Linux服务器使用Redis作为数据缓存，并用log4j2进行日志记录
前言
个人网站使用Vue作为前端，SpringBoot作为后端，MySQL作为数据库，但前端每次请求都会从MySQL数据库中读取数据，而MySQL数据库的数据是存储于服务器磁盘中，所以响应速度有一定影响。之前了解过一点Redis数据库，该数据库数据存储于内存中（也可以持久化于磁盘中），数据读取速度就会比存储于磁盘中的MySQL快很多，故想把Redis数据库应用于该网站项目中。
一、安装Redis
Linux系统安装Redis比较简单，可以直接通过命令行安装，安装过程比较简单，在此就不赘述，下列出一些常用命令
# 更新apt
sudo apt update
# 安装Redis
sudo apt-get install redis-server
# 设置密码（在配置文件redis.conf中，位置在 /etc/redis/redis.conf)
requirepass ******
# 启动Redis服务
service redis-server start
# 停止Redis服务
service redis-server stop
# 重启Redis服务
service redis-server restart
# 启动Redis客户端
redis-cli
# 测试Redis是否连接
127.0.0.1:6379> ping
注意：需要修改Redis配置文件中的保护模式“protected-mode"为修改为no，否则会出现无法连接的情况
# 修改保护模式为no
# protected-mode yes
protected-mode no
# 若不修改可能无法连接Redis，出现以下错误
org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException: Unable to connect to Redis; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to 127.0.0.1:6379
at org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory$ExceptionTranslatingConnectionProvider.translateException(LettuceConnectionFactory.java:1689)
at org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory$ExceptionTranslatingConnectionProvider.getConnection(LettuceConnectionFactory.java:1597)
······
······
······
Caused by: io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to 127.0.0.1:6379
at io.lettuce.core.RedisConnectionException.create(RedisConnectionException.java:78)
at io.lettuce.core.RedisConnectionException.create(RedisConnectionException.java:56)
······
······
······
Caused by: java.lang.IllegalStateException: RedisHandshakeHandler not registered
at io.lettuce.core.AbstractRedisClient.lambda$initializeChannelAsync0$6(AbstractRedisClient.java:431)
at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.notifyListener0(DefaultPromise.java:590)
······
······
······
二、SpringBoot项目集成Redis
1、pom.xml添加依赖
<!-- Redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2、Redis数据库连接配置 application.yml
# Redis
redis:
# 服务器地址
host: 127.0.0.1
# 服务器端口号
port: 6379
# 使用的数据库索引
database: 0
# 连接超时时间
timeout: 10000
# 设置密码
password: ******
lettuce:
# 连接池
pool:
# 最大阻塞等待时间，负数表示没有限制
max-wait: -1
# 连接池中最大空闲
max-idle: 5
# 连接池中最小空闲
min-idle: 0
# 连接池最大连接数
max-active: 20
3、Redis配置类RedisConfig
package cn.huskysir.Config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching //开启注解
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
/**
* retemplate相关配置
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
// 配置连接工厂
template.setConnectionFactory(factory);
//使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式）
Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
// 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
// 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jacksonSeial.setObjectMapper(om);
// 值采用json序列化
template.setValueSerializer(jacksonSeial);
//使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
// 设置hash key 和value序列化模式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(jacksonSeial);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
/**
* 对hash类型的数据操作
*/
@Bean
public HashOperations<String, String, Object> hashOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForHash();
}
/**
* 对redis字符串类型数据操作
*/
@Bean
public ValueOperations<String, Object> valueOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForValue();
}
/**
* 对链表类型的数据操作
*/
@Bean
public ListOperations<String, Object> listOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForList();
}
/**
* 对无序集合类型的数据操作
*/
@Bean
public SetOperations<String, Object> setOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForSet();
}
/**
* 对有序集合类型的数据操作
*/
@Bean
public ZSetOperations<String, Object> zSetOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForZSet();
}
}
4、Redis工具类RedisUtil
package cn.huskysir.Utils;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisUtil {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public RedisUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
*
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete((Collection<String>) CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
//============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
//================================Map=================================
