通用的報表緩存設計（Spring AOP + Redis）非常全面！快看看吧！

優化背景

1：數據統計類型的項目，用戶量多、業務數據量大、計算邏輯複雜。
2：項目開發工作臨近完成，不宜大改動。

方案

1：針對背景第1點，需要使用Redis把複用性高的統計結果緩存起來。減少重複的計算，減少數據庫壓力，提高服務響應速度。
2：使用 註解+AOP的技術，達到代碼修改最小化、緩存可配置化。
下圖是我整個設計的詳細思維：

實現

流程

流 程

Redis配置

spring.redis.host=172.26.175.74
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=admin
#0:不啟用 1:啟用
report.redis.enable=1

註解

<code>
import
 java.lang.annotation.*;
 
 (ElementType.METHOD)
 (RetentionPolicy.RUNTIME)
public
   RedisCashe {
  
 
String 
cacheName
()
;
  
 
int
 
expire
()
;
}/<code>

AOP緩存（關鍵）

<code> 


 
 
public
 
class
 
RedisProcess
 
{

    
private
 
static
 
final
 Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisProcess 
.
class
)
;
     
    RedisTemplate redisTemplate;

     
    
private
 
static
 
final
   List typeList;
    
static
  {
        ArrayList rs =
new
 ArrayList<>();
        rs.add(String
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(
int
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(Integer
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(
double
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(BigDecimal
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(
boolean 
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(
byte
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(Date
.
class
.
getTypeName
())
;
        rs.add(Long
.
class
.
getTypeName
())
;
        typeList= rs;
    }

     
     (
"@annotation(com.config.RedisCashe)"
)
    
public
 
void
 
pointcutMethod
()
 
{
        logger.debug(
"************攔截命中***************"
);
    }

     (
"${report.redis.enable}"
)
    
private
  
int
 reportCacheEnable ;
     
     (
"pointcutMethod()"
)
    
 
public
 RestResult 
around
(ProceedingJoinPoint joinPoint)
 
{
         
         
        logger.debug(
"************攔截命中***************"
);
        
long
 startTime = System.currentTimeMillis();
        Object cdn =  joinPoint.getArgs()[
0
];
        String key = getKey(joinPoint);

        
if
 (reportCacheEnable==
1
 && redisTemplate.hasKey(key)) {
            Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            logger.info(
"Redis的KEY值:"
 + key);
            logger.info(
"**********從Redis中查到了數據**********"
);

            
return
 (RestResult) obj;
        }
        logger.info(
"Redis緩存命中耗時:"
 + (System.currentTimeMillis() - startTime));

        logger.info(
"**********沒有從Redis查到數據**********"
);
        
try
 {
            logger.info(
"**********執行業務方法**********"
);
            RestResult rs = (RestResult) joinPoint.proceed();

            logger.info(
"**********Redis緩存**********"
);

            
if
(reportCacheEnable==
1
)
            {
                RedisCashe cacheCfg =getCacheConfig(joinPoint);
                redisTemplate.opsForValue().set(key,rs,cacheCfg.expire(), TimeUnit.SECONDS);
            }
            logger.info(
"Redis緩存未命中耗時:"
 + (System.currentTimeMillis() - startTime));
            
return
 rs;
        } 
catch
 (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
return
 
null 
;
    }
    
private
 RedisCashe 
getCacheConfig
(ProceedingJoinPoint joinPoint)
    
{
        String methodName =joinPoint.getSignature().getName();
        RedisCashe rs ;
        Method[] methods =joinPoint.getTarget().getClass().getMethods();

        
for
(Method m :methods)
        {
            
if
(methodName.equals(m.getName()) )
            {
                Annotation[] annotations =m.getDeclaredAnnotations();
                
for
(Annotation a: annotations)
                
if
(RedisCashe
.
class
.
isInstance
(
a
))
                
{
                    rs =  ( RedisCashe) a;
                    
return
 rs;
                }
            }
        }
        
return
 
null
;
    }

     
    
private
 String 
getKey
(ProceedingJoinPoint joinPoint)
    
