redis作为缓存的优势：
1.内存级别缓存，查询速度毋庸置疑。
2.高性能的K-V存储系统，支持String，Hash，List，Set，Sorted Set等数据类型，能够应用在很多场景中。
3.redis3.0版本以上支持集群部署。
4.redis支持数据的持久化，AOF，RDB方式。
实体类与表：
public class RiskNote implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 4758331879028183605L;
private Integer ApplId;
private Integer allqyorg3monNum;
private Double loanF6endAmt;
private String isHighRisk1;
private Date createDate;
private String risk1Detail;
private Integer risk2;
private String risk3;
private String creditpaymonth;
}
Redis与Spring集成参数：
redis.properties
#redis settings
redis.minIdle=5
redis.maxIdle=10
redis.maxTotal=50
redis.maxWaitMillis=1500
redis.testOnBorrow=true
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
redis.minEvictableIdleTimeMillis=1800000
redis.softMinEvictableIdleTimeMillis=10000
redis.testWhileIdle=true
redis.blockWhenExhausted=false
#redisConnectionFactory settings
redis.host=192.168.200.128
redis.port=6379
集成配置文件：applicationContext_redis.xml
<!– 加载配置数据 –>
<bean class=”org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer”>
<property name=”systemPropertiesModeName” value=”SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE” />
<property name=”ignoreResourceNotFound” value=”true” />
<property name=”locations”>
<list>
<value>classpath*:/redis.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<!– 注解扫描 –>
<context:component-scan base-package=”com.club.common.redis”/>
<!– jedis连接池配置 –>
<bean id=”poolConfig” class=”redis.clients.jedis.JedisPoolConfig”>
<!– 最小空闲连接数 –>
<property name=”minIdle” value=”${redis.minIdle}”/>
<!– 最大空闲连接数 –>
<property name=”maxIdle” value=”${redis.maxIdle}”/>
<!– 最大连接数 –>
<property name=”maxTotal” value=”${redis.maxTotal}”/>
<!– 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:阻塞不确定的时间,默认-1 –>
<property name=”maxWaitMillis” value=”${redis.maxWaitMillis}”/>
<!– 在获取连接的时候检查有效性, 默认false –>
<property name=”testOnBorrow” value=”${redis.testOnBorrow}”/>
<!– 每次释放连接的最大数目 –>
<property name=”numTestsPerEvictionRun” value=”${redis.numTestsPerEvictionRun}”/>
<!– 释放连接的扫描间隔（毫秒） –>
<property name=”timeBetweenEvictionRunsMillis” value=”${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}”/>
<!– 连接最小空闲时间 –>
<property name=”minEvictableIdleTimeMillis” value=”${redis.minEvictableIdleTimeMillis}”/>
<!– 连接空闲多久后释放, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接释放 –>
<property name=”softMinEvictableIdleTimeMillis” value=”${redis.softMinEvictableIdleTimeMillis}”/>
<!– 在空闲时检查有效性, 默认false –>
<property name=”testWhileIdle” value=”${redis.testWhileIdle}”/>
<!– 连接耗尽时是否阻塞, false报异常,ture阻塞直到超时, 默认true –>
<property name=”blockWhenExhausted” value=”${redis.blockWhenExhausted}”/>
</bean>
<!– redis连接池 –>
<bean id=”jedisPool” class=”redis.clients.jedis.JedisPool” destroy-method=”close”>
<constructor-arg name=”poolConfig” ref=”poolConfig”/>
<constructor-arg name=”host” value=”${redis.host}”/>
<constructor-arg name=”port” value=”${redis.port}”/>
</bean>
<bean id=”redisCache” class=”com.club.common.redis.RedisCache”>
<property name=”jedisPool” ref=”jedisPool”></property>
</bean>
<bean id=”testDao” class=”com.club.common.redis.TestDao”></bean>
<bean id=”testService” class=”com.club.common.redis.service.TestService”></bean>
