【项目实践】公寓租赁项目(十二)：项目接口缓存优化

最新推荐文章于 2025-11-25 13:42:04 发布

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#缓存 #redis #spring boot #java #公寓租赁项目

一、概述

缓存优化是一个性价比很高的优化手段，多数情况下，缓存优化可以通过一些简单的操作，换来性能的大幅提升。缓存优化的核心思想就是将一些原本保存在磁盘（例如MySQL）中的、经常访问并且查询开销比较大的数据，临时保存到内存（例如Redis）中。后序再访问相同数据时，就可直接从内存中获取结果，而无需再访问磁盘，由于内存的读写速度远高于磁盘，因此就能极大的提高程序的性能。

在使用缓存优化时，有一个问题不得不提，那就是数据库和缓存数据的一致性，当数据库中的数据发生变化时，缓存中的数据也要同步更新，否则就会出现数据不一致的问题，解决该问题的方案有如下几个

数据发生变化时，更新数据库的同时也更新缓存
数据发生变化时，更新数据库的同时删除缓存

在了解了缓存优化的核心思想后，我们以移动端中的根据ID获取房间详情接口为例，进行缓存优化。该接口涉及多表查询，查询时会多次访问数据库，查询代价较高，故可采取缓存优化，加快查询速度。

二、编写缓存逻辑

1.自定义RedisTemplate

由于之前的StringRedisTemplate<String,String>和RedisTemplate<Object,Object>，不符合我们的需求。所以我们需要自己定义。

@Configuration
public class RedisConfiguration {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> stringObjectRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        template.setValueSerializer(RedisSerializer.java());
        return template;
    }
}

2.编写缓存逻辑

首先先理清楚缓存逻辑：第一步要先根据key在redis数据库里查询是否存在RoomDetailVo类型的value，如果查询的value为null，则把查询到的数据组装到RoomDetailVo对象中，否则直接返回该对象。

public RoomDetailVo getDetailById(Long id) {
        //创建一个key
        String key= RedisConstant.APP_ROOM_PREFIX+id;
        //根据key在redis缓存里查询value
        RoomDetailVo roomDetailVo = (RoomDetailVo)redisTemplate.opsForValue().get(key);

        /**
         * 如果redis中查询到的value为空，则把数据库查询到的对象缓存到redis中
         */
        if(roomDetailVo==null){
            //1.查询房间信息
            RoomInfo roomInfo = roomInfoMapper.selectById(id);
            if (roomInfo == null) {
                return null;
            }
            //2.查询图片
            List<GraphVo> graphVoList = graphInfoMapper.selectListByItemTypeAndId(ItemType.ROOM, id);
            //3.查询租期
            List<LeaseTerm> leaseTermList = leaseTermMapper.selectListByRoomId(id);
            //4.查询配套
            List<FacilityInfo> facilityInfoList = facilityInfoMapper.selectListByRoomId(id);
            //5.查询标签
            List<LabelInfo> labelInfoList = labelInfoMapper.selectListByRoomId(id);
            //6.查询支付方式
            List<PaymentType> paymentTypeList = paymentTypeMapper.selectListByRoomId(id);
            //7.查询基本属性
            List<AttrValueVo> attrValueVoList = attrValueMapper.selectListByRoomId(id);
            //8.查询杂费信息
            List<FeeValueVo> feeValueVoList = feeValueMapper.selectListByApartmentId(roomInfo.getApartmentId());
            //9.查询公寓信息
            ApartmentItemVo apartmentItemVo = apartmentInfoService.selectApartmentItemVoById(roomInfo.getApartmentId());

            roomDetailVo = new RoomDetailVo();
            BeanUtils.copyProperties(roomInfo, roomDetailVo);

            roomDetailVo.setApartmentItemVo(apartmentItemVo);
            roomDetailVo.setGraphVoList(graphVoList);
            roomDetailVo.setAttrValueVoList(attrValueVoList);
            roomDetailVo.setFacilityInfoList(facilityInfoList);
            roomDetailVo.setLabelInfoList(labelInfoList);
            roomDetailVo.setPaymentTypeList(paymentTypeList);
            roomDetailVo.setFeeValueVoList(feeValueVoList);
            roomDetailVo.setLeaseTermList(leaseTermList);

            System.out.println("获取房间详情-"+Thread.currentThread().getName());
            redisTemplate.opsForValue().set(key,roomDetailVo);
        }

        //保存浏览历史
        browsingHistoryService.saveHistory(LoginUserHolder.getLoginUser().getUserId(),id);
        return roomDetailVo;
    }

3.编写删除缓存逻辑

要明白一个逻辑就是：如果进行了更新或删除操作，但是也能在redis中查询到更新前的value，那么最后根据id查询房间信息，是得到更新前还是更新后呢？

答案很显然：是更新前。因为更新了MySQL数据库的内容，但是redis里的内容并没有发生改变，当调用查询接口的时候，返回的是redis查询出来的对象。这就是缓存数据的一致性问题。