/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
//============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
*
* @param key 键
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
//===============================list=================================
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}
三、SpringBoot项目集成log4j2
SpringBoot项目在运行的时候可能会产生一些运行信息，如果能将这些信息记录下来，那么对于该项目的运行状态以及错误排查会起到一个非常好的帮助，所以采用log4j2进行日志记录
1、pom.xml添加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<exclusions>
<!-- 排除自带的logback依赖 -->
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- log4j2 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
</dependency>
2、log4j2.xml配置文件，放置于resources文件夹下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="fatal">
<Properties>
<Property name="baseDir" value="/home/leilee/Projects/back/logs"/>
</Properties>
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<!--控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch） -->
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT"
onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout
pattern="[%d{MM:dd HH:mm:ss.SSS}] [%level] [%logger{36}] - %msg%n"/>
</Console>
<!--debug级别日志文件输出-->
<RollingFile name="debug_appender" fileName="${baseDir}/debug.log"
filePattern="${baseDir}/debug_%i.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 过滤器 -->
<Filters>
<!-- 限制日志级别在debug及以上在info以下 -->
<ThresholdFilter level="debug"/>
<ThresholdFilter level="info" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
</Filters>
<!-- 日志格式 -->
<PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>
<!-- 策略 -->
<Policies>
<!-- 每隔一天转存 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
<!-- 文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<!-- info级别日志文件输出 -->
<RollingFile name="info_appender" fileName="${baseDir}/info.log"
filePattern="${baseDir}/info_%i.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 过滤器 -->
<Filters>
<!-- 限制日志级别在info及以上在error以下 -->
<ThresholdFilter level="info"/>
<ThresholdFilter level="error" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
</Filters>
<!-- 日志格式 -->
<PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>
<!-- 策略 -->
<Policies>
<!-- 每隔一天转存 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
<!-- 文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<!-- error级别日志文件输出 -->
<RollingFile name="error_appender" fileName="${baseDir}/error.log"
filePattern="${baseDir}/error_%i.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 过滤器 -->
<Filters>
<!-- 限制日志级别在error及以上 -->
<ThresholdFilter level="error"/>
</Filters>
<!-- 日志格式 -->
<PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>
<Policies>
<!-- 每隔一天转存 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
<!-- 文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="debug">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="debug_appender"/>
<AppenderRef ref="info_appender"/>
<AppenderRef ref="error_appender"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>
注意：第四行中value的值即输出的log文件的存放路径
3、自定义log信息
如果自己想存入一些自定义的信息，那么采用@Log4j2对类进行注解，然后在类中使用log的方法即可，以该网站的数据库读取过程为例
package cn.huskysir.Service.Impl;
import cn.huskysir.Dao.DynastyMapper;
import cn.huskysir.Dao.EmperorMapper;
import cn.huskysir.Entity.MySQL.Dynasty;
import cn.huskysir.Entity.MySQL.Emperor;
import cn.huskysir.Service.EmperorService;
import cn.huskysir.Utils.RedisUtil;
import cn.huskysir.Vo.EmperorVo;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Date;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* Emperor Service层（实现类）
*/
@Log4j2
@Service
public class EmperorServiceImpl implements EmperorService {
@Resource
EmperorMapper emperorMapper;
@Resource
DynastyMapper dynastyMapper;
@Resource
RedisUtil redisUtil;
/**
* 获得所有EmperorVo对象列表
*
* @return
*/
@Override
public List<EmperorVo> getAllEmperorVoList() {
// 判断Redis是否存在该结果
String key = "getAllEmperorVoList";
if (redisUtil.hasKey(key)) {
List<EmperorVo> emperorVoList = (List<EmperorVo>) redisUtil.get(key);
System.out.println("由Redis得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由Redis得到" + key + "数据");
return emperorVoList;
}
List<Emperor> emperorList = emperorMapper.selectList(null);
List<EmperorVo> emperorVoList = new LinkedList<>();
for (Emperor emperor : emperorList) {
