Use redisson as a distributed lock to complete the data query interface function getCatelog2JSONRedis
The original query efficiency from the mysql database was low. Now some fixed data display, such as the tree column information of the page, is stored in the redis cache , and then based on the distributed cluster, it is necessary to combine local locks (synchronized) and distributed locks (redissonClient. getLock("catelog2JSON-lock")) to avoid repeated access to the database multiple times
/**
* 查询出所有的二级和三级分类的数据
* 并封装为Map<String, Catalog2VO>对象
* @return
*/
//@Override
public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSONRedis() {
String key = "catalogJSON";
// 从Redis中获取分类的信息
String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
if(StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
System.out.println("缓存没有命中.....");
// 缓存中没有数据，需要从数据库中查询
Map<String, List<Catalog2VO>> catelog2JSONForDb = getCatelog2JSONDbWithRedisson();
return catelog2JSONForDb;
}
System.out.println("缓存命中了....");
// 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
Map<String, List<Catalog2VO>> stringListMap = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
});
return stringListMap;
}
public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSONDbWithRedisson() {
String keys = "catalogJSON";
// 获取分布式锁对象 加锁的时候，这个锁的名称一定要注意
// 商品信息 product-lock product-1001-lock product-1002-lock
RLock lock = redissonClient.getLock("catelog2JSON-lock");
Map<String, List<Catalog2VO>> data = null;
try {
lock.lock();
// 加锁成功
data = getDataForDB(keys);
}finally {
lock.unlock();
}
return data;
}
/**
* 从数据库中查询操作
* @param keys
* @return
*/
private Map<String, List<Catalog2VO>> getDataForDB(String keys) {
// 从Redis中获取分类的信息
String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(keys);
if(!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
// 说明缓存命中
// 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
Map<String, List<Catalog2VO>> stringListMap = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
});
return stringListMap;
}
System.out.println("-----------》查询数据库操作");
// 获取所有的分类数据
List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>());
// 获取所有的一级分类的数据
List<CategoryEntity> leve1Category = this.queryByParenCid(list,0l);
// 把一级分类的数据转换为Map容器 key就是一级分类的编号， value就是一级分类对应的二级分类的数据
Map<String, List<Catalog2VO>> map = leve1Category.stream().collect(Collectors.toMap(
key -> key.getCatId().toString()
, value -> {
// 根据一级分类的编号，查询出对应的二级分类的数据
List<CategoryEntity> l2Catalogs = this.queryByParenCid(list,value.getCatId());
List<Catalog2VO> Catalog2VOs =null;
if(l2Catalogs != null){
Catalog2VOs = l2Catalogs.stream().map(l2 -> {
// 需要把查询出来的二级分类的数据填充到对应的Catelog2VO中
Catalog2VO catalog2VO = new Catalog2VO(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
// 根据二级分类的数据找到对应的三级分类的信息
List<CategoryEntity> l3Catelogs = this.queryByParenCid(list,l2.getCatId());
if(l3Catelogs != null){
// 获取到的二级分类对应的三级分类的数据
List<Catalog2VO.Catalog3VO> catalog3VOS = l3Catelogs.stream().map(l3 -> {
Catalog2VO.Catalog3VO catalog3VO = new Catalog2VO.Catalog3VO(l3.getParentCid().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
return catalog3VO;
}).collect(Collectors.toList());
// 三级分类关联二级分类
catalog2VO.setCatalog3List(catalog3VOS);
}
return catalog2VO;
}).collect(Collectors.toList());
}
return Catalog2VOs;
}
));
// 从数据库中获取到了对应的信息 然后在缓存中也存储一份信息
//cache.put("getCatelog2JSON",map);
// 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
if(map == null){
// 那就说明数据库中也不存在 防止缓存穿透
stringRedisTemplate.opsForValue().set(keys,"1",5, TimeUnit.SECONDS);
}else{
// 从数据库中查询到的数据，我们需要给缓存中也存储一份
// 防止缓存雪崩
String json = JSON.toJSONString(map);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON",json,100,TimeUnit.MINUTES);
}
return map;
}
/**
* 从数据库查询的结果
* 查询出所有的二级和三级分类的数据
* 并封装为Map<String, Catalog2VO>对象
* 在SpringBoot中，默认的情况下是单例
* @return
*/
public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSONForDb() {
String keys = "catalogJSON";
