1.注解

package com.yun.smart.annotation;

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
import java.util.concurrent.TimeUnit; @Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface CacheAnnotation { /**
* 缓存key值
* @return
*/
String key(); /**
* 缓存时长
* @return
*/
long timeToLive(); /**
* 对象类型
* @return
*/
Class<?> clazz(); /**
* 缓存时长单位,默认分
* @return
*/
TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.MINUTES; }

  

2.AOP

package com.yun.smart.aspect;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component; import com.yun.smart.annotation.CacheAnnotation;
import com.yun.smart.redis.RedisService; @Component
@Aspect
public class CacheAspect { private static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CacheAspect.class); @Autowired
private RedisService redisService; @Around("within(com.yun.smart.cache.service.*) && @annotation(cacheAnnotation)")
public Object doAround(ProceedingJoinPoint pJoinPoint, CacheAnnotation cacheAnnotation) throws Throwable {
String key = cacheAnnotation.key();
TimeUnit timeUnit = cacheAnnotation.timeUnit();
long timeToLive = cacheAnnotation.timeToLive();
Class<?> clazz = cacheAnnotation.clazz(); //获取参数
Object[] args = pJoinPoint.getArgs();
if (args[0] == null) return null; key = key.concat(args[0].toString());
Object obj = redisService.get(key, clazz); if (obj == null) {
Object result = pJoinPoint.proceed();
if (result == null) {
LOGGER.warn("[{}]无命中。", key);
return null;
} redisService.put(key, result, timeToLive, timeUnit);
LOGGER.debug("从数据库命中:{}", result);
return result;
} else {
LOGGER.debug("从缓存命中:{}", obj);
return obj;
} } }

  

 3.使用

/**
* 根据openId查询用户信息
* @param openId
* @return
*/
@CacheAnnotation(key=CacheConstant.USER, clazz=UserInfo.class, timeToLive=24, timeUnit=TimeUnit.HOURS)
public UserInfo getUserInfoById(Long userInfoId) {
return userInfoService.selectById(userInfoId);
}

  

注解+AOP实现redis遍历缓存的更多相关文章

  1. ssm+redis 如何更简洁的利用自定义注解+AOP实现redis缓存

    基于 ssm + maven + redis 使用自定义注解 利用aop基于AspectJ方式 实现redis缓存 如何能更简洁的利用aop实现redis缓存,话不多说,上demo 需求: 数据查询时 ...

  2. SpringBoot AOP控制Redis自动缓存和更新

    导入redis的jar包 <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</gro ...

  3. 基于aop的redis自动缓存实现

    目的: 对于查询接口所得到的数据,只需要配置注解,就自动存入redis!此后一定时间内,都从redis中获取数据,从而减轻数据库压力. 示例: package com.itliucheng.biz; ...

  4. 使用AOP 实现Redis缓存注解,支持SPEL

    公司项目对Redis使用比较多,因为之前没有做AOP,所以缓存逻辑和业务逻辑交织在一起,维护比较艰难所以最近实现了针对于Redis的@Cacheable,把缓存的对象依照类别分别存放到redis的Ha ...

  5. spring aop搭建redis缓存

    SpringAOP与Redis搭建缓存 近期项目查询数据库太慢,持久层也没有开启二级缓存,现希望采用Redis作为缓存.为了不改写原来代码,在此采用AOP+Redis实现. 目前由于项目需要,只需要做 ...

  6. SpringBoot集成Redis实现缓存处理(Spring AOP实现)

    第一章 需求分析 计划在Team的开源项目里加入Redis实现缓存处理,因为业务功能已经实现了一部分,通过写Redis工具类,然后引用,改动量较大,而且不可以实现解耦合,所以想到了Spring框架的A ...

  7. SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(三十九):使用Redis分布式锁(Redisson)+自定义注解+AOP实现微服务重复请求控制

      通常我们可以在前端通过防抖和节流来解决短时间内请求重复提交的问题,如果因网络问题.Nginx重试机制.微服务Feign重试机制或者用户故意绕过前端防抖和节流设置,直接频繁发起请求,都会导致系统防重 ...

  8. SpringAOP与Redis搭建缓存

    近期项目查询数据库太慢,持久层也没有开启二级缓存,现希望采用Redis作为缓存.为了不改写原来代码,在此采用AOP+Redis实现. 目前由于项目需要,只需要做查询部分: 数据查询时每次都需要从数据库 ...

  9. Redis+Spring缓存实例

    转自:小宝鸽 一.Redis了解 1.1.Redis介绍: redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).lis ...

随机推荐

  1. centos更新git

    安装完centos 7后默认的git版本为1.8,有些软件需要更新版本的git,但是在yum库中并没有更高的git版本,所以需要下载安装包进行手动安装,git下载地址:https://git-scm. ...

  2. sizeof 的妙用

    (1)sizeof也可以对一个函数调用求值,其结果是函数返回类型的大小,函数并不会被调用.

  3. RSA算法在Python Django中的简单应用

    说明 RSA算法是当今使用最广泛,安全度最高的加密算法. • RSA算法的安全性理论基础 [引]根据百科介绍,对极大整数做因数分解的难度决定了RSA算法的可靠性.换言之,对一极大整数做因数分解愈困难, ...

  4. Web应用漏洞-NGINX各类请求头缺失对应配置

    前言 随着越来越多的网络访问通过WEB界面进行操作,WEB安全已经成为互联网安全的一个热点,基于WEB的攻击广为流行,SQL注入.跨站脚本等WEB应用层漏洞的存在使得网站沦陷.页面篡改.网页挂马等攻击 ...

  5. noip模拟4[随·单·题·大佬]

    woc    woc   woc难斩了人都傻了 害上来先看T1,发现这不就是一个小期望嘛(有啥的)真是!!打算半个小时秒掉 可是吧,读着读着题面,发现这题面有大问题,后来去找老师,还是我nb给题挑错, ...

  6. Tensor基本理论

    Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 ...

  7. 用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈

    用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对 ...

  8. IPv6 与 IPv4现状

    IPv6 与 IPv4现状 一.概述 (1) IPv4可提供bai4,294,967,296个地址,IPv6将原来的32位地址空间增大du到128位,数目是zhi2的128次方.能够对地球上每平方米d ...

  9. Git操作_从github远程仓库克隆到本地仓库, 本地代码提交

    实现目的: 从github远程仓库克隆到本地仓库:本地代码提交到远程仓库. 一.从github远程仓库克隆到本地仓库: 命令行切换到指定的仓库想存放的目录,执行如下命令:git clone  远程仓库 ...

  10. sql server数据库性能优化之2-避免使用CTE公用表达式的递归【by zhang502219048】

    数据库优化中的一个实例,记录一下: 1. 原来用了CTE公用表达式的递归,reads高达约40万,看查询执行计划,使用了Nested Loops: 2. 优化去掉递归,改用其它方式实现,reads降低 ...