Redis---------实现查询缓存

数据库与缓存之间的工作业务逻辑：

接下来看查询缓存代码实现，主要是捋清楚业务逻辑，代码实现是死的：

Controller:

Service:

P37作业实现：总体逻辑跟上面的业务逻辑差不多

Controller：

Service：

总结

数据库与缓存之间的工作业务逻辑：

接下来看查询缓存代码实现，主要是捋清楚业务逻辑，代码实现是死的：

Controller:

java 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/shop")
public class ShopController {

    @Resource
    public IShopService shopService;

    /**
     * 根据id查询商铺信息
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情数据
     */
    @GetMapping("/{id}")
    public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
        return shopService.queryById(id);
    }

}

Service:

java 复制代码

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //1，根据id现在Redis缓存中查询数据
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + "id");

        //2，如果命中就直接把结果返回就可以
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }

        //3,如果没命中就去数据库查询该数据
        Shop shop = getById(id);

        //4，如果数据库中也没查到就返回错误
        if(shop == null){
            return Result.fail("数据不存在！");
        }

        //5，如果查到了就先把该数据写到Redis中
        String toString = JSONUtil.toJsonStr(shop);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + "id",toString);

        //6，最后再把数据返回到前端
        return Result.ok(shop);
    }
}

P37作业实现：总体逻辑跟上面的业务逻辑差不多

Controller：

java 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/shop-type")
public class ShopTypeController {
    @Resource
    private IShopTypeService typeService;

    @GetMapping("list")
    public Result queryTypeList() {

        return typeService.listType_list();
    }
}

Service：

java 复制代码

@Service
public class ShopTypeServiceImpl extends ServiceImpl<ShopTypeMapper, ShopType> implements IShopTypeService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result listType_list() {
        //1，根据id现在Redis缓存中查询数据
        String shop_type_JSONS = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_TYPE_KEY+"TP");

        //2，如果命中就直接把结果返回就可以
        if (StrUtil.isNotBlank(shop_type_JSONS)) {
            //把字符串对象转换为List对象
            System.out.println("Redis中查到的数据：objects = " + JSONUtil.toList(shop_type_JSONS,ShopType.class));
            return Result.ok(JSONUtil.toList(shop_type_JSONS,ShopType.class));
        }

        //3,如果没命中就去数据库查询该数据
        List<ShopType> list = list();

        //4，如果数据库中也没查到就返回错误
        if(list == null){
            return Result.fail("404");
        }

        //5，如果查到了就先把该数据写到Redis中
        String s = JSONUtil.toJsonStr(list);//把List转换为JSON对象
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_TYPE_KEY+"TP",s,30, TimeUnit.MINUTES);

        //6，最后再把数据返回到前端
        return Result.ok(list);
    }
}

总结

这种查询缓存是非常基础的，一定要理解他的逻辑处理顺序：①前端发送请求数据②根据前端需要进行查询数据业务③首先我们去Redis中查，看是否Redis中有该数据，如果命中就直接返回④如果没有命中，就去数据库中查询 ⑤数据库查询出来先判断是否查出来了数据，如果没有就直接返回错误⑥如果查出来有数据，就把该数据存到Redis中⑦最后再把该数据返回前端，这样下一次查询就可以直接在Redis中得到数据