SpringAOP与Redis搭建缓存

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近期项目查询数据库太慢，持久层也没有开启二级缓存，现希望采用Redis作为缓存。为了不改写原来代码，在此采用AOP+Redis实现。

目前由于项目需要，只需要做查询部分：

数据查询时每次都需要从数据库查询数据，数据库压力很大，查询速度慢，因此设置缓存层，查询数据时先从redis中查询，如果查询不到，则到数据库中查询，然后将数据库中查询的数据放到redis中一份，下次查询时就能直接从redis中查到，不需要查询数据库了。

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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