使用Redis提升应用的并发访问能力
有时,为了提升整个网站的性能,程序员会将经常需要访问的数据缓存起来,这样,在下次查缓存的使用与系统的时效性有着非常大的关系。当所使用的系统时效性要求不高时,选择使用本节将演示如何通过集成Redis服务器来进行数据的缓存,以提高微服务的并发访问能力。
为什么需要缓存
天气数据接口,本身时效性不是很高,而且又因为是Web服务,在调用过程中,本身是存在延时的。所以,采用缓存,一方面可以有效减轻访问天气接口服务带来的延时问题;另一方面也可以减轻天气接口的负担,提高并发访问量。
特别是使用第三方免费的天气API,这些API往往对用户的调用次数及频率有一定的限制。所以为了减轻天气API提供方的负荷,并不需要去实时调用其第三方接口。
在micro-weather-basic的基础上,程序员构建了一个micro-weather-redis项目作为示例
开发环境
为了演示本例,需要采用如下开发环境。
.JDK8。
.Gradle 4.0。
. Spring Boot Web Starter 2.0.0.M4。
Apache HttpClient 4.5.3。
.Spring Boot Data Redis Starter 2.0.0.M4。
.Redis 3.2.100。
项目配置
Spring Boot Data Redis提供了Spring Boot对Redis的开箱即用功能。在原有的依赖基础上,添加Spring Boot Data Redis Starter的依赖。
代码语言:javascript复制/依赖关系
dependencies{
/l...
//添加Spring Boot Data Redis Starter依赖
compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis')
//...
}
下载、安装并运行Redis
在Linux平台上安装Redis比较简单,可以参考官方文档,详见 https:lgithub.com/antirez/redis.
而在Windows平台,微软特别为Redis制作了安装包,下载地址为 https:/lgithub.com/Micro-softArchive/redis/releases。本节所使用的案例,也是基于该安装包来进行的。双击redis-server.exe文件,就能快速启动Redis服务器了。
安装后,Redis默认运行在地址端口,如图6-2所示。
修改WeatherDataServicelmpl
修改WeatherDataServiceImpl,增加了StringRedisTemplate,用于操作Redis.
代码语言:javascript复制@service
public class WeatherDataServicelmpl implements WeatherDataService{
private final static Logger logger = Loggeractory.getLogger(Weather
DataServicempl.class);
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Autowired
private stringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private final String WEATHER_API = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini";
private final Long TIME OUT = 1800L;//缓存超时时间
override
public WeatherResponse getDataByCityId(String cityId){
String uri= WEATHER_API "?citykey=" cityId;
return this .doGetWeatherData(uri);
}
@override
public WeatherResponse getDataByCityName (String cityName)1
String uri = WEATHER_API "?city=" cityName;
return this.doGetWeatherData (uri);
}
private WeatherResponse doGeteatherData(String uri){
ValueOperations<string, String> opS= this.stringRedisTemplate.
opsF'orValue();
String key - uri;//将调用的UR工作为缓存的key
String strBody = null;
//先查缓存,如果没有再查服务
if(!this.stringRedisTemplate.hasKey(key)) {
logger.info("未找到key " key);
ResponseEntity<String> response= restTemplate.getForEntity
(uri,String.class);
if(response.getStatusCodeValue(--200) f
strBody =response.getBody (;
ops.set(key,strBody,TIME_OUT,TimeUnit.SECONDS);
Helse {
logger.info("找到key " key ",value=" Ops.get(key));
strBody=ops.get(key);
objectMapper mapper = new ObjectMapper(;
WeatherResponse weather = null;
try {
weather = mapper.readValue(strBody,WeatherResponse.class);
}catch (IOException e){
logger.error("JSON反序列化异常!",e);
return weather;}
}
修改了doGetWeatherData方法,增加了Redis数据的判断。
- 当存在某个key(天气接口的URI,是唯一代表某个地区的天气数据)时,就可以从Redis 里面取缓存数据。
- 当不存在某个key(没有初始化数据或数据过期了)时,重新去天气接口里面取最新的数据,并初始化到Redis 中。
- 由于天气数据更新频率的特点(基本上一个小时或半个小时更新一次),因此,我们在Redis里面设置了30分钟的超时时间。
其中,StringRedisTemplate与RedisTemplate功能类似,都是封装了对Redis的一些常用的操作。
它们的区别在于,StringRedisTemplate更加专注于基于字符串的操作,毕竟,在目前的天气预报应用中,数据的格式主要是JSON字符串。
ValueOperations接口封装了大部分简单的K-V操作。
同时,我们也使用了日志框架来记录运行过程及日常的信息。
测试和运行
首先,在进行测试前,需要将Redis服务器启动起来。
我们可以通过在一个时间段内多次访问同一个天气接口来测试效果,比如接口 http:/local-host:8080/weather/cityId/101280601。为了缩短测试的时间,可以将Redis的超时时间缩短一点,如缩短10秒。这样,就不用等30分钟才能验证数据是否过期了。
代码语言:javascript复制2017-10-18 23:51:41.762 INFO 15220---[nio-8080-exec-6]
:未找到 key http://wthrcdn .