{
        Object[] args =  joinPoint.getArgs();
        RedisCashe cacheCfg =getCacheConfig(joinPoint);
        String key=
"RptCacheName:"
+cacheCfg.cacheName();
        
for
(
int
 i=
0
;i< args.length;i++)
        {
            Object o=args[i];

            String oType =o.getClass().getTypeName();

            
if
(typeList.contains(oType))
            {
                key+= 
"@"
+ o.toString();
            }
            
else
            {
                 
                key+=
"@"
+  
new
 Gson().toJson(o);
            }
        }
        
return
  key;
    }
}/<code>

業務調用

<code>   
 (
"dphuRptBiz"
)
public
 
class
 DphuRptBiz 
implements
 IDphuRptBiz {

     
    DphuRptMapper mapper;
    
     
     ( cacheName = 
"getDphuDatePassPrc"
, expire = 
3600
 * 
60
 * 
24
)
    
public
 RestResult> getDphuDatePassPrc(DphuInput inp) {

        inp.setResult(
new
 ArrayList());
        RestResult> rs=
new
 RestResult<>();
        rs.setResult(
1
);
        mapper.getDphuDatePassPassRpt(inp);
        rs.setMsg(
"獲取成功"
);
        rs.setData(inp.getResult());
        
return
 rs;
    }

     
     ( cacheName = 
"getDphuWorstPrc"
, expire = 
3600
 * 
60
 * 
24 
)
    
public
 RestResult> getDphuWorstPrc(
Date
 vCurrentDate, 
String
 vSumaryType, 
String
 vGroupBy, 
String
 vWhere, 
String
 vTop) {
        DphuWorstInput inp = 
new
 DphuWorstInput();
        inp.setvCurrentDate(vCurrentDate);
        inp.setvSumaryType(vSumaryType);
        inp.setvGroupBy(vGroupBy);
        inp.setvWhere(vWhere);
        inp.setvTop(vTop);
        inp.setResult(
new
 ArrayList());
        RestResult> rs=
new
 RestResult<>();
        rs.setResult(
1
);
        mapper.getDphuWorstRpt(inp);
        rs.setMsg(
"獲取成功"
);
        rs.setData(inp.getResult());
        
return
 rs;
    }
}/<code>

關鍵是註解： @RedisCashe( cacheName = “getDphuDatePassPrc”, expire = 3600 * 60 * 24)
1:定義了緩存的Key格式（方面後期Redis操作）
2:定義過期時間

好的，大功告成。

測試結果：

第一次

[ DEBUG] [2020-03-24 14:56:19] 攔截命中***

[ INFO ] [2020-03-24 14:56:19] - Redis緩存AOP處理所用時間:11

[ INFO ] [2020-03-24 14:56:19] 沒有從Redis查到數據

[ INFO ] [2020-03-24 14:56:19] 執行業務方法

[ INFO ] [2020-03-24 14:56:25] Redis緩存

第二次

[ DEBUG] [2020-03-24 14:59:47] 攔截命中***

[ INFO ] [2020-03-24 14:59:47] 從Redis中查到了數據

[ INFO ] [2020-03-24 14:59:47] - Redis的KEY值:Base{rptName=‘getDphuDatePassPrc’, rptCondition={“result”:[],“vCurDate”:“2020-01-01 00:00:00”,“vGroupBy”:“factory_code”,“vSumaryType”:“10”,“vTop”:“4”,“vWhere”:" 1=1 "}}

[ INFO ] [2020-03-24 14:59:47] - REDIS的VALUE值:{“data”:[’’],“msg”:“獲取成功”,“result”:1}

PS:
1：第一次沒有命中緩存，耗時6秒
2：第二次命中緩存，耗時小於1秒

總結

1：性能提示顯著，應對多併發輕鬆自如。
2：使用切面編程，業務代碼沒有任何改動，緩存沒有景響到原來的開發進度。

整理來自：
https://blog.csdn.net/richyliu44/article/details/105071250，csdn博客【Richy Liu】

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