宁波搭建网站,千库网下载,wordpress更改固定链接后,企业网站建设 北京1. 前言
缓存穿透大家都知道#xff0c;这里简单过一下 缓存和数据库中都没有的数据#xff0c;而用户不断发起请求。比如查询id -1 的值 想着很多面向C端的查询接口#xff0c;可能都需要做一下缓存操作#xff0c;这里简单写了个自定义注解#xff0c;将查询结果(包含…1. 前言
缓存穿透大家都知道这里简单过一下 缓存和数据库中都没有的数据而用户不断发起请求。比如查询id -1 的值 想着很多面向C端的查询接口可能都需要做一下缓存操作这里简单写了个自定义注解将查询结果(包含null值)做个缓存
这个只能预防单秒内接口高频次请求要是一直搞随机值请求这个只能采取其他手段处理了比如IP拉黑什么的…
工具类留底以后兴许可以直接抄~(▽)
2. 正文
直接上代码了
2.1 自定义注解
CacheResult
import java.lang.annotation.*;/*** pre* 接口缓存* 根据接口的第一个入参对象和返回值进行缓存* 缓存的前缀为 TEMPORARY_CACHE:类名:方法名:key值* 示例CacheResult(keyuserId _ ecommerceId, seconds 2L)* 缓存的keyTEMPORARY_CACHE:EcommerceController:getOrderList:407622341504839680_527203683850731520* /pre* author weiheng* date 2023-08-25**/
Documented
Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD})
public interface CacheResult {/** 入参支持 SpEL表达式 做参数提取比如入参对象有属性userId和ecommerceId - keyuserId _ ecommerceId */String key();/** 缓存时长单位秒 */long seconds();
}2.2 统一做缓存处理的切面
CacheAspect
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.redisson.api.RBucket;
import org.springframework.expression.EvaluationContext;
import org.springframework.expression.Expression;
import org.springframework.expression.ExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.standard.SpelExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.support.StandardEvaluationContext;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;/*** 缓存统一处理* author weiheng* date 2023-08-25**/
Slf4j
Aspect
Component
public class CacheAspect {/** 临时缓存的统一前缀 */public static final String DEFAULT_PREFIX TEMPORARY_CACHE:;/** 缓存分隔符 */public static final String DELIMITER :;Resourceprivate RedissonHelper redissonHelper;/*** 拦截通知** param proceedingJoinPoint 入参* return Object*/Around(annotation(cacheSeconds))public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, CacheResult cacheSeconds) {Object[] args proceedingJoinPoint.getArgs();if (args.length 0) {// 方法没有入参不做缓存return proceed(proceedingJoinPoint);}// 1. 判断缓存中是否存在有则直接返回Object firstArg args[0];// 获取用户指定的参数ExpressionParser parser new SpelExpressionParser();EvaluationContext context new StandardEvaluationContext(firstArg);Expression keyExpression parser.parseExpression(cacheSeconds.key());String businessKey keyExpression.getValue(context, String.class);// 拼装缓存keyString className proceedingJoinPoint.getTarget().getClass().getSimpleName();String methodName proceedingJoinPoint.getSignature().getName();String prefix className DELIMITER methodName;String cacheKey DEFAULT_PREFIX prefix DELIMITER businessKey;RBucket? bucket redissonHelper.getBucket(cacheKey);boolean exists bucket.isExists();if (exists) {// 缓存中有值直接返回return bucket.get();}// 2. 执行方法体Object returnValue proceed(proceedingJoinPoint);// 3. 做个N秒的缓存long seconds cacheSeconds.seconds();redissonHelper.setValueAndSeconds(cacheKey, returnValue, seconds);return returnValue;}private Object proceed(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) {Object returnValue;try {returnValue proceedingJoinPoint.proceed();} catch (Throwable e) {log.error(error msg:, e);if (e instanceof SystemException) {throw (SystemException) e;}throw new SystemException(e.getMessage());}return returnValue;}3. 使用示例 原本定义个2秒就OK了这里为了方便看测试结果给了60秒 CacheResult(key“userId ‘_’ ecommerceId”, seconds 60L)
redis缓存如下 就到这里了
