• springboot mybatis redis 二级缓存


    前言

    什么是mybatis二级缓存?

    二级缓存是多个sqlsession共享的,其作用域是mapper的同一个namespace。

    即,在不同的sqlsession中,相同的namespace下,相同的sql语句,并且sql模板中参数也相同的,会命中缓存。

    第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存,第二次会从缓存中获取数据将不再从数据库查询,从而提高查询效率。

    Mybatis默认没有开启二级缓存,需要在全局配置(mybatis-config.xml)中开启二级缓存。

    本文讲述的是使用Redis作为缓存,与springboot、mybatis进行集成的方法。

    1、pom依赖

    使用springboot redis集成包,方便redis的访问。redis客户端选用Jedis。

    另外读写kv缓存会进行序列化,所以引入了一个序列化包。

            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>redis.clients</groupId>
                <artifactId>jedis</artifactId>
                <version>2.8.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>fastjson</artifactId>
                <version>1.2.19</version>
            </dependency>

    依赖搞定之后,下一步先调通Redis客户端。

    2、Redis访问使用的Bean

    增加Configuration,配置jedisConnectionFactory bean,留待后面使用。

    一般来讲,也会生成了redisTemplate bean,但是在接下来的场景没有使用到。

    @Configuration
    public class RedisConfig {
    
        @Value("${spring.redis.host}")
        private String host;
        // 篇幅受限,省略了
    
        @Bean
        public JedisPoolConfig getRedisConfig(){
            JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
            config.setMaxIdle(maxIdle);
            config.setMaxTotal(maxTotal);
            config.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis);
            config.setMinIdle(minIdle);
            return config;
        }
    
        @Bean(name = "jedisConnectionFactory")
        public JedisConnectionFactory getConnectionFactory(){
            JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
            JedisPoolConfig config = getRedisConfig();
            factory.setPoolConfig(config);
            factory.setHostName(host);
            factory.setPort(port);
            factory.setDatabase(database);
            factory.setPassword(password);
            factory.setTimeout(timeout);
            return factory;
        }
    
        @Bean(name = "redisTemplate")
        public RedisTemplate<?, ?> getRedisTemplate(){
            RedisTemplate<?,?> template = new StringRedisTemplate(getConnectionFactory());
            return template;
        }
    } 

    这里使用@Value读入了redis相关配置,有更简单的配置读取方式(@ConfigurationProperties(prefix=...)),可以尝试使用。

    Redis相关配置如下

    #redis
    spring.redis.host=10.93.84.53
    spring.redis.port=6379
    spring.redis.password=bigdata123
    spring.redis.database=15
    spring.redis.timeout=0
    
    spring.redis.pool.maxTotal=8
    spring.redis.pool.maxWaitMillis=1000
    spring.redis.pool.maxIdle=8
    spring.redis.pool.minIdle=0

    Redis客户端的配置含义,这里不再讲解了。pool相关的一般都和性能有关,需要根据并发量权衡句柄、内存等资源进行设置。

    Redis客户端设置好了,我们开始配置Redis作为Mybatis的缓存。

    3、Mybatis Cache

    这一步是最为关键的一步。实现方式是实现Mybatis的一个接口org.apache.ibatis.cache.Cache。

    这个接口设计了写缓存,读缓存,销毁缓存的方式,和访问控制读写锁。

    我们实现实现Cache接口的类是MybatisRedisCache。

    MybatisRedisCache.java

    public class MybatisRedisCache implements Cache {
    
        private static JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;
    
        private final String id;
    
        private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    
        public MybatisRedisCache(final String id) {
            if (id == null) {
                throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
            }
            this.id = id;
        }
    
        @Override
        public void clear() {
            RedisConnection connection = null;
            try {
                connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
                connection.flushDb();
                connection.flushAll();
            } catch (JedisConnectionException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (connection != null) {
                    connection.close();
                }
            }
        }
    
