Redis构建Web应用实践_Guava实现本地缓存-【官方】百战程序员_IT在线教育培训机构

Cache的主要方法：
get(K key, Callable<? extends V> valueLoader)：获取指定key的缓存值，如果缓存中没有，则调用valueLoader加载数据并存入缓存。
getIfPresent(Object key)：获取指定key的缓存值，如果缓存中没有，则返回null。
getAllPresent(Iterable<?> keys)：获取指定keys的缓存值，如果缓存中没有，则返回null。
put(K key, V value)：将指定key的缓存值存入缓存。
putAll(Map<? extends K, ? extends V> m)：将指定Map的缓存值存入缓存。
invalidate(Object key)：将指定key的缓存值从缓存中删除。
invalidateAll(Iterable<?> keys)：将指定keys的缓存值从缓存中删除。
invalidateAll()：将所有缓存值从缓存中删除。
size()：获取缓存中缓存值的数量。
asMap()：将缓存转换成Map。

代码示例


xxxxxxxxxx
package com.itbaizhan.springdataredisdemo.service.impl;

import com.google.common.cache.*;
import com.itbaizhan.springdataredisdemo.entity.User;
import com.itbaizhan.springdataredisdemo.mapper.UserMapper;
import com.itbaizhan.springdataredisdemo.service.IUserService;
import lombok.SneakyThrows;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class UserServiceImpl implements IUserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String,Object> template;

    /**
     * 本地缓存
     */
    private LoadingCache<String, User> localCache = CacheBuilder.newBuilder()
            //设置并发级别为16，并发级别是指可以同时写缓存的线程数
            .concurrencyLevel(16)
            //设置缓存容器的初始容量为1000
            .initialCapacity(1000)
            //设置缓存最大容量为10000，超过10000之后就会按照LRU最近虽少使用算法来移除缓存项
            .maximumSize(10000)
            //设缓存1小时没被使用就过期
            .expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS)
            //设置要统计缓存的命中率
            .recordStats()
            //设置缓存的移除通知
            .removalListener(new RemovalListener<Object, Object>() {
                @Override
                public void onRemoval(RemovalNotification<Object, Object> notification) {
                    System.out.println(notification.getKey() + " 被移除了，原因： " + notification.getCause());
                }
            })
            .build(new CacheLoader<String, User>() {
                @Override
                public User load(String key) throws Exception {

                    // 1、判断用户id等于1 有没有缓存  user:1
                    User user = (User) template.opsForValue().get("user:" + key);
                    if (user != null){
                        return user;
                    }
                    // 2、查询数据库
                    User users = userMapper.selectById(key);
                    // 4、加入redis分布式缓存
                    template.opsForValue().set("user:" + key,users);
                    return users;
                }
            });


    /**
     *
     * 根据用户id查询用户
     * @param id
     * @return
     */
    @SneakyThrows
    @Override
    public User getById(Long id) {
        // 1、从本地缓存获取
        User o =  localCache.get(id+"");
        return o;
    }



}

总结
能够高效的读取的同时，提供了大量api方便我们控制本地缓存的数据量及冷数据淘汰；我们充分的学习这些特性能够帮助我们在业务开发中更加轻松灵活，在空间与时间上找到一个平衡点。

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