<!– 开启Aspect切面支持 –>
<aop:aspectj-autoproxy/>
</beans>
测试，所以各层级没有写接口。
DAO层查询数据，封装对象：
public class TestDao {
//查询
public RiskNote getByApplId(Integer applId) throws Exception{
Class.forName(“oracle.jdbc.driver.OracleDriver”);
Connection connection = DriverManager.getConnection(“jdbc:oracle:thin:@192.168.11.215:1521:MFTEST01”, “datacenter”, “datacenter”);
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(“select * from TEMP_RISK_NOTE where appl_id=?”);
//执行
statement.setInt(1, applId);
ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
RiskNote riskNote = new RiskNote();
//解析
while (resultSet.next()) {
riskNote.setApplId(resultSet.getInt(“APPL_ID”));
riskNote.setAllqyorg3monNum(resultSet.getInt(“ALLQYORG3MON_NUM”));
riskNote.setLoanF6endAmt(resultSet.getDouble(“LOAN_F6END_AMT”));
riskNote.setIsHighRisk1(resultSet.getString(“IS_HIGH_RISK_1”));
riskNote.setCreateDate(resultSet.getDate(“CREATE_DATE”));
riskNote.setRisk1Detail(resultSet.getString(“RISK1_DETAIL”));
riskNote.setRisk2(resultSet.getInt(“RISK2”));
riskNote.setRisk3(resultSet.getString(“RISK3”));
riskNote.setCreditpaymonth(resultSet.getString(“CREDITPAYMONTH”));
}
return riskNote;
}
}
Service层调用DAO：
@Service
public class TestService {
@Autowired
private TestDao testDao;
public Object get(Integer applId) throws Exception{
RiskNote riskNote = testDao.getByApplId(applId);
return riskNote;
}
}
测试：
public class TestQueryRiskNote {
@Test
public void testQuery() throws Exception{
ApplicationContext ac = new FileSystemXmlApplicationContext(“src/main/resources/spring/applicationContext_redis.xml”);
TestService testService = (TestService) ac.getBean(“testService”);
RiskNote riskNote = (RiskNote)testService.get(91193);
System.out.println(riskNote);
}
}
此时测试代码输出的是查询到的RiskNote对象，可以重写toString方法查看
结果如下：最后输出的对象
在虚拟机Linux系统上搭建Redis，具体教程请自行百度
redis支持多种数据结构，查询的对象可以直接使用hash结构存入redis。
因为项目中各个方法查询的数据不一致，比如有简单对象，有List集合，有Map集合，List中套Map套对象等复杂结构，为了实现统一性和通用性，redis中也刚好提供了set(byte[],byte[])方法，所以可以将对象序列化后存入redis，取出后反序列化为对象。
序列化与反序列化工具类：
/**
*
* @Description: 序列化反序列化工具
*/
public class SerializeUtil {
/**
*
* 序列化
*/
public static byte[] serialize(Object obj){
ObjectOutputStream oos = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try {
//序列化
baos = new ByteArrayOutputStream();
oos = new ObjectOutputStream(baos);
oos.writeObject(obj);
byte[] byteArray = baos.toByteArray();
return byteArray;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
*
* 反序列化
* @param bytes
* @return
*/
public static Object unSerialize(byte[] bytes){
ByteArrayInputStream bais = null;
try {
//反序列化为对象
bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
return ois.readObject();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
}
切面分析：
切面：查询前先查询redis，如果查询不到穿透到数据库，从数据库查询到数据后，保存到redis，然后下次查询可直接命中缓存
目标方法是查询数据库，查询之前需要查询redis，这是前置
假设从redis中没有查到，则查询数据库，执行完目标方法后，需要将查询的数据放到redis以便下次查询时不需要再到数据库中查，这是后置
所以，可以将切面中的通知定为环绕通知
切面类编写如下：
/**
* @Description: 切面：查询前先查询redis，如果查询不到穿透到数据库，从数据库查询到数据后，保存到redis，然后下次查询可直接命中缓存
*/
@Component
@Aspect
public class RedisAspect {
@Autowired
@Qualifier(“redisCache”)
private RedisCache redisCache;
//设置切点：使用xml，在xml中配置