        @Override
        public String getId() {
            return this.id;
        }
    
        @Override
        public Object getObject(Object key) {
            Object result = null;
            RedisConnection connection = null;
            try {
                connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
                RedisSerializer<Object> serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
                result = serializer.deserialize(connection.get(serializer.serialize(key)));
            } catch (JedisConnectionException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (connection != null) {
                    connection.close();
                }
            }
            return result;
        }
    
        @Override
        public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
            return this.readWriteLock;
        }
    
        @Override
        public int getSize() {
            int result = 0;
            RedisConnection connection = null;
            try {
                connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
                result = Integer.valueOf(connection.dbSize().toString());
            } catch (JedisConnectionException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (connection != null) {
                    connection.close();
                }
            }
            return result;
        }
    
        @Override
        public void putObject(Object key, Object value) {
            RedisConnection connection = null;
            try {
                connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
                RedisSerializer<Object> serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
                connection.set(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));
            } catch (JedisConnectionException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (connection != null) {
                    connection.close();
                }
            }
        }
    
        @Override
        public Object removeObject(Object key) {
            RedisConnection connection = null;
            Object result = null;
            try {
                connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
                RedisSerializer<Object> serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
                result = connection.expire(serializer.serialize(key), 0);
            } catch (JedisConnectionException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (connection != null) {
                    connection.close();
                }
            }
            return result;
        }
    
        public static void setJedisConnectionFactory(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
            MybatisRedisCache.jedisConnectionFactory = jedisConnectionFactory;
        }
    
    }

    注意:

    可以看到,这个类并不是由Spring虚拟机管理的类,但是,其中有一个静态属性jedisConnectionFactory需要注入一个Spring bean,也就是在RedisConfig中生成的bean。

    在一个普通类中使用Spring虚拟机管理的Bean,一般使用Springboot自省的SpringContextAware。

    这里使用了另一种方式,静态注入的方式。这个方式是通过RedisCacheTransfer来实现的。

    4、静态注入

    RedisCacheTransfer.java

    @Component
    public class RedisCacheTransfer {
    
        @Autowired
        public void setJedisConnectionFactory(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
            MybatisRedisCache.setJedisConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
        }
    
    }

    可以看到RedisCacheTransfer是一个springboot bean,在容器创建之初进行初始化的时候,会注入jedisConnectionFactory bean给setJedisConnectionFactory方法的传参。

    而setJedisConnectionFactory通过调用静态方法设置了类MybatisRedisCache的静态属性jedisConnectionFactory。

    这样就把spring容器管理的jedisConnectionFactory注入到了静态域。

    到这里,代码基本已经搞定,下面是一些配置。主要有(1)全局开关;(2)namespace作用域开关;(3)Model实例序列化。

    5、Mybatis二级缓存的全局开关

    前面提到过,默认二级缓存没有打开,需要设置为true。这是全局二级缓存的开关。

    Mybatis的全局配置。

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    
    <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
    
    <configuration>
        <!-- 全局参数 -->
        <settings>
            <!-- 使全局的映射器启用或禁用缓存。 -->
            <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
        </settings>
    
    </configuration>

    全局配置的加载在dataSource中可以是这样的。

    bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mybatis-mapper/*.xml"));

    指定了mapper.xml的存放路径,在mybatis-mapper路径下,所有后缀是.xml的都会读入。

    bean.setConfigLocation(new ClassPathResource("mybatis-config.xml"));

    指定了mybatis-config.xml的存放路径,直接放在Resource目录下即可。

    @Bean(name = "moonlightSqlSessionFactory")
        @Primary
        public SqlSessionFactory moonlightSqlSessionFactory(@Qualifier("moonlightData") DataSource dataSource) throws Exception {
            SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
            bean.setDataSource(dataSource);
            bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mybatis-mapper/*.xml"));
            bean.setConfigLocation(new ClassPathResource("mybatis-config.xml"));
            return bean.getObject();
        }