因此，当进行更新或删除操作时，我们还要清空缓存。

public void saveOrUpdateRoom(RoomSubmitVo roomSubmitVo) {
        boolean isUpdate=roomSubmitVo.getId()!=null;
        super.saveOrUpdate(roomSubmitVo);
        //当id不为空时，更新，需要先删除所有信息再新增保存
        if (isUpdate){
            //1.删除租期关系
            LambdaQueryWrapper<RoomLeaseTerm> roomLeaseTermQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            roomLeaseTermQueryWrapper.eq(RoomLeaseTerm::getRoomId,roomSubmitVo.getId());
            roomLeaseTermService.remove(roomLeaseTermQueryWrapper);
            //2.删除支付方式
            LambdaQueryWrapper<RoomPaymentType> roomPaymentTypeQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            roomPaymentTypeQueryWrapper.eq(RoomPaymentType::getRoomId,roomSubmitVo.getId());
            roomPaymentTypeService.remove(roomPaymentTypeQueryWrapper);

            //3.删除属性值
            LambdaQueryWrapper<RoomAttrValue> roomAttrValueLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            roomAttrValueLambdaQueryWrapper.eq(RoomAttrValue::getRoomId,roomSubmitVo.getId());
            roomAttrValueService.remove(roomAttrValueLambdaQueryWrapper);

            //4.删除标签
            LambdaQueryWrapper<RoomLabel> roomLabelLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            roomLabelLambdaQueryWrapper.eq(RoomLabel::getRoomId,roomSubmitVo.getId());
            roomLabelService.remove(roomLabelLambdaQueryWrapper);

            //5.删除配套
            LambdaQueryWrapper<RoomFacility> roomFacilityLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            roomFacilityLambdaQueryWrapper.eq(RoomFacility::getRoomId,roomSubmitVo.getId());
            roomFacilityService.remove(roomFacilityLambdaQueryWrapper);

            //6.删除图片
            LambdaQueryWrapper<GraphInfo> graphQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
            graphQueryWrapper.eq(GraphInfo::getItemType, ItemType.ROOM);
            graphInfoService.remove(graphQueryWrapper);

            //删除缓存
            String key= RedisConstant.APP_ROOM_PREFIX+roomSubmitVo.getId();
            redisTemplate.delete(key);

        }

        //新增保存
        //1.保存图片信息
        List<GraphVo> graphVoList = roomSubmitVo.getGraphVoList();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(graphVoList)){
            ArrayList<GraphInfo> graphInfos = new ArrayList<>();
            for (GraphVo graphVo : graphVoList) {
                GraphInfo graphInfo = new GraphInfo();
                graphInfo.setUrl(graphVo.getUrl());
                graphInfo.setItemId(roomSubmitVo.getId());
                graphInfo.setItemType(ItemType.ROOM);
                graphInfo.setName(graphVo.getName());
                graphInfos.add(graphInfo);
            }
            graphInfoService.saveBatch(graphInfos);
        }

public void removeRoomById(Long id) {

        //1.删除房间信息
        super.removeById(id);
        //2.删除房间租期关系
        LambdaQueryWrapper<RoomLeaseTerm> roomLeaseTermQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        roomLeaseTermQueryWrapper.eq(RoomLeaseTerm::getRoomId,id);
        roomLeaseTermService.remove(roomLeaseTermQueryWrapper);

        //3.删除支付方式关系
        LambdaQueryWrapper<RoomPaymentType> roomPaymentTypeQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        roomPaymentTypeQueryWrapper.eq(RoomPaymentType::getRoomId,id);
        roomPaymentTypeService.remove(roomPaymentTypeQueryWrapper);

        //4.删除属性值关系
        LambdaQueryWrapper<RoomAttrValue> roomAttrValueQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        roomAttrValueQueryWrapper.eq(RoomAttrValue::getRoomId,id);
        roomAttrValueService.remove(roomAttrValueQueryWrapper);

        //5.删除标签关系
        LambdaQueryWrapper<RoomLabel> roomLabelLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        roomLabelLambdaQueryWrapper.eq(RoomLabel::getRoomId,id);
        roomLabelService.remove(roomLabelLambdaQueryWrapper);

        //6.删除配套关系
        LambdaQueryWrapper<RoomFacility> roomFacilityLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        roomFacilityLambdaQueryWrapper.eq(RoomFacility::getRoomId,id);
        roomFacilityService.remove(roomFacilityLambdaQueryWrapper);

        //7.删除图片信息
        LambdaQueryWrapper<GraphInfo> graphQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        graphQueryWrapper.eq(GraphInfo::getItemType,ItemType.ROOM);
        graphQueryWrapper.eq(GraphInfo::getItemId,id);
        graphInfoService.remove(graphQueryWrapper);

        //删除缓存
        String key=RedisConstant.APP_ROOM_PREFIX+id;
        redisTemplate.delete(key);
    }

三、压力测试

结果很显然，有缓存的响应时间比无缓存的响应时间要少。