在實際開發中，可能經常會有這樣的需要：從MySQL中查詢一條數據（比如用戶信息），此時需要將用戶信息保存至Redis。
剛開始我們可能會在查詢的業務邏輯之后再寫一段Redis相關操作的代碼，時間長了后發現這部分代碼實際上僅僅做了Redis的寫入動作，跟業務邏輯沒有實質的聯系，那么有沒有什么方法能讓我們省略這些重復勞動呢？
首先想到用AOP，在查詢到某些數據這一切入點（Pointcut）完成我們的切面相關處理（也就是寫入Redis）。那么，如何知道什么地方需要進行緩存呢，也就是什么地方需要用到AOP呢？參考數據庫事務的實現用到了@Transactional，那我們也可以自定義一個注解@RedisCache，將此注解用在需要的方法上，方法的返回結果作為需要保存的信息，方法的查詢參數（比如用戶的id）可以用來作為key。
上面的分析考慮下來貌似可行，那么接下來就動手實踐吧！
詳細步驟
1.創建一個自定義注解@RedisCache
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package redis;import java.lang.annotation.*;/** * 自定義注解，結合AOP實現Redis自動緩存 */@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD)@Inherited@Documentedpublic @interface RedisCache {} |
2.創建緩存寫入的輔助類：RedisHelper.java，其中包含一個范型方法用于接收不同類的實例對象，以保證我們的方法能夠通用。這里比較簡單，直接把對象轉成json，在Redis中用string保存。而且不管什么情況統統寫入，實際還可以完善下具體邏輯，比如判斷緩存是否已存在，緩存信息是否最新等等。
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package redis;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;@Componentpublic class RedisHelper { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public <T> void saveCache(String key,T t){ String json = JSONObject.toJSONString(t); stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,json); }} |
3.創建RedisCacheAspect.java，利用AOP框架AspectJ完成切面處理（用萬金油環繞通知吧，按需要有取舍地使用具體某些類型的通知吧），我們這里用到了返回通知，也就是方法調用成功得到返回結果后進行切面處理動作
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package redis;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;@Aspect@Componentpublic class RedisCacheAspect { @Autowired private RedisHelper redisHelper; @Pointcut("@annotation(redis.RedisCache)") public void setJoinPoint(){} //環繞通知:可以獲取返回值 @Around(value = "setJoinPoint()") public Object aroundMethod(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint){ Object result = null; try { //前置通知 result = proceedingJoinPoint.proceed(); //返回通知 //緩存至Redis Object[] args = proceedingJoinPoint.getArgs(); //key策略：需要緩存的對象的全類名-id，如：entity.User-1 redisHelper.saveCache(result.getClass().getName()+"-"+args[0],result); } catch (Throwable e) { //異常通知 } //后置通知 return result; }} |
4.接下來是具體業務相關的代碼
UserController.java
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package controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;import service.UserService;@SuppressWarnings("unused")@Controllerpublic class UserController { @Autowired private UserService userService; @RequestMapping(value = "/user/{id}", method = RequestMethod.GET,produces = "application/json;charset=utf-8") @ResponseBody public String test(@PathVariable Long id){ return JSONObject.toJSONString(userService.get(id)); }} |
UserService.java，其中get方法上使用了自定義注解@RedisCache
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package service;import dao.UserDao;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import redis.RedisCache;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;@Servicepublic class UserService<User> implements BaseService<User> { @Autowired private UserDao userDao; public Map add(User user) { return null; } public Map update(User user) { return null; } @RedisCache public User get(Long id) { return (User) userDao.get(id); } public List<User> query(User user) { List<User> list = new ArrayList<User>(); list = userDao.query(user); return list; } public Map delete(User user) { return null; }} |
5.測試
瀏覽器直接訪問http://localhost:8080/user/1，得到返回結果
http://localhost:8080/user/1
連接Redis查看結果
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127.0.0.1:6381> keys entity*1) "entity.User-1"127.0.0.1:6381> get entity.User-1"{\"id\":1,\"mobile\":\"110\",\"name\":\"\xe7\x94\xa8\xe6\x88\xb71\",\"password\":\"123456\",\"username\":\"0001\"}"127.0.0.1:6381> |
好了，到此我們已經看到開頭的想法驗證成功了，只需要在查詢的方法上加上注解@RedisCache，就自動地悄無聲息地寫入Redis了，是不是很方便！
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