    6、配置mapper作用域namespace

    前面提到过,二级缓存的作用域是mapper的namespace,所以这个配置需要到mapper中去写。

    <mapper namespace="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.mapper.MoonlightMapper">
      <cache type="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.cache.MybatisRedisCache"/>
      <resultMap id="geoFenceList" type="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.model.GeoFence">
        <constructor>
          <idArg column="id" javaType="java.lang.Integer" jdbcType="INTEGER" />
          <arg column="name" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
          <arg column="type" javaType="java.lang.Integer" jdbcType="INTEGER" />
          <arg column="group" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
          <arg column="geo" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
          <arg column="createTime" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
          <arg column="updateTime" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
        </constructor>
      </resultMap>
    
    <select id="queryGeoFence" parameterType="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.model.GeoFenceQueryParam" resultMap="geoFenceList">
        select <include refid="base_column"/> from geoFence where 1=1
        <if test="type != null">
          and type = #{type}
        </if>
        <if test="name != null">
          and name like concat('%', #{name},'%')
        </if>
        <if test="group != null">
          and `group` like concat('%', #{group},'%')
        </if>
        <if test="startTime != null">
          and createTime &gt;= #{startTime}
        </if>
        <if test="endTime != null">
          and createTime &lt;= #{endTime}
        </if>
      </select>
    </mapper>

    注意:

    namespace下的cache标签就是加载缓存的配置,缓存使用的正式我们刚才实现的MybatisRedisCache。

    <cache type="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.cache.MybatisRedisCache"/>

     这里只实现了一个查询queryGeoFence,你可以在select标签中,开启或者关闭这个sql的缓存。使用属性值useCache=true/false。

    7、Mapper和Model

    读写缓存Model需要序列化:只需要类声明的时候实现Seriaziable接口就好了。

    public class GeoFence implements Serializable {
        // setter和getter省略  
    }
    public class GeoFenceParam implements Serializable {
        // setter和getter省略  
    }

    mapper就还是以前的写法,使用mapper.xml的方式这里只需要定义出抽象函数即可。

    @Mapper
    public interface MoonlightMapper {
        List<GeoFence> queryGeoFence(GeoFenceQueryParam geoFenceQueryParam);
    }

    到这里,所有的代码和配置都完成了,下面测试一下。

    8、测试一下

    Controller中实现一个这样的接口POST。

    @RequestMapping(value = "/fence/query", method = RequestMethod.POST)
        @ResponseBody
        public ResponseEntity<Response> queryFence(@RequestBody GeoFenceQueryParam geoFenceQueryParam) {
            try {
                Integer pageNum = geoFenceQueryParam.getPageNum()!=null?geoFenceQueryParam.getPageNum():1;
                Integer pageSize = geoFenceQueryParam.getPageSize()!=null?geoFenceQueryParam.getPageSize():10;
                PageHelper.startPage(pageNum, pageSize);
                List<GeoFence> list = moonlightMapper.queryGeoFence(geoFenceQueryParam);
                return new ResponseEntity<>(
                        new Response(ResultCode.SUCCESS, "查询geoFence成功", list),
                        HttpStatus.OK);
            } catch (Exception e) {
                logger.error("查询geoFence失败", e);
                return new ResponseEntity<>(
                        new Response(ResultCode.EXCEPTION, "查询geoFence失败", null),
                        HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
            }

     使用curl发送请求,注意

    1)-H - Content-type:application/json方式

    2)-d - 后面是json格式的参数包体

    curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST http://。。。/moonlight/fence/query -d '{
        "name" : "test",
        "group": "test",
        "type": 1,
        "startTime":"2017-12-06 00:00:00",
        "endTime":"2017-12-06 16:00:00",
        "pageNum": 1,
        "pageSize": 8
    }'

    请求了三次,日志打印如下,

    可以看到,只有第一次执行了sql模板查询,后面都是命中了缓存。

    在我们的测试环境中由于数据量比较小,缓存对查询速度的优化并不明显。这里就不过多说明了。

    最后上一篇打脸文。给你参考http://blog.csdn.net/isea533/article/details/44566257 

     完毕。

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