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);  
\}

/\*\*  
\* 往Hash中存入数据  
\*  
\* @param key Redis键  
\* @param hKey Hash键  
\* @param value 值  
\*/  
public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value)  
\{  
redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);  
\}

/\*\*  
\* 获取Hash中的数据  
\*  
\* @param key Redis键  
\* @param hKey Hash键  
\* @return Hash中的对象  
\*/  
public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey)  
\{  
HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();  
return opsForHash.get(key, hKey);  
\}

/\*\*  
\* 获取多个Hash中的数据  
\*  
\* @param key Redis键  
\* @param hKeys Hash键集合  
\* @return Hash对象集合  
\*/  
public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys)  
\{  
return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);  
\}

/\*\*  
\* 获得缓存的基本对象列表  
\*  
\* @param pattern 字符串前缀  
\* @return 对象列表  
\*/  
public Collection<String> keys(final String pattern)  
\{  
return redisTemplate.keys(pattern);  
\}  
\}

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4.6、配置类  
package org.wujiangbo.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;  
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;  
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;  
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;  
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;  
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;  
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.core.script.DefaultRedisScript;  
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;  
import javax.annotation.Resource;

/\*\*  
\* @desc redis配置类  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
@Configuration  
public class RedisSerializableConfig extends CachingConfigurerSupport \{

@Resource  
private RedisConnectionFactory factory;

@Bean  
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate()  
\{  
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();  
template.setConnectionFactory(factory);

FastJson2JsonRedisSerializer serializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();  
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);  
mapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON\_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);  
serializer.setObjectMapper(mapper);

// 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值  
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());  
template.setValueSerializer(serializer);

// Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式  
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());  
template.setHashValueSerializer(serializer);

template.afterPropertiesSet();  
return template;  
\}

@Bean  
public DefaultRedisScript<Long> limitScript()  
\{  
DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();  
redisScript.setScriptText(limitScriptText());  
redisScript.setResultType(Long.class);  
return redisScript;  
\}

/\*\*  
\* 限流脚本  
\*/  
private String limitScriptText()  
\{  
return "local key = KEYS\[1\]\\n" +  
"local count = tonumber(ARGV\[1\])\\n" +  
"local time = tonumber(ARGV\[2\])\\n" +  
"local current = redis.call('get', key);\\n" +  
"if current and tonumber(current) > count then\\n" +  
" return tonumber(current);\\n" +  
"end\\n" +  
"current = redis.call('incr', key)\\n" +  
"if tonumber(current) == 1 then\\n" +  
" redis.call('expire', key, time)\\n" +  
"end\\n" +  
"return tonumber(current);";  
\}  
\}

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FastJson2JsonRedisSerializer类：

package org.wujiangbo.config;

import com.alibaba.fastjson.JSON;  
import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig;  
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;  
import com.fasterxml.jackson.databind.JavaType;  
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;  
import com.fasterxml.jackson.databind.type.TypeFactory;  
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;  
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;  
import org.springframework.util.Assert;

import java.nio.charset.Charset;

/\*\*  
\* @desc Redis使用FastJson序列化  
\* @author 波波老师(微信：javabobo0513)  
\*/  
public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T>  
\{  
@SuppressWarnings("unused")  
private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

public static final Charset DEFAULT\_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");

private Class<T> clazz;

static  
\{  
ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);  
\}

public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz)  
\{  
super();  
this.clazz = clazz;  
\}

@Override  
public byte\[\] serialize(T t) throws SerializationException  
\{  
if (t == null)  
\{  
return new byte\[0\];  
\}  
return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT\_CHARSET);  
\}

@Override  
public T deserialize(byte\[\] bytes) throws SerializationException  
\{  
if (bytes == null || bytes.length <= 0)  
\{  
return null;  
\}  
String str = new String(bytes, DEFAULT\_CHARSET);

return JSON.parseObject(str, clazz);  
\}

public void setObjectMapper(ObjectMapper objectMapper)  
\{  
Assert.notNull(objectMapper, "'objectMapper' must not be null");  
this.objectMapper = objectMapper;  
\}

protected JavaType getJavaType(Class<?> clazz)  
\{  
return TypeFactory.defaultInstance().constructType(clazz);  
\}  
\}