EmperorVo emperorVo = new EmperorVo();
BeanUtils.copyProperties(emperor, emperorVo);
Dynasty dynasty = dynastyMapper.selectById(emperor.getDynastyId());
emperorVo.setDynastyName(dynasty.getName());
emperorVo.calculateTime();
emperorVoList.add(emperorVo);
}
System.out.println("由MySQL得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由MySQL得到" + key + "数据");
if (redisUtil.set(key, emperorVoList, 600)) {
System.out.println("Redis已存入" + key + "数据");
// 日志记录
log.info(new Date() + " Redis已存入" + key + "数据");
}
return emperorVoList;
}
/**
* 根据id获得EmperorVo对象
*
* @param id
* @return
*/
@Override
public EmperorVo getEmperorVoById(Integer id) {
// 判断Redis是否存在该结果
String key = "getEmperorVoById_" + String.valueOf(id);
if (redisUtil.hasKey(key)) {
EmperorVo emperorVo = (EmperorVo) redisUtil.get(key);
System.out.println("由Redis得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由Redis得到" + key + "数据");
return emperorVo;
}
Emperor emperor = emperorMapper.selectById(id);
EmperorVo emperorVo = new EmperorVo();
BeanUtils.copyProperties(emperor, emperorVo);
Dynasty dynasty = dynastyMapper.selectById(emperor.getDynastyId());
emperorVo.setDynastyName(dynasty.getName());
emperorVo.calculateTime();
System.out.println("由MySQL得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由MySQL得到" + key + "数据");
if (redisUtil.set(key, emperorVo, 600)) {
System.out.println("Redis已存入" + key + "数据");
// 日志记录
log.info(new Date() + " Redis已存入" + key + "数据");
}
return emperorVo;
}
/**
* 根据dynastyId获得所有EmperorVo对象列表
*
* @param dynastyId
* @return
*/
@Override
public List<EmperorVo> getEmperorListByDynastyId(Integer dynastyId) {
// 判断Redis是否存在该结果
String key = "getEmperorListByDynastyId_" + String.valueOf(dynastyId);
if (redisUtil.hasKey(key)) {
List<EmperorVo> emperorVoList = (List<EmperorVo>) redisUtil.get(key);
System.out.println("由Redis得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由Redis得到" + key + "数据");
return emperorVoList;
}
QueryWrapper<Emperor> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("dynasty_id", dynastyId);
List<Emperor> emperorList = emperorMapper.selectList(queryWrapper);
List<EmperorVo> emperorVoList = new LinkedList<>();
String nastyName = dynastyMapper.selectById(dynastyId).getName();
for (Emperor emperor : emperorList) {
EmperorVo emperorVo = new EmperorVo();
BeanUtils.copyProperties(emperor, emperorVo);
emperorVo.setDynastyName(nastyName);
emperorVo.calculateTime();
emperorVoList.add(emperorVo);
}
System.out.println("由MySQL得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由MySQL得到" + key + "数据");
if (redisUtil.set(key, emperorVoList, 600)) {
System.out.println("Redis已存入" + key + "数据");
// 日志记录
log.info(new Date() + " Redis已存入" + key + "数据");
}
return emperorVoList;
}
}
以“getEmperorListByDynastyId(Integer dynastyId)”方法为例，该方法是根据dynastyId获得List对象，首先会根据方法名及dynastyId在Redis数据库中查找，若存在则直接返回，否则从MySQL数据库中读取，并将结果存入Redis数据库中然后返回。使用log.info()记录数据库读取过程，该记录会存储于info.log文件中
该网站后台的info.log日志记录如下
[00:54:31:770] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:141) - Wed Sep 20 00:54:31 CST 2023 由MySQL得到getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:31:773] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:145) - Wed Sep 20 00:54:31 CST 2023 Redis已存入getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:35:853] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:141) - Wed Sep 20 00:54:35 CST 2023 由MySQL得到getEmperorListByDynastyId_2数据
[00:54:35:863] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:145) - Wed Sep 20 00:54:35 CST 2023 Redis已存入getEmperorListByDynastyId_2数据
[00:54:37:363] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:37 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:38:043] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:38 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_2数据
[00:54:39:214] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:39 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:39:936] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:39 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_2数据
四、总结
关于SpringBoot项目配置Redis与log4j2是查询官方文档以及他人博客得到的，本文中的Redis配置类、Redis工具类以及log4j2.xml配置文件来自网络，查证源自何处比较麻烦，所以在此感谢所有人的分享！
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