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添加redis来提升天气预报系统的并发访问能力

添加redis来提升天气预报系统的并发访问能力

作者: Juntech | 来源:发表于2019-09-27 08:34 被阅读0次

    添加redis来提升天气预报系统的并发访问能力

    1、为什么要使用redis:

    1. 及时响应
    2.      有效减少服务调用
      

    开发环境:

    1、jdk8
    
    2、maven
    
    3、redis4.*
    
    4.  apache httpclient
    
    5、  springboot web starter
    
    6、spring boot data starter redis starter
    

    接下来集成redis

    上一步我们已经创建了一个单体天气预报系统应用,我们接着用!

    2、集成redis

    我们要使用redis,则需要导入RedisTemplate,StringRedisTemplate

    找到数据访问层,进行redis的缓存操作。

    首先判断是否存在缓存,如果存在,直接从缓存取,不存在,就调用服务,并存入缓存

    由于service层进行数据访问的方法只有一个,就是

    public WeatherResponse getWeatherData(String uri)
    

    则我们只需要对该方法进行数据访问的地方进行判断是否有缓存。为了方便显示,我们加入了日志系统slf4j

    代码如下:

        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WeatherDataServiceImpl.class);
        private static final String WEATHER_URI = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?";
        private static final long TIME_OUT = 1800L;    
    @Autowired
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    public WeatherResponse getWeatherData(String uri){
            String key = uri;
            String strBody = null;
    
            ObjectMapper objectMapper =  new ObjectMapper();
            objectMapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
            WeatherResponse weatherResponse = null;
            ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
    //        先查缓存,有缓存直接在缓存中取数据
            if(stringRedisTemplate.hasKey(key)){
                logger.info("redis has data!");
               strBody = ops.get(key);
            }else {
    //        缓存没有,调用服务,获取数据,并加入缓存
    //            ResponseEntity<String> respString = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);
    //            ObjectMapper objectMapper =  new ObjectMapper();
    //            objectMapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
    //            WeatherResponse weatherResponse = null;
                logger.info("redis don't have data!");
                ResponseEntity<String> respString = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);
                if (respString.getStatusCodeValue() == 200) {
                    strBody = respString.getBody();
                }
    //                将数据写入缓存
                ops.set(key, strBody, TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS);
    
            }
                try {
                    weatherResponse = objectMapper.readValue(strBody,WeatherResponse.class);
                    System.out.println(weatherResponse);
                }catch (Exception e){
    //                e.printStackTrace();
                    logger.error("error",e);
                }
    
            return weatherResponse;
        }
    

    application.properties文件配置:

    # Redis数据库索引(默认为0)
    spring.redis.database=0
    # Redis服务器地址
    spring.redis.host=127.0.0.1
    # Redis服务器连接端口
    spring.redis.port=6379
    # Redis服务器连接密码(默认为空)
    spring.redis.password=
    ## 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
    #spring.redis.pool.max-active=200
    ## 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
    #spring.redis.pool.max-wait=-1
    ## 连接池中的最大空闲连接
    #spring.redis.pool.max-idle=10
    ## 连接池中的最小空闲连接
    #spring.redis.pool.min-idle=0
    # 连接超时时间(毫秒)
    #spring.redis.timeout=1000
    
    

    其中参数讲解:

    TIME_OUT: redis缓存过期时间

    Logger: slf4j日志系统

    我们只需要保存序列化为string就行了,所以我们这里采用StringRedisTemplate

    这里说一下redistemplate 与stringredistempalte的区别和联系:

    RedisTemplate和StringRedisTemplate的区别:

    \ 1. 两者的关系是StringRedisTemplate继承RedisTemplate。

    \ 2. 两者的数据是不共通的;也就是说StringRedisTemplate只能管理StringRedisTemplate里面的数据, RedisTemplate只能管理RedisTemplate中的数据。

    \ 3. SDR默认采用的序列化策略有两种,一种是String的序列化策略,一种是JDK的序列化策略。

    StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
    
    RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
    

    由于我原来使用RedisTemplate遭遇过各种序列化及乱码问题,虽然他是泛型类,功能更全,但是我选择StringRedisTemplate,自己选择食用!!!

    我们这里使用RedisWindowsDestop作为操作redis数据库的软件

    传送门:http://www.downza.cn/soft/210734.html

    3、启动application

    注:如果发现没写入redis数据库的话,请在application上面加上注解@Enablecashing

    打开<http://localhost:8080/weather/cityName/杭州

    刚开始提示:redis don`t have data !

    2019-08-23 16:42:49.478  INFO 2372 --- [nio-8080-exec-9] t.j.s.s.impl.WeatherDataServiceImpl      : redis don't have data!
    
    WeatherResponse(status=1000, desc=OK, data=Weather(yesterday=Yesterday(high=高温 35℃, fx=东北风, low=低温 25℃, fl=<![CDATA[3-4级]]>, type=晴, date=22日星期四), city=杭州, forecast=[Forecast(date=23日星期五, high=高温 34℃, low=低温 26℃, fengli=<![CDATA[3-4级]]>, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=24日星期六, high=高温 34℃, low=低温 27℃, fengli=<![CDATA[4-5级]]>, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=25日星期天, high=高温 35℃, low=低温 26℃, fengli=<![CDATA[4-5级]]>, type=小雨, fengxiang=东风), Forecast(date=26日星期一, high=高温 36℃, low=低温 27℃, fengli=<![CDATA[<3级]]>, type=多云, fengxiang=无持续风向), Forecast(date=27日星期二, high=高温 37℃, low=低温 27℃, fengli=<![CDATA[<3级]]>, type=多云, fengxiang=无持续风向)], ganmao=各项气象条件适宜,发生感冒机率较低。但请避免长期处于空调房间中,以防感冒。, wendu=29))
    

    1、将控制台清空,重新刷新页面

    显示: redis has data!

    WeatherResponse(status=1000, desc=OK, data=Weather(yesterday=Yesterday(high=高温 35℃, fx=东北风, low=低温 25℃, fl=<![CDATA[3-4级]]>, type=晴, date=22日星期四), city=杭州, forecast=[Forecast(date=23日星期五, high=高温 34℃, low=低温 26℃, fengli=<![CDATA[3-4级]]>, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=24日星期六, high=高温 34℃, low=低温 27℃, fengli=<![CDATA[4-5级]]>, type=小雨, fengxiang=东北风), Forecast(date=25日星期天, high=高温 35℃, low=低温 26℃, fengli=<![CDATA[4-5级]]>, type=小雨, fengxiang=东风), Forecast(date=26日星期一, high=高温 36℃, low=低温 27℃, fengli=<![CDATA[<3级]]>, type=多云, fengxiang=无持续风向), Forecast(date=27日星期二, high=高温 37℃, low=低温 27℃, fengli=<![CDATA[<3级]]>, type=多云, fengxiang=无持续风向)], ganmao=各项气象条件适宜,发生感冒机率较低。但请避免长期处于空调房间中,以防感冒。, wendu=29))
    

    2、打开rediswindowsdesktop

    连接redis数据库,reload一下

    发现database0 有杭州的uri信息及天气预报的信息

    则大功告成!

    4、congratulations!!!!!

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