缓存MongoDB

Spring Cache 使用方法和Spring 对事务管理的配置类似，Spring Cache 的核心就是对某个方法进行缓存，其实质就是缓存该方法的返回结果，并把方法参数和结果用键值对的方式放到缓存中，当再次调用该方法使用相应的参数时，就会直接从缓存里面取出指定的结果进行返回。

@Cacheable--- 使用这个注解的方法在执行后会缓存其返回结果
@CacheEvict ----使用这个注解的方法在其执行前或执行后一处spring Cache 中的某些元素。

在findById 方法添加缓存注解，这样当此方法第一次运行，在缓存中没有找到对应的value和key,则将查询结果放入缓存。
在操作的时候，需要更新缓存[清除缓存]，用户再次调用方法无法提取缓存会重新查找数据库中的记录并放入缓存。

MongoDB使用场景：	1.数据量大 2.写入操作频繁 3.价值较低
MongoDB：	是一个跨平台的，面向文档的数据库，当前Nosql 数据库产品中最热门的一种，它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似JSON 的BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
MongoDB 特点：	MongoDB 最大的特点就是它支持的查询语言非常强大，其语法类似于面向对象查询。几乎可以实现类似关系型数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的，模式自由的文档性数据库。 具体特点如下： 1.面向集合存储，易于存储对象类型的数据。 2.模式自由 3.支持动态查询 4.支持完全索引，包含内部对象 5.支持复制和故障恢复 6.使用高效的二进制数据存储，包含大型对象（如视频等） 7.自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。 8.支持python,php,ruby,java,c,c#,javascript,perl 以及c++语言的驱动程序，社区中也提供了对erlang 和.net 等平台的驱动程序 9.文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

MongoDB 提醒结构：

MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构，主要由：
文档document,集合 collection，数据库database 三部分组成。逻辑结构是面向对象的，用户使用MongoDB开发应用程序使用的就是逻辑结构。

1.MongoDB的文档document，相当于关系数据库中的一行记录
2.多个文档组成一个集合collection,相当于关系数据库的表
3.多个集合collection ，逻辑上组织在一起，就是数据库database
4.一个MongoDB 实例支持多个数据库database 。

spring boot 整合MongoDB 如下：

1.pom.xml 文件引入：

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
   <version>2.1.5.RELEASE</version>
</dependency>

2.mapper 编写：

public interface SpitMapper extends MongoRepository<Spit,String>{
    List<Spit> findByParentId(String parentId);
}

3.service 编写：

@Override
public Result<Comment> saveComment(Comment params) {
    params.setId(snowflakeIdWorker.nextId()+"");
    return Result.success(commentMapper.save(params));
}

@Override
public Result<String> deleteComment(String id) {
    commentMapper.deleteById(id);
    return Result.success("删除成功");
}

@Override
public Result<Spit> updateThumbup(Spit params) {
    Optional<Spit> optional = spitMapper.findById(params.getId());
    Spit spit = null;
    if (!optional.isPresent()){
        throw new MyException(ResultEnum.RECORD_NON_EXISTENT.getCode(), ResultEnum.RECORD_NON_EXISTENT.getMsg());
    }else{
        spit = optional.get();
        if (spit.getThumbup() == null){
            spit.setThumbup(1);
        }else{
            spit.setThumbup(spit.getThumbup()+1);
        }
    }
    return Result.success(spitMapper.save(spit));
}

@Override
public Result<String> updateThumbup(String userId, String id) {
    Query query = new Query();
    query.addCriteria(Criteria.where("_id").is(id));
    Update update = new Update();
    update.inc("thumbup", 1);
    update.inc("share",1);
    UpdateResult result = null;
    try {
        if (redisTemplate.opsForValue().get("thumbup_" + userId + "_" + id) != null) {
            return Result.success("已经点赞或分享过，不可以操作");
        }
        result = mongoTemplate.updateFirst(query, update, "spit");
        if (result.getModifiedCount() == 0) {
            return Result.error("修改失败");
        }
        redisTemplate.opsForValue().set("thumbup_" + userId + "_" + id, "1");
        log.info("修改的结果：{}", result);
    } catch (Exception e) {
        return Result.error("修改失败");
    }
    return Result.success("修改成功");
}

@Override
public Result<PageInfo<Spit>> findPage(String parentId, int pageNum, int pageSize) {
    PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);
    List<Spit> list = spitMapper.findByParentId(parentId);
    PageInfo<Spit> page = new PageInfo<>(list);
    return Result.success(page);
}

测试：

@Test
public void updateThumbup(){
    /*Spit spit = new Spit();
    spit.setId("583373017686609920");
    spit.setThumbup(1);
    Result<Spit> result = spitService.updateThumbup(spit);
    log.info("得到的结果：{}",result);*/
    Result<String> result =  spitService.updateThumbup("52113140","583601607162335232");
    log.info("得到的结果：{}",result);
}

MongoDB 安装【win7】：报错引入文件：

windows启动MongoDB:  【cmd命令】

C:\tools\mongoDB\bin 

mongod --dbpath "C:\tools\mongoDB\data\db"