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4.7、yml配置  
server:  
port: 8001  
undertow:  
\# 设置IO线程数, 它主要执行非阻塞的任务,它们会负责多个连接, 默认设置每个CPU核心一个线程  
\# 不要设置过大，如果过大，启动项目会报错：打开文件数过多（CPU有几核，就填写几）  
io-threads: 6  
\# 阻塞任务线程池, 当执行类似servlet请求阻塞IO操作, undertow会从这个线程池中取得线程  
\# 它的值设置取决于系统线程执行任务的阻塞系数，默认值是：io-threads \* 8  
worker-threads: 48  
\# 以下的配置会影响buffer,这些buffer会用于服务器连接的IO操作,有点类似netty的池化内存管理  
\# 每块buffer的空间大小,越小的空间被利用越充分，不要设置太大，以免影响其他应用，合适即可  
buffer-size: 1024  
\# 每个区分配的buffer数量 , 所以pool的大小是buffer-size \* buffers-per-region  
buffers-per-region: 1024  
\# 是否分配的直接内存(NIO直接分配的堆外内存)  
direct-buffers: true  
spring:  
\#配置数据库链接信息  
datasource:  
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true&rewriteBatchedStatements=true  
username: root  
password: 123456  
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver  
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource  
application:  
name: springboot \#服务名  
\#redis配置  
redis:  
\# 数据库索引  
database: 0  
\# 地址  
host: 127.0.0.1  
\# 端口，默认为6379  
port: 6379  
\# 密码  
password: 123456  
\# 连接超时时间  
timeout: 10000

\#MyBatis-Plus相关配置  
mybatis-plus:  
\#指定Mapper.xml路径，如果与Mapper路径相同的话，可省略  
mapper-locations: classpath:org/wujiangbo/mapper/\*Mapper.xml  
configuration:  
map-underscore-to-camel-case: true \#开启驼峰大小写自动转换  
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl \#开启控制台sql输出

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4.8、使用  
Controller中写两个接口分别测试一下缓存的新增和删除

package org.wujiangbo.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;  
import org.wujiangbo.annotation.CheckPermission;  
import org.wujiangbo.annotation.MyCache;  
import org.wujiangbo.annotation.MyCacheEvict;  
import org.wujiangbo.result.JSONResult;  
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/\*\*  
\* @desc 测试接口类  
\* @author 波波老师(weixin：javabobo0513)  
\*/  
@RestController  
@Slf4j  
public class TestController \{

//测试删除缓存  
@GetMapping("/deleteCache")  
@MyCacheEvict(cacheNames = "cacheTest", key = "userData")  
public JSONResult deleteCache()\{  
System.out.println("deleteCache success");  
return JSONResult.success("deleteCache success");  
\}

//测试新增缓存  
@GetMapping("/addCache")  
@MyCache(cacheNames = "cacheTest", key = "userData")  
public JSONResult addCache()\{  
System.out.println("addCache success");  
return JSONResult.success("addCache success");  
\}  
\}

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4.9、测试  
浏览器先访问：http://localhost:8001/addCache

然后再通过工具查看Redis中是不是添加了缓存数据，正确情况应该是缓存添加进去了

然后再访问：http://localhost:8001/deleteCache

再通过工具查看Redis，缓存应该是被删除了，没有了

到此完全符合预期，测试成功

总结  
本文主要是介绍了分布式缓存利用AOP+注解的方式处理，方便使用和扩展  
希望对大家有所帮助  
最后本案例代码已全部提交到gitee中了，地址如下：

https://gitee.com/colinWu\_java/spring-boot-base.git

本文新增的代码在【RedisDistributedCache】分支中  
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版权声明：本文为CSDN博主「小学生波波」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/wujiangbo520/article/details/127656537

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