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如何优雅的用Redis作为Mybatis的二级缓存?

如何优雅的用Redis作为Mybatis的二级缓存?

作者: 马小莫QAQ | 来源:发表于2022-08-11 09:24 被阅读0次

    今天在开发时发现一个奇怪的问题,我手动改完数据库竟然不生效,反复确认环境无误后猜测是缓存的问题,因为是新接手的项目,代码还不熟悉,仔细一看,是开启了二级缓存,并且存入Redis。

    那今天就聊聊怎么优雅的用Redis作为Mybatis的二级缓存。

    要优雅就选择Mybatis-Plus

    关于Mybatis-Plus的基础设置就不多做介绍了,只说和二级缓存有关的。

    首先在配置文件开启二级缓存。

    mybatis-plus:
      configuration:
        log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
        cache-enabled: true   # 开启二级缓存
      mapper-locations: classpath:*/mapper/*.xml
    

    Redis配置

    这部分就是Redis的基本用法:

      redis:
        host: 101.411.160.111
        database: 0
        port: 6311
        password: 1111111
    

    配置RedisTemplate

    @Configuration
    public class RedisConfig {
        /**
         * 设置系列化方式、事务等配置
         */
        @Bean
        public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory)
        {
            RedisTemplate<String,Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    
            redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
            //设置key序列化方式string
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            //设置value的序列化方式json
            redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
    
            redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
    
            redisTemplate.afterPropertiesSet();
    
            return redisTemplate;
        }
    }
    

    自定义Mybatis缓存

    我们只需要实现Cache这个接口。

    @Slf4j
    public class MybatisRedisCache implements Cache {
        private static final String COMMON_CACHE_KEY = "mybatis";
        // 读写锁
        private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(true);
    
        private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
        private final String nameSpace;
    
        public MybatisRedisCache(String nameSpace) {
            if (nameSpace == null) {
                throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
            }
            redisTemplate = SpringUtil.getBean("redisTemplate");
            this.nameSpace = nameSpace;
        }
    
        @Override
        public String getId() {
            return this.nameSpace;
        }
    
        private String getKeys() {
    
            return COMMON_CACHE_KEY + "::" + nameSpace + "::*";
        }
    
        private String getKey(Object key) {
            return COMMON_CACHE_KEY + "::" + nameSpace + "::" + DigestUtils.md5Hex(String.valueOf(key));
        }
    
        @Override
        public void putObject(Object key, Object value) {
            redisTemplate.opsForValue().set(getKey(key), value, 10, TimeUnit.MINUTES);
        }
    
        @Override
        public Object getObject(Object key) {
            try {
                return redisTemplate.opsForValue().get(getKey(key));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                log.error("缓存出错 ");
            }
            return null;
        }
    
        @Override
        public Object removeObject(Object o) {
            Object n = redisTemplate.opsForValue().get(getKey(o));
            redisTemplate.delete(getKey(o));
            return n;
        }
    
        @Override
        public void clear() {
            Set<String> keys = redisTemplate.keys(getKeys());
            if (CollectionUtil.isNotEmpty(keys)) {
                assert keys != null;
                redisTemplate.delete(keys);
            }
        }
    
        @Override
        public int getSize() {
            Set<String> keys = redisTemplate.keys(getKeys());
            if (CollectionUtil.isNotEmpty(keys)) {
                assert keys != null;
                return keys.size();
            }
            return 0;
        }
    
        @Override
        public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
            return this.readWriteLock;
        }
    }
    

    测试

    1.第一次查询,走数据库,并写入缓存。

    看看Redis的记录:

    2.第二次查询,直接走缓存

    3.重启项目,依然可以直接查缓存

    缓存命中率(Cache Hit Ratio)

    不知道有没有细心的同学注意到这样一行日志:

    Cache Hit Ratio [com.yitiao.mapper.ArticleMapper]: 0.5
    

    最后这个0.5就是缓存命中率,代表一共查询两次,命中一次缓存一次。

    一级缓存和二级缓存

    一级缓存

    一级缓存 Mybatis 的一级缓存是指 SQLSession,一级缓存的作用域是 SQlSession , Mabits 默认开启一级缓存。 在同一个SqlSession中,执行相同的SQL查询时;第一次会去查询数据库,并写在缓存中,第二次会直接从缓存中取。 当执行SQL时候两次查询中间发生了增删改的操作,则SQLSession的缓存会被清空。

    每次查询会先去缓存中找,如果找不到,再去数据库查询,然后把结果写到缓存中。 Mybatis的内部缓存使用一个HashMap,key为hashcode+statementId+sql语句。Value为查询出来的结果集映射成的java对象。 SqlSession执行insert、update、delete等操作commit后会清空该SQLSession缓存。

    二级缓存

    二级缓存 二级缓存是 mapper 级别的,Mybatis默认是没有开启二级缓存的。 第一次调用mapper下的SQL去查询用户的信息,查询到的信息会存放到该 mapper 对应的二级缓存区域。 第二次调用 namespace 下的 mapper 映射文件中,相同的sql去查询用户信息,会去对应的二级缓存内取结果。

    什么时候该开启二级缓存

    说实话,我遇到开启二级缓存的时候并不多,因为缓存有利也有弊。

    我的建议是如果发现接口耗时严重,可以在线上开启二级缓存,开发环境关掉,为什么呢?

    就拿今天我遇到的事来说,开发直接改库不能立即生效,就很烦。

    作者:一条coding
    链接:https://juejin.cn/post/7130142146610331661
    来源:稀土掘金

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