上一篇文章总结了基于SpringBoot实现分布式微服务下的统一配置、分环境部署配置。以及服务端模块的分离(每一个提供者就是一个独立的微服务)、微服务落地、Dubbo整合及提供者、消费者的配置实现。本次文章将接入数据库及缓存实现。项目结构如下:

从上图可以看出,我们要在提供者和消费者之间搭建缓存服务,本次以Redis为例讲解。系统在接入缓存服务后,对访问量大的查询接口,我们可以在接口第一次从服务端(提供者)获取数据后缓存起来,后面的请求进来先从缓存中获取,如果缓存中存在直接返回,否则调用提供者(查询数据库)获取数据,并添加到缓存中。这在高并发的情况下,会大大提升服务的效应效率,减轻提供者和数据库的压力。

基于之前的项目,我们一点一点的深入探讨,今天先从版本管理开始讲起。

版本统一管理

一,子模块版本控制

先看看父级项目的pom文件配置,设置各个子模块依赖的版本号。

再来看看各个模块的版本设置。

common模块pom配置

提供者以系统服务模块(lyn-sys)为例,其他模块设置相同。

lyn-sys下接口模块pom

lyn-sys下接口实现模块pom

再看看消费者lyn-web的依赖。

为什么要统一管理?我想有多年开发经验的Coder一定很明白它的重要性,这里不多讲。

二,第三方Jar依赖控制

关于第三方Jar管理,只需要将这些依赖放到<dependencyManagement>里面去,这里仅仅是应用外部的Jar,SpringBoot基本依赖并不放在这里。

SpringBoot基础依赖

其他第三方依赖

其他模块如果需要用到这些第三方Jar,就在自己的模块对应去添加,这样可以较少其他模块对不必要的jar依赖,减小最终jar/war包的的大小。如Dubbo依赖,各个提供者的接口层(***-api)就不需要依赖这个服务,它仅提供给服务实现及消费者依赖。所以我们只需在各个服务模块的Service现实(***-service)及消费者模块(lyn-web)pom里依赖。

数据库连接实现

先在pom里引入数据库的相关依赖(属于第三方被管理的jar)

然后在各个提供者实现(***-service)模块的pom里依赖

这里Mybatis逆向生成和数据库连接池的依赖在lyn-common模块的pom里。提供者实现模块的properties配置

然后使用逆向工程执行生成实体、mapper及xml映射文件。这里以lyn-goods服务层的结构为例。

在对应提供者的***-api里写Service接口及在***-service里写对应的Service接口的实现代码,上面是goods-service的代码实现为例。其他模块类似,到此为止,数据库及基础代码已生成,接着编写对应的Controller服务,此处代码不讲。

Redis接入即实现

目前java操作redis的客户端有jedisLettuce。在springboot1.x系列中,其中使用的是jedis,但是到了springboot2.x使用的是Lettuce。 因为我们的版本是springboot2.1,所以今天使用的是Lettuce。,父级pom里依赖如下:

这里我使用的版本分别如下:

Redis的版本号:2.1.2.RELEASE

commons-pools的版本:2.5.0

jackson-databind版本号:2.9.6

接下来配置Redis,目录结构如下:

代码:

  1. import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;import org.springframework.cache.CacheManager;import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;import java.lang.reflect.Method;
    /** * <p>Redis缓存配置</p> * * @author lft * @version 1.0 * @date 2019/6/13 0013 * @since jdk1.8 */@Configuration@EnableCaching //启用缓存public class CacheConfig extends CachingConfigurerSupport {
    @Bean @Override public KeyGenerator keyGenerator() { return new KeyGenerator() { @Override public Object generate(Object target, Method method, Object... params) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append(target.getClass().getName()); sb.append(method.getName()); for (Object obj : params) { sb.append(obj.toString()); } return sb.toString(); } }; } /** * 缓存配置管理器 */ @Bean public CacheManager cacheManager(LettuceConnectionFactory factory) { //以锁写入的方式创建RedisCacheWriter对象 RedisCacheWriter writer = RedisCacheWriter.lockingRedisCacheWriter(factory); //创建默认缓存配置对象 RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(); RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(writer, config); return cacheManager; }
    @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值 Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); serializer.setObjectMapper(mapper);
    template.setValueSerializer(serializer); //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashValueSerializer(serializer); template.afterPropertiesSet(); return template; }}

封装Redis缓存类:

  1. public interface CacheService {    Object getCache(String key);    void setCache(String key, Object value);    void setCache(String key, Object value, long time);    <T> void setList(String key, List<T> os);    <T> void setList(String key, List<T> os, long time);    <T> List<T> getList(String key);    boolean isExistKey(String key);    void removeKey(String key);    Set<String> getMatchPrefixKey(String prefix); Long getExpire(String key);}

实现代码:

  1. @Service("cacheService")public class CacheServiceImpl implements CacheService { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheServiceImpl.class); @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Autowired    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Override public Object getCache(String key) { ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); return valueOperations.get(key);    } @Override    public void setCache(String key, Object value) { ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); valueOperations.set(key, value);    } @Override public void setCacheToRedis(String key, Object value, long time) { ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); if(time > 0){ valueOperations.set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); }else{ valueOperations.set(key, value); }    } @Override public <T> void setList(String key, List<T> os) { ListOperations<String,Object> listOperations = redisTemplate.opsForList(); for (Object o : os) { listOperations.rightPush(key, o); }    } @Override public <T> void setList(String key, List<T> os, long time) { if(time > 0){ ListOperations<String,Object> listOperations = redisTemplate.opsForList(); for (Object o : os) { listOperations.rightPush(key, o); redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } }    } @Override public <T> List<T> getList(String key) { ListOperations<String, Object> listOperations = redisTemplate.opsForList(); List<T> o = null; if (listOperations.size(key) > 0) { o = (List<T>) listOperations.range(key, 0, -1); } return o;    } @Override public boolean isExistKey(String key) { if(!StringUtils.isEmpty(key)) { return redisTemplate.hasKey(key); } return false;    } @Override public void removeKey(String key) { redisTemplate.delete(key);    } @Override public Set<String> getMatchPrefixKey(String prefix) { if(!StringUtils.isEmpty(prefix)) { Set<String> keys = stringRedisTemplate.keys(prefix + "*"); if(keys==null || keys.size() == 0){ return null; } return keys; } return null;    } @Override public Long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key); }}

现在,在我们的消费者properties里配置redis。

接着我们在Controller里写一个测试接口

消费者(lyn-web)启动类添加包扫描,如下:

数据添加一条数据

然后启动四个提供者和一个消费者服务测试。

再通过Redis客户端看看缓存的数据。

本次讲了SpringBoot分布式微服务开发下的子模块及第三方jar的版本统一管理、数据库接入、Redis的配置及简单的缓存实现。到目前为止,一个简单的项目分布式电商项目已经基本成型,但如果要以正式项目开发使用,那还有很多需要处理和优化。比如Reids缓存,如何防止缓存被击穿和缓存雪崩的发生? 下期我们继续深入去讨论实现。

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