1.问题说明
用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大

2.实现思路
通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。

缓存逻辑分析:
①每个分类下的菜品保持一份缓存数据
②数据库中菜品数据有变更时清理缓存数据

3.代码开发
user/DishController.java代码:
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据分类id查询菜品")
public Result<List<DishVO>> list(Long categoryId) {
//构造redis中的key,规则:dish_分类id
String key = "dish_" + categoryId;
//查询redis中是否存在菜品数据
List<DishVO> list = (List<DishVO>) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(list != null && list.size() > 0){
//如果存在,直接返回,无须查询数据库
return Result.success(list);
}
Dish dish = new Dish();
dish.setCategoryId(categoryId);
dish.setStatus(StatusConstant.ENABLE);//查询起售中的菜品
//如果不存在,查询数据库,将查询的数据放入redis中
list = dishService.listWithFlavor(dish);
redisTemplate.opsForValue().set(key,list);
return Result.success(list);
}
admin/DishController.java代码:
package com.sky.controller.admin;
import com.sky.constant.StatusConstant;
import com.sky.dto.DishDTO;
import com.sky.dto.DishPageQueryDTO;
import com.sky.entity.Dish;
import com.sky.result.PageResult;
import com.sky.result.Result;
import com.sky.service.DishService;
import com.sky.vo.DishVO;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
import java.util.Set;
/**
* 菜品管理
*/
@RestController
@RequestMapping("/admin/dish")
@Api(tags = "菜品管理接口")
@Slf4j
public class DishController {
@Autowired
private DishService dishService;
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 新增菜品
* @param dishDTO
* @return
*/
@PostMapping
@ApiOperation("新增菜品")
public Result save(@RequestBody DishDTO dishDTO){
log.info("新增菜品:{}",dishDTO);
dishService.saveWithFlavor(dishDTO);
//清理缓存数据
String key = "dish_" + dishDTO.getCategoryId();
cleanCache(key);
return Result.success();
}
/**
* 菜品分页查询
* @param dishPageQueryDTO
* @return
*/
@GetMapping("/page")
@ApiOperation("菜品分页查询")
public Result<PageResult> page(DishPageQueryDTO dishPageQueryDTO){//分页查询统一返回的是PageResult,因为返回的是Query,所以不需要注解接受
PageResult pageResult = dishService.pageQuery(dishPageQueryDTO);
return Result.success(pageResult);
}
/**
* 菜品批量删除
* @param ids
* @return
*/
@DeleteMapping
@ApiOperation("菜品批量删除")
public Result delete(@RequestParam List<Long> ids){//使用SpringMVC中的@RequestParam来将数据分割成集合
log.info("菜品批量删除:{}",ids);
dishService.deleteBatch(ids);
//将所有的菜品缓存数据清理掉,所有dish_开头的key
cleanCache("dish_*");
return Result.success();
}
/**
* 根据id查询菜品
* @return
*/
@GetMapping("/{id}")
@ApiOperation("根据id查询菜品")
public Result<DishVO> getById(@PathVariable Long id){
log.info("根据id查询菜品:{}",id);
DishVO dishVO = dishService.getByIdWithFlavor(id);
return Result.success(dishVO);
}
/**
* 修改菜品
* @param dishDTO
* @return
*/
@PutMapping
@ApiOperation("修改菜品")
public Result update(@RequestBody DishDTO dishDTO){
log.info("修改菜品:{}",dishDTO);
dishService.updateWithFlavor(dishDTO);
//将所有的菜品缓存数据清理掉,所有dish_开头的key
cleanCache("dish_*");
return Result.success();
}
/**
* 菜品起售停售
* @param status
* @param id
* @return
*/
@PostMapping("/status/{status}")
@ApiOperation("菜品起售停售")
public Result<String> startOrStop(@PathVariable Integer status, Long id){
dishService.startOrStop(status,id);
//将所有的菜品缓存数据清理掉,所有dish_开头的key
cleanCache("dish_*");
return Result.success();
}
/**
* 根据分类id查询菜品
* @param categoryId
* @return
*/
@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据分类id查询菜品")
public Result<List<Dish>> list(Long categoryId){
List<Dish> list = dishService.list(categoryId);
return Result.success(list);
}
/**
* 清理缓存数据
* @param pattern
*/
private void cleanCache(String pattern){
Set keys = redisTemplate.keys(pattern);
redisTemplate.delete(keys);
}
}