springboot2 整合 redis 并通过 aop 实现自定义注解
1,相关依赖
pom.xml 片段
org.springframework.boot
spring-boot-starter-aop
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.apache.commons
commons-pool2
2,配置文件
application.yml 片段,可以根据自己的需要自行修改
# spring.redis.host: Redis 服务地址
# spring.redis.port: Redis 服务端口
# spring.redis.password: Redis 访问的密码
# spring.redis.database: Redis 被连接的库号数
# spring.redis.lettuce.pool.max-active: 连接池 最大线程数
# spring.redis.lettuce.pool.max-wait: 连接池 最大阻塞等待时间 -1ms 为一直等待
# spring.redis.lettuce.pool.max-idle: 连接池中的最大空闲连接 默认 8
# spring.redis.lettuce.pool.min-idle: 连接池中的最小空闲连接 默认 0
spring:
redis:
host: 192.168.200.100
port: 6379
password: 920619
database: 0
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-wait: -1ms
max-idle: 8
min-idle: 0
3,简单的使用
1,注入
// 声明泛型的时候自动注入 @Autowired 会失效,这里使用 @Resource
// 该类操作任意类型的数据,但是存入到 redis 的数据为二进制,难以查看
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
// 该类只能操作字符类型的数据,存入到 Redis 的为字符串,查看比较友好
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
2,读取/写入,get/set
redisTemplate.opsForValue().get(key);
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, cacheRedis.deadline(), TimeUnit.SECONDS);
4,官方提供的注解
1,原因
通过 get 和 set 的方式读写,会对代码造成一定的侵入性,对于全局性的修改不友好,而对于只需要在方法上加一个注解,就能实现自动读写的操作,简直不要太好
2,Spring 提供的几个注解
@Cacheable @CachePut @CacheEvict
这几个注解已经基本可以解决我们 吧 redis 作为缓存的需要,也很友好,具体可以参考:
可惜的是,官方提供的注解并不支持个性化过期时间的配置,我们只能在全局配置统一过期时间,这显然不够友好
5,自定义注解
为了解决过期时间配置的问题,我们可以通过自定义注解 AOP 面向切面的 的方式实现
1,定义一个注解
package com.hwq.data.base.annotate;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
@Target(ElementType.METHOD) // 注解作用到方法上
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) // 注解保留大运行时
public @interface CacheRedis {
String prefix(); // Redis 健值的前缀
String[] element() default {}; // 参与生成健值的元素,与方法上的参数签名保持一致
long deadline() default 30L; // 过期时间(秒),设置为 -1 永不过期
}
2,定义一个 AOP 进行拦截
主要思路就是,通过注解和挂有该注解方法的参数签名和值生成 redis 健,在通过 aop 的环绕通知,拦截方法先查询 redis 健在 redis中是否存在,存在直接返回 值,不存在执行方法,并把返回值存入 redis
package com.hwq.data.base.aop;
import com.hwq.common.exception.ServerException;
import com.hwq.data.base.annotate.CacheRedis;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.CodeSignature;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
@Aspect
public class CacheRedisAop {
/**
* 声明泛型的时候自动注入 @Autowired 会失效,这里使用 @Resource 注解
* 这种可以操作任意类型的数据,但是存入 redis 的数据为二进制,难以直接查看
*/
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 环绕通知,拦截 redis 的写入和读取,如果方法执行结果为 null 不进行保存
* @param point 切点对象
* @param cacheRedis 注解内容
*/
@Around(value = "@annotation(cacheRedis)", argNames = "point,cacheRedis")
public Object aop(ProceedingJoinPoint point, CacheRedis cacheRedis) throws Throwable {
Map param = this.mapParam(point);
String key = this.buildKey(cacheRedis, param);
Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value == null) {
value = point.proceed();
if (value != null) {
if (cacheRedis.deadline() == -1L) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
} else {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, cacheRedis.deadline(), TimeUnit.SECONDS);
}
}
}
return value;
}
/**
* 获取参数签名 和 参数值,并封装为 MAP 集合
* @param point 切点
*/
private Map mapParam(ProceedingJoinPoint point) {
Map map = new HashMap<>();
String[] names = ((CodeSignature) point.getSignature()).getParameterNames();
Object[] values = point.getArgs();
for (int i = 0; i < names.length; i++) {
map.put(names[i], values[i]);
}
return map;
}
/**
* 拼装 Redis 的健,具体规则:前缀 + :参数 + :参数 ......
* 对于值为空,或者值为无效字符串的,忽略
* 目前只支持 参数类型 为基础类型或字符串,如果有兴趣可以自行扩展该方法,比如通过反射机制实现支持类里面的元素
*/
private String buildKey(CacheRedis cacheRedis, Map param) {
ServerException.judge(StringUtils.isBlank(cacheRedis.prefix()), "注解 CacheRedis 的 prefix 不能为无效字符串");
StringBuilder key = new StringBuilder(32);
key.append(cacheRedis.prefix());
for (int i = 0; i < cacheRedis.element().length; i++) {
String name = cacheRedis.element()[i];
Object value = param.get(name);
if (value == null) {
continue;
}
String str = value.toString();
if (StringUtils.isBlank(str)) {
continue;
}
key.append(":").append(str);
}
return key.toString();
}
}
3,简单的使用
接下来我们就可以愉快的使用了,我们只需要在方法上声明注解,填入前缀,参与生成 redis 健的参数,过期时间,就能实现 redis 的自动读写了,笔者这边封装的比较简单,实际使用时可以根据具体业务自行扩展,大体思路也就这样
package com.hwq.data.base.service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.hwq.data.base.annotate.CacheRedis;
import com.hwq.data.base.entity.User;
import com.hwq.data.base.mapper.UserMapper;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class UserService extends BaseService {
/**
* 条件查询获取用户
* @param name 用户昵称
*/
@CacheRedis(prefix = "user", element = {"name"}, deadline = 120)
public User getByName(String name) {
LambdaQueryWrapper wrapper = new QueryWrapper().lambda();
wrapper.eq(User::getName, name);
return getOne(wrapper);
}
}