@Pointcut(“execution(* com.club.common.redis.service.TestService.get(java.lang.Integer)) and args(applId)”) //测试用，这里还额外指定了方法名称，方法参数类型，方法形参等，比较完整的切点表达式
public void myPointCut(){
}
@Around(“myPointCut()”)
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint){
//前置：到redis中查询缓存
System.out.println(“调用从redis中查询的方法…”);
//先获取目标方法参数
String applId = null;
Object[] args = joinPoint.getArgs();
if (args != null && args.length > 0) {
applId = String.valueOf(args[0]);
}
//redis中key格式： applId
String redisKey = applId;
//获取从redis中查询到的对象
Object objectFromRedis = redisCache.getDataFromRedis(redisKey);
//如果查询到了
if(null != objectFromRedis){
System.out.println(“从redis中查询到了数据…不需要查询数据库”);
return objectFromRedis;
}
System.out.println(“没有从redis中查到数据…”);
//没有查到，那么查询数据库
Object object = null;
try {
object = joinPoint.proceed();
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(“从数据库中查询的数据…”);
//后置：将数据库中查询的数据放到redis中
System.out.println(“调用把数据库查询的数据存储到redis中的方法…”);
redisCache.setDataToRedis(redisKey, object);
//将查询到的数据返回
return object;
}
}
从redis中查询数据，以及将数据库查询的数据保存到redis的方法：
/**
*
* @Description:Redis缓存
*/
public class RedisCache {
@Resource
private JedisPool jedisPool;
public JedisPool getJedisPool() {
return jedisPool;
}
public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
//从redis缓存中查询，反序列化
public Object getDataFromRedis(String redisKey){
//查询
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
byte[] result = jedis.get(redisKey.getBytes());
//如果查询没有为空
if(null == result){
return null;
}
//查询到了，反序列化
return SerializeUtil.unSerialize(result);
}
//将数据库中查询到的数据放入redis
public void setDataToRedis(String redisKey, Object obj){
//序列化
byte[] bytes = SerializeUtil.serialize(obj);
//存入redis
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String success = jedis.set(redisKey.getBytes(), bytes);
if(“OK”.equals(success)){
System.out.println(“数据成功保存到redis…”);
}
}
}
测试1：此时redis中没有查询对象的数据
结果是：先到redis中查询，没有查到数据，然后代理执行从数据库中查询，然后把数据存入到redis中一份，那么下次查询就可以直接从redis中查询了
测试2：此时redis中已经有上一次从数据库中查询的数据了
在项目中测试后：效果还是非常明显的，有一个超级复杂的查询，格式化之后的sql是688行，每次刷新页面都需要重新查询，耗时10秒左右。
在第一次查询放到redis之后，从redis中查询能够在2秒内得到结果，速度非常快。
上面的是在项目改造前写的一个Demo，实际项目复杂的多，切点表达式是有两三个一起组成的，也着重研究了一下切点表达式的写法如：
@Pointcut(“(execution(* com.club.risk.center.service.impl.*.*(java.lang.String))) || (execution(* com.club.risk.py.service.impl.PyServcieImpl.queryPyReportByApplId(java.lang.String))) || (execution(* com.club.risk.zengxintong.service.Impl.ZXTServiceImpl.queryZxtReportByApplId(..)))”)
这是多个切点组合形成使用||连接。
我在实际项目中使用的key也比applId复杂，因为可能只使用applId的话导致key冲突，
所以项目中使用的key是applId:方法全限定名，，这样的话key能够保证是一定不一致的。
如下：
//先获取目标方法参数
String applId = null;
Object[] args = joinPoint.getArgs();
if (args != null && args.length > 0) {
applId = String.valueOf(args[0]);
}
//获取目标方法所在类
String target = joinPoint.getTarget().toString();
String className = target.split(“@”)[0];
//获取目标方法的方法名称
String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
//redis中key格式： applId:方法名称
String redisKey = applId + “:” + className + “.” + methodName;
所以上面的是一种通用的处理，具体到项目中还要看具体情况。
以前没有自己写过AOP代码，这次使用突然发现AOP确实强大，在整个过程中除了配置文件我没有改任何以前的源代码，功能全部是切入进去的。
这个Demo也基本上实现了需求，只需要设置切点，能够将缓存应用到各种查询方法中，或设置切点为service.impl包，直接作用于所有service方法。
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