苍穹外卖 将菜品缓存到Redis

CategoryController,用户端查询分类id及其分类下对应的菜品,假如是第一次查询,那么就从数据库中查询并加入redis缓存中,若不是第一次查询,那么直接从redis中查询,不再查询数据库。

java 复制代码
// redis缓存菜品,减少数据库的查询
// 在数据库中查找属于IO,假如有很多用户同时访问,那么查找效率将会变低,所以说要将菜品数据缓存在redis中,这样才方便调用
// 构造redis的逻辑:key就是分类的id,value是当前id下对应的菜品
@RestController("userDishController")
@RequestMapping("/user/dish")
@Slf4j
@Api(tags = "客户端-菜品浏览接口")
public class DIshController {
    @Autowired
    private DishService dishService;
    // 自动注入redis操作工具
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;


    /**
     * 根据菜品分类id查询对于的菜品及其口味
     *
     * @param categoryId
     * @return
     */
    @GetMapping("/list")
    @ApiOperation("根据菜品分类查询对应菜品")
    public Result<List<DishVO>> list(Long categoryId) {
        // 构造redis中使用的key,规则:dish_分类id代表不同的菜品分类
        String key = "dish_" + categoryId;
        // 查询redis中是否查找当前key对应的菜品数据,将菜品数据封装为list集合返回
        List<DishVO> valueList = (List<DishVO>) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (valueList != null && !valueList.isEmpty()) {
            // 若存在这个值,那么直接返回,无需查询数据库
            return Result.success(valueList);
        }
        // 若redis中不存在,那么查询数据库,并将其缓存在redis中
        Dish dish = new Dish();
        dish.setCategoryId(categoryId);
        // 查询在售状态中的菜品
        dish.setStatus(StatusConstant.ENABLE);
        List<DishVO> list = dishService.listWithFlavor(dish);
        // 将其缓存在redis中
        redisTemplate.opsForValue().set(key, list);
        return Result.success(list);
    }
    // 为了保持数据库中的数据和redis中缓存的数据保持一致,修改管理端的DishController的相关方法,每当数据发生变化,在管理端就要清除其缓存

}
相关推荐
脚本自动化开发5 小时前
柔光屏平板怎么选?华为 MatePad Air Z 柔光版学
后端
程序猿DD6 小时前
OctaFuse 2.19.0:重做管理后台界面与交互,模型目录同步更新
后端
金銀銅鐵7 小时前
带您看懂字节码指令(一):一帧里有什么
java·后端·ai编程
码事漫谈8 小时前
Agent 测评是什么?大白话讲一讲
后端
皮皮林5518 小时前
在 IDEA 里斗个地主不过分吧!
后端
nice_lcj5208 小时前
【从零理解 Spring AI · 14】RAG 的四个环节:加载、切分、向量化、检索
java·spring boot·embedding·向量数据库·rag·spring ai·ai应用开发
SomeOtherTime9 小时前
Rust所有权(AI回答)
开发语言·后端·rust
程序员cxuan10 小时前
离谱,AI 大佬顺手搓了个 YouTube ,而我顺手给他搓了个中文插件
人工智能·后端·程序员
学长毕设10 小时前
基于springboot科创竞赛信息平台-附源码
java·spring boot·后端
深蓝AI11 小时前
Gemini Decisions API 来了:一次前向打分取代逐字解码,校准误差 0.0250 才是 agent 分支调用的真门槛
人工智能·后端