对之前网站做了一些很简单的优化，给用户列表加了一个分页功能。
分页就更好考虑加载速度，如果换一页就要等几秒，那体验感是非常差的。
因此想到了加一个redis缓存。
springboot整合redis有两种方式：
一、使用注解，@EnableCaching @Cacheable . . . 等
二、使用RedisTemplate
操作缓存可以用RedisTemplate，它比使用注解更加灵活方便。使用注解的方式在理论上应该更快，因为它可从缓存中直接获取数据，而无需进入方法。RedisTemplate需要在方法中进行，并执行写逻辑的判断。
下面记录一下我给分页做缓存的思路，肯定有很多不好的地方，希望大家可以给我指出。
业务场景是后台管理系统，不用过于注重实时数据刷新，就设置一个小时过期。
我的思路是：
第一次加载页面，就从数据库把前面四页的数据从数据库查询出来，这样第一次稍微多等一下，后面换页几乎不用等待，这样体验比较好。然后每次换页都换查看有没有在缓存中，没用就加入缓存。
@RequestMapping("/appUser/{currentPage}")
public R<String> getTableData1(@PathVariable int currentPage) {
//第一次请求 前面几页用到的概率更大 把后面三页存入redis 减少后面分页请求的时间 以后每次加载页面都把那页放入redis
// 设置一个小时过期
Page<AppUser> appUserPage = new Page<AppUser>(currentPage, 12);
if (currentPage == 1 && !redisTemplate.hasKey(1)) {
for (int i = 1; i < 5; i++) {
Page<AppUser> redisPage = new Page<AppUser>(i, 12);
redisTemplate.opsForValue().set(i, appUserServiceInterface.page(redisPage), 1, TimeUnit.HOURS);
}
} else if (!redisTemplate.hasKey(currentPage)) {
redisTemplate.opsForValue().set(currentPage, appUserServiceInterface.page(appUserPage), 1, TimeUnit.HOURS);
return R.success((Page<AppUser>) redisTemplate.opsForValue().get(currentPage));
} else if (redisTemplate.hasKey(currentPage)) {
return R.success((Page<AppUser>) redisTemplate.opsForValue().get(currentPage));
}
return R.success(appUserServiceInterface.page(appUserPage));
}数据统计那块我又试了试注解。
先要在启动加上 @EnableCaching注解
注解使用就简单，在方法上加上@Cacheable 就行，执行方法前会查询redis缓存是否有对应的key，有就直接取值，没有就执行方法。
value = "appUserData" 是缓存区的名字 ， key是键的名字 。
以下的键值就是 appUserData : : userArea
@RequestMapping ("/userArea")
@Cacheable(value = "appUserData",key ="'userArea'")
public R<String> area() {
List<AppUser> userList = appUserServiceInterface.list();
List<String> areaList = new ArrayList<>();
for (AppUser appUser : userList) {
areaList.add(appUser.getArea());
}
//放入map记录每个月份出现的次数
Map<String, Integer> areaTimes = new HashMap<>();
for (String s : areaList) {
if (!areaTimes.containsKey(s)) {
areaTimes.put(s, 1);
}else {
areaTimes.put(s, areaTimes.get(s) + 1);
}
}
//排序
//自定义比较器
Comparator<Map.Entry<String, Integer>> valCmp = new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
@Override
public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
// TODO Auto-generated method stub
return o2.getValue() - o1.getValue(); // 降序排序，如果想升序就反过来
}
};
//将map转成List，map的一组key，value对应list一个存储空间
List<Map.Entry<String, Integer>> mapList = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(areaTimes.entrySet()); //传入maps实体
Collections.sort(mapList, valCmp);
//取前8
int len = mapList.size();
for (int i = 0; i < len-8; i++) {
mapList.remove(8);
}
Map<String, String> resMap = new HashMap<>();
for (Map.Entry<String, Integer> m : mapList) {
resMap.put(m.getKey(), m.getValue().toString());
}
return R.success(resMap);
}其他注解：
@CachePut
@Caching
@CacheEvict
