Redis 缓存数据库查询的实现
1. 需求背景
- 数据库表
globalship 存储大量船舶信息，每次查询船舶信息时，使用 mmsi 作为查询条件。
- 由于数据量大，直接查询数据库性能较差，计划引入 Redis 缓存优化查询速度。
- 目标：通过
mmsi 查询船舶信息，若 Redis 中存在缓存则直接返回，否则查询数据库，并将结果缓存到 Redis。
2. 实现思路
- 先查询 Redis 缓存：根据
mmsi 在 Redis 中查找船舶信息。如果找到，直接返回缓存结果。
- 查询数据库：如果 Redis 中没有对应的缓存，则查询数据库，获取船舶信息。
- 缓存结果到 Redis：将数据库查询的结果写入 Redis，并设置缓存的过期时间，防止数据长期占用 Redis 内存。
- 返回结果：返回缓存或数据库查询的结果。
3. Redis 缓存代码实现
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 GlobalShipService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Autowiredprivate GlobalShipRepository globalShipRepository; // 假设这是数据库操作接口private static final String REDIS_PREFIX = "globalship:"; // Redis 键的前缀private static final long CACHE_EXPIRATION = 1; // 缓存过期时间，单位：小时public GlobalShip getShipByMmsi(Long mmsi) {String redisKey = REDIS_PREFIX + mmsi;// 1. 查询 Redis 缓存GlobalShip globalShip = (GlobalShip) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);if (globalShip != null) {// 缓存命中，直接返回return globalShip;}// 2. 如果缓存没有命中，查询数据库globalShip = globalShipRepository.findByMmsi(mmsi);if (globalShip != null) {// 3. 数据库查询结果缓存到 Redis，设置缓存过期时间redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, globalShip, CACHE_EXPIRATION, TimeUnit.HOURS);}// 4. 返回结果（缓存或数据库查询结果）return globalShip;}
}
4. 代码实现关键点
- Redis 缓存查询：
redisTemplate.opsForValue().get(redisKey)，根据 mmsi 查询 Redis。
- 数据库查询：
globalShipRepository.findByMmsi(mmsi)，当 Redis 中没有数据时，查询数据库。
- 缓存写入：
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, globalShip, CACHE_EXPIRATION, TimeUnit.HOURS)，将数据库查询结果写入 Redis，设置 1 小时的缓存过期时间。
5. 优化措施
- 防止缓存穿透：如果数据库查询结果为空，可以缓存一个标志，防止重复查询同样的无效数据。例如，缓存空对象或特定标志。
if (globalShip == null) {redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, "NOT_FOUND", CACHE_EXPIRATION, TimeUnit.HOURS);
}
- 缓存雪崩防护：给不同的缓存键设置随机过期时间，避免大量缓存同时过期，导致 Redis 负载过高。
long expirationTime = CACHE_EXPIRATION + new Random().nextInt(30); // 随机过期时间，1小时到1小时30分钟
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, globalShip, expirationTime, TimeUnit.HOURS);
- 批量查询和缓存：如果可以，尽量减少单条查询和缓存，使用批量查询和缓存的方式，提高性能。
6. 注意事项
- 缓存更新策略：当数据库中的数据发生变化时，需要更新 Redis 中的缓存，可以采用写操作后清除对应缓存或定时刷新缓存的机制。
- 缓存大小控制：要注意控制 Redis 的内存使用，设置合理的过期时间和内存淘汰策略，防止 Redis 被大量缓存数据占用。
7. 适用场景
- 适用于数据量大、查询频繁但数据变化不频繁的场景，如船舶信息、商品信息等场景。
