Redis+Guava，性能炸裂！

// 偽代碼示例 Xx代表你的的業(yè)務(wù)對象 如User Goods等等
public class XxLazyCache {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Xx> redisTemplate;

    @Autowired
    private XxService xxService;// 你的業(yè)務(wù)service

    /**
     * 查詢 通過查詢緩存是否存在驅(qū)動緩存加載 建議在前置業(yè)務(wù)保證id對應(yīng)數(shù)據(jù)是絕對存在于數(shù)據(jù)庫中的
     */
    public Xx getXx(int id) {
        // 1.查詢緩存里面有沒有數(shù)據(jù)
        Xx xxCache = getXxFromCache(id);
        if(xxCache != null) {
            return xxCache;// 衛(wèi)語句使代碼更有利于閱讀
        }
        // 2.查詢數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù) 我們假定到業(yè)務(wù)這一步，傳過來的id都在數(shù)據(jù)庫中有對應(yīng)數(shù)據(jù)
        Xx xx = xxService.getXxById(id);
        // 3.設(shè)置緩存、這一步相當(dāng)于Redis緩存懶加載，下次再查詢此id，則會走緩存
        setXxFromCache(xx);
        return xx;
        }
    }

    /**
     * 對xx數(shù)據(jù)進行修改或者刪除操作 操作數(shù)據(jù)庫成功后 刪除緩存
     * 刪除請求 - 刪除數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 刪除緩存
     * 修改請求 - 更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 刪除緩存 下次在查詢時候就會從數(shù)據(jù)庫拉取新的數(shù)據(jù)到緩存中
     */
    public void deleteXxFromCache(long id) {
        String key = "Xx:" + xx.getId();
        redisTemplate.delete(key);
    }

    private void setXxFromCache(Xx xx) {
        String key = "Xx:" + xx.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, xx);
    }

    private Xx getXxFromCache(int id) {
        // 通過緩存前綴拼裝唯一主鍵作為緩存Key 如Xxx信息 就是Xxx:id
        String key = "Xx:" + id;
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

}
// 業(yè)務(wù)類
public class XxServie {
    @Autowired
    private XxLazyCache xxLazyCache;
    // 查詢數(shù)據(jù)庫
    public Xx getXxById(long id) {
        // 省略實現(xiàn)
        return xx;
    }

    public void updateXx(Xx xx) {
        // 更新MySQL數(shù)據(jù) 省略
        // 刪除緩存
        xxLazyCache.deleteXxFromCache(xx.getId());
    }

    public void deleteXx(long id) {
        // 刪除MySQL數(shù)據(jù) 省略
        // 刪除緩存
        xxLazyCache.deleteXxFromCache(xx.getId());
    }
}
// 實體類
@Data
public class Xx {
    // 業(yè)務(wù)主鍵
    private Long id;
    // ...省略
}

/**
 * 此緩存演示如何結(jié)合redis自增數(shù) hash 本地緩存使用進行設(shè)備自增數(shù)的生成、緩存、本地緩存
 * 本地緩存使用Guava Cache
 */
public class DeviceIncCache {

    /**
     * 本地緩存
     */
    private Cache<String, Integer> localCache = CacheBuilder.newBuilder()
        .concurrencyLevel(16) // 并發(fā)級別
        .initialCapacity(1000) // 初始容量
        .maximumSize(10000) // 緩存最大長度
        .expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS) // 緩存1小時沒被使用就過期
        .build();

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;

    /**
     * redis自增數(shù)緩存的key
     */
    private static final String DEVICE_INC_COUNT = "device_inc_count";

    /**
     * redis設(shè)備編碼對應(yīng)自增數(shù)的hash緩存key
     */
    private static final String DEVICE_INC_VALUE = "device_inc_value";

    /**
     * 獲取設(shè)備自增數(shù)
     */
    public int getInc(String deviceCode){
        // 1.從本地緩存獲取
        Integer inc = localCache.get(deviceCode);
        if(inc != null) {
            return inc;
        }
        // 2.本地緩存未命中，從redis的hash緩存獲取
        inc = (Integer)redisTemplate.opsForHash().get(DEVICE_INC_VALUE, deviceCode);
        // 3. redis的hash緩存中沒有，說明是新設(shè)備，先為設(shè)備生成一個自增號
        if(inc == null) {
            inc = redisTemplate.opsForValue().increment(DEVICE_INC_COUNT).intValue;
            // 添加到redis hash緩存
            redisTemplate.opsForHash().put(DEVICE_INC_VALUE, deviceCode, inc);
        }
        // 4.添加到本地緩存
        localCache.put(deviceCode, inc);
        // 4.返回自增數(shù)
        return inc;
    }

}