C.w.s.c.w.s.WeatherDataServicelmpl
etouch.cn/weather mini?citykey=101280601
2017-10-18 23:51:43.649 INFO 15220 ---[nio-8080-exec-5]
:找到key http://wthrcdn .
C.w.s.c.w.s.WeatherDataService工mpl
etouch.cn/weather_mini?citykey=101280601,value={ "data":{ "yesterday":
f "date":"17日星期二", "high":"高温29℃","fx":"无持续风向","low":"低温
22℃","fl":"<![CDATA[<3级]]>","type":"多云"),"city":"深圳", "aqi":"35",
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级]]>","low":"低温23℃", "fengxiang":"无持续风向", "type":"多云"),("date":
"19日星期四", "high":"高温29℃" , "fengli":"<![CDATA[<3级]]>","low":"低温23℃",
"fengxiang":"无持续风向","type":"多云"),{ "date" :"20日星期五" , "high" :"高温
30℃", "fengli":"<![CDATA[<3级]]>","low":"低温22℃", "fengxiang":"无持续风向
" , "type":"多云"},("date":"21日星期六","high":"高温29℃", "fengli":"<![CDATA
[<3级]]>", "low":"低温21℃", "fengxiang":"无持续风向", "type":"多云"),{"date":
"22日星期天", "high":"高温28℃", "fengli":"<![CDATA[<3级]]>","low":"低温
21℃","fengxiang ":"无持续风向","type" :"多云")],"ganmao":"各项气象条件适宜,无
明显降温过程,发生感冒概率较低。","wendu":"25"), "status":1000, "desc":"OK"}
2017-10-18 23:51:46.700 INFO 15220---[nio-8080-exec-7]
:找到key http://wthrcdn.
c.w.s.c.w.s.WeatherDataServiceImpl
etouch.cn/weather_mini?citykey=101280601,value={ "data":{ "yesterday" :( "-
date":"17日星期二","high":"高温29℃","fx":"无持续风向","low":"低温22℃",
"fl":"<![CDATA[<3级]]>","type":"多云"},"city":"深圳", "aqi":"35","forecast":
[ {"date":"18日星期三", "high":"高温29℃", "fengli":"<![CDATA[<3级]]>",
"low":"低温23℃","fengxiang":"无持续风向", "type":"多云"),( "date":"19日星期
四", "high":"高温29℃" , "fengli" : "<![CDATA[<3级]]>","low":"低温23℃",
"fengxiang":"无持续风向", "type":"多云"},{"date":"20日星期五", "high":"高温
30C", "fengli":"<![CDATA[<3级]]>","low":"低温22℃","fengxiang":"无持续风
向","type":"多云"),{"date":"21日星期六","high":"高温29℃","fengli":"<!
[CDATA[<3级]]>","low":"低温21℃", "Eengxiang":"无持续风向", "type":"多云"),
( "date":"22日星期天" , "high":"高温28℃", "fengli" :"<![CDATA[<3级]]>",
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气象条件适宜,无明显降温过程,发生感冒概率较低。","wendu":"25"},"status":1000,
" desc":"OK"}
2017-10-18 23:51:50.513 INFO 15220 ---[nio-8080-exec-8]
c.w.s.c.w.s.WeatherDataserviceImpl
:找到 key http://wthrcdn.
etouch.cn/weather_mini?citykey=101280601, value={"data":{ "yesterday":
( "date":"17日星期二","high":"高温29℃","fx":"无持续风向","low":"低温22℃",
"fI":"<![CDATA[<3级]]>", "type ":"多云"),"city":"深圳",, "aqi":"35","forecast":
[{"date":"18日星期三", "high":"高温29℃", "fengli":"<![CDATA[<3级]1>",
"lowt":"低温23℃","fengxiang":"无持续风向","type" :"多云"),{"date":"19日星期
四", "high":"高温29℃", "fengli":"<![CDATA[<3级]]>","low":"低温23℃",
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", "type":"多云"},{"date":"21日星期六", "high":"高温29℃", "fengli":"<![CDATA
[<3级]]>","low":"低温21℃","fengxiang":"无持续风向","type":"多云"),{"date" :
"22日星期天","high":"高温28℃","fengli":"<![CDATA[<3级]]>","low":"低温21℃",
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温过程,发生感冒概率较低。","wendu":"25"),"status":1000, "desc":"OK"}
2017-10-18 23:51:53.140 INFO 15220 ---[nio-8080-exec-9] c.w.s.C.W.s.
:未找到key http://wthrcdn.etouch.cn/weather_
WeatherDataServiceImpl
mini?citykey=101280601
从上述日志可以看到,第一次(23:51:41)访问接口时,没有找到Redis里面的数据,所以,就初始化了数据。后面几次访问,都是访问Redis里面的数据。最后一次(23:51:53 ),由于超时,Redis里面没有数据了,因此又会拿天气接口的数据。
本篇内容给大家讲解的是使用Redis提升应用的并发访问能力
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