//synchronized 加本地锁，即使分布式集群，本地服务也需要加上本地锁synchronized 或者其他锁，避免大量并发访问直接走到分布式锁造成压力
synchronized (this){
// 从Redis中获取分类的信息
String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(keys);
if(!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
// 说明缓存命中
// 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
Map<String, List<Catalog2VO>> stringListMap = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
});
return stringListMap;
}
System.out.println("-----------》查询数据库操作");
// 获取所有的分类数据
List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>());
// 获取所有的一级分类的数据
List<CategoryEntity> leve1Category = this.queryByParenCid(list,0l);
// 把一级分类的数据转换为Map容器 key就是一级分类的编号， value就是一级分类对应的二级分类的数据
Map<String, List<Catalog2VO>> map = leve1Category.stream().collect(Collectors.toMap(
key -> key.getCatId().toString()
, value -> {
// 根据一级分类的编号，查询出对应的二级分类的数据
List<CategoryEntity> l2Catalogs = this.queryByParenCid(list,value.getCatId());
List<Catalog2VO> Catalog2VOs =null;
if(l2Catalogs != null){
Catalog2VOs = l2Catalogs.stream().map(l2 -> {
// 需要把查询出来的二级分类的数据填充到对应的Catelog2VO中
Catalog2VO catalog2VO = new Catalog2VO(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
// 根据二级分类的数据找到对应的三级分类的信息
List<CategoryEntity> l3Catelogs = this.queryByParenCid(list,l2.getCatId());
if(l3Catelogs != null){
// 获取到的二级分类对应的三级分类的数据
List<Catalog2VO.Catalog3VO> catalog3VOS = l3Catelogs.stream().map(l3 -> {
Catalog2VO.Catalog3VO catalog3VO = new Catalog2VO.Catalog3VO(l3.getParentCid().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
return catalog3VO;
}).collect(Collectors.toList());
// 三级分类关联二级分类
catalog2VO.setCatalog3List(catalog3VOS);
}
return catalog2VO;
}).collect(Collectors.toList());
}
return Catalog2VOs;
}
));
// 从数据库中获取到了对应的信息 然后在缓存中也存储一份信息
//cache.put("getCatelog2JSON",map);
// 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
if(map == null){
// 那就说明数据库中也不存在 防止缓存穿透
stringRedisTemplate.opsForValue().set(keys,"1",5, TimeUnit.SECONDS);
}else{
// 从数据库中查询到的数据，我们需要给缓存中也存储一份
// 防止缓存雪崩
String json = JSON.toJSONString(map);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON",json,100,TimeUnit.MINUTES);
}
return map;
} }
Using springcache annotations for caching processing
Decoupled from business logic, more convenient to use
The bottom layer of springcache does not use distributed locks to avoid a large number of accesses to the database, causing cache breakdown, but uses synchronized
local synchronization locks. In this way, if there are three distributed clusters, each node will only have one request to access. , even if they all access the database, the pressure will not be great.
@Cacheable(value = "catagory",key = "#root.methodName")
@Override
public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSON() {
// 获取所有的分类数据
List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>());
// 获取所有的一级分类的数据
List<CategoryEntity> leve1Category = this.queryByParenCid(list,0l);
// 把一级分类的数据转换为Map容器 key就是一级分类的编号， value就是一级分类对应的二级分类的数据
Map<String, List<Catalog2VO>> map = leve1Category.stream().collect(Collectors.toMap(
key -> key.getCatId().toString()
, value -> {
// 根据一级分类的编号，查询出对应的二级分类的数据
List<CategoryEntity> l2Catalogs = this.queryByParenCid(list,value.getCatId());
List<Catalog2VO> Catalog2VOs =null;
if(l2Catalogs != null){
Catalog2VOs = l2Catalogs.stream().map(l2 -> {
// 需要把查询出来的二级分类的数据填充到对应的Catelog2VO中
Catalog2VO catalog2VO = new Catalog2VO(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
// 根据二级分类的数据找到对应的三级分类的信息
List<CategoryEntity> l3Catelogs = this.queryByParenCid(list,l2.getCatId());
if(l3Catelogs != null){
// 获取到的二级分类对应的三级分类的数据
List<Catalog2VO.Catalog3VO> catalog3VOS = l3Catelogs.stream().map(l3 -> {
Catalog2VO.Catalog3VO catalog3VO = new Catalog2VO.Catalog3VO(l3.getParentCid().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
return catalog3VO;
}).collect(Collectors.toList());
// 三级分类关联二级分类
catalog2VO.setCatalog3List(catalog3VOS);
}
return catalog2VO;
}).collect(Collectors.toList());
}
return Catalog2VOs;
}
));
return map;
}