使用redis和fastjson做应用和mysql之间的缓存

第一次做这种javaweb的项目，难免还是要犯很多错误。
大概也知道，redis常常被用来做应用和mysql之间的缓存。模型大概是这样子的。

为了让redis能够缓存mysql数据库中的数据，我写了很多这样类似的代码：

原来的查询商品

public Product selectProductById(int id) {
    Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(id);
    if (product != null) {
        String detail = product.getDetail();
        if (detail != null) {
            product.setDetail(HtmlUtils.string2Html(detail));// 进行html转义，替换html转义符
        }
    }
    return product;
}

public Product selectProductById(int id) {
    Product product = JSONObject.parseObject(redisCli.get(PRODUCT_KEY +  id), Product.class);
    if (product != null) {
        product = productMapper.selectByPrimaryKey(id);
        String detail = product.getDetail();
        if (detail != null) {
            product.setDetail(HtmlUtils.string2Html(detail));// 进行html转义，替换html转义符
        }
        redisCli.set(PRODUCT_KEY + product.getId(), JSONObject.toJSON(product).toString(),
                30);
    }
    return product;
}

@RequestMapping("/wxIndex/{id}")
public ModelAndView goWxIndex(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
        @PathVariable(value = "id") Integer id) {
    
    ModelAndView mv = new ModelAndView(); 
    mv.setViewName(ViewNameConstant.WXINDEX); 
    //一些逻辑代码
    return mv;
}

@RequestMapping("/wxIndex/{id}")
public ModelAndView goWxIndex(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
        @PathVariable(value = "id") Integer id) {
    
    ModelAndView mv = JSONObject.parseObject(redisCli.get("index"),ModelAndView.class);
    if(mv != null)
    {
        return mv;
    }
    mv = new ModelAndView();
    mv.setViewName(ViewNameConstant.WXINDEX); 
    //一些逻辑代码
    redisCli.put("index",JSONObject.toString(mv),30);
    return mv;
}

于是代码越来越乱。

慢慢学习和适应spring的思想中，明白，我们可以使用拦截的方式去做mysql的缓存。我们拦截到一个sql语句，于是把这条sql语句作为key，把返回的结果作为value保存到redis里面去，失效时间为30秒钟；
期间如果发现一个有insert或者update就把对应表的所有的缓存给清理掉。
有了思想就下手去做好了。不曾想发现mybatis已经提供了对应好的缓存的接口Cache，思想和上述完全一致。
那么我们也就是用他的接口好了。

mybatis默认缓存是PerpetualCache，可以查看一下它的源码，发现其是Cache接口的实现；那么我们的缓存只要实现该接口即可。

该接口有以下方法需要实现：

public abstract interface Cache
  String getId();
  int getSize();
  void putObject(Object key, Object value);   
  Object getObject(Object key);                   
  Object removeObject(Object key);
  void clear();
  ReadWriteLock getReadWriteLock();
}

最重要的两个接口是putObject和getObject；任何select语句都会首先请求getObject函数，如果返回为null，那么再去请求mysql数据库；我们在mysql中取到数据之后，调用putObject函数，进行缓存数据的保存。
序列图为：

网上提供的案例，大部分是这样子:

public class MybatisRedisCache implements Cache {

    private RedisCli redisCli;
    @Override  
    public void putObject(Object key, Object value) {  
        logger.debug(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject:"+key+"="+value);  
        redisCli.set(SerializeUtil.serialize(key.toString()), SerializeUtil.serialize(value));  
    }  
  
    @Override  
    public Object getObject(Object key) {  
        Object value = SerializeUtil.unserialize(redisCli.get(SerializeUtil.serialize(key.toString())));  
        logger.debug(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>getObject:"+key+"="+value);  
        return value;  
    }  
}

public class SerializeUtil {  
    public static byte[] serialize(Object object) {  
        ObjectOutputStream oos = null;  
        ByteArrayOutputStream baos = null;  
        try {  
        //序列化  
          baos = new ByteArrayOutputStream();  
          oos = new ObjectOutputStream(baos);  
          oos.writeObject(object);  
          byte[] bytes = baos.toByteArray();  
          return bytes;  
        } catch (Exception e) {  
           e.printStackTrace();  
        }  
          return null;  
        }  
           
    public static Object unserialize(byte[] bytes) {  
        ByteArrayInputStream bais = null;  
        try {  
          //反序列化  
          bais = new ByteArrayInputStream(bytes);  
          ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);  
          return ois.readObject();  
        } catch (Exception e) {  
           
        }  
          return null;  
        } 
} 

如果是通过java提供的序列化进行实体类和String的转换，那么我们要修改所有已经存在的实体Bean类，工作量太大；而且java的序列化效率又低；我们还是考虑使用工程已经引入的fastjson好；使用fastjson，就必须在缓存数据的时候，同时缓存数据的类型；我们使用redis的hash结构，就能解决这个问题

于是接口就成了下面这个样子：

public class MybatisRedisCache implements Cache {
    private RedisCli redisCli;
    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        String keyStr = getKey(key);
        
        Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();
        //如果是多组数据，那么保存的方式不同，多组的情况需要保存子实体类型
        if(value.getClass().equals(ArrayList.class))
        {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List<Object> list = (List<Object>)value;
            map.put("type", "java.util.ArrayList");
            if(list.size() > 0)
            {
                map.put("subType", list.get(0).getClass().getCanonicalName());
            }
            else
            {
                map.put("subType",Object.class.getCanonicalName());
            }
            map.put("value", JSONObject.toJSONString(value));
        }
        else
        {
            map.put("type", value.getClass().getCanonicalName());
            map.put("value", JSONObject.toJSONString(value));
        }
        this.redisCli.hAllSet(keyStr, map,30);
        this.cacheKeys.add(keyStr);
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        try
        {
            String keyStr = getKey(key);
            
            Map<Object,Object> map = this.redisCli.hAllGet(keyStr);
            String type = (String)map.get("type");
            String value = (String)map.get("value");
            
            if(type == null || value == null)
            {
                return null;
            }
            
            if("java.util.ArrayList".equals(type))
            {
                String subType = (String)map.get("subType");
                return JSONObject.parseArray(value, Class.forName(subType));
            }
            else
            {
                return JSONObject.parseObject(value, Class.forName(type));
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
        
    }
    
    @Override
    public void clear() {
        if(this.cacheKeys.isEmpty())
        {
            return ;
        } 
        for(String key : this.cacheKeys)
        {
            this.redisCli.del(key);
        }
        this.cacheKeys.clear();
    }
}