SpringBoot实战电商项目mall(30k+star)地址:github.com/macrozheng/…
摘要
之前有很多朋友提过,mall项目中的权限管理功能有性能问题,因为每次访问接口进行权限校验时都会从数据库中去查询用户信息。最近对这个问题进行了优化,通过Redis+AOP解决了该问题,下面来讲下我的优化思路。
前置知识
学习本文需要一些Spring Data Redis的知识,不了解的朋友可以看下《Spring Data Redis 最佳实践!》。
还需要一些Spring AOP的知识,不了解的朋友可以看下《SpringBoot应用中使用AOP记录接口访问日志》。
问题重现
在mall-security
模块中有一个过滤器,当用户登录后,请求会带着token经过这个过滤器。这个过滤器会根据用户携带的token进行类似免密登录的操作,其中有一步会从数据库中查询登录用户信息,下面是这个过滤器类的代码。
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当我们登录后访问任意接口时,控制台会打印如下日志,表示会从数据库中查询用户信息和用户所拥有的资源信息,每次访问接口都触发这种操作,有的时候会带来一定的性能问题。
1 | 复制代码2020-03-17 16:13:02.623 DEBUG 4544 --- [nio-8081-exec-2] c.m.m.m.UmsAdminMapper.selectByExample : ==> Preparing: select id, username, password, icon, email, nick_name, note, create_time, login_time, status from ums_admin WHERE ( username = ? ) |
使用Redis作为缓存
对于上面的问题,最容易想到的就是把用户信息和用户资源信息存入到Redis中去,避免频繁查询数据库,本文的优化思路大体也是这样的。
首先我们需要对Spring Security中获取用户信息的方法添加缓存,我们先来看下这个方法执行了哪些数据库查询操作。
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主要是获取用户信息和获取用户的资源信息这两个操作,接下来我们需要给这两个操作添加缓存操作,这里使用的是RedisTemple的操作方式。当查询数据时,先去Redis缓存中查询,如果Redis中没有,再从数据库查询,查询到以后在把数据存储到Redis中去。
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上面这种查询操作其实用Spring Cache来操作更简单,直接使用@Cacheable即可实现,为什么还要使用RedisTemplate来直接操作呢?因为作为缓存,我们所希望的是,如果Redis宕机了,我们的业务逻辑不会有影响,而使用Spring Cache来实现的话,当Redis宕机以后,用户的登录等种种操作就会都无法进行了。
由于我们把用户信息和用户资源信息都缓存到了Redis中,所以当我们修改用户信息和资源信息时都需要删除缓存中的数据,具体什么时候删除,查看缓存业务类的注释即可。
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经过上面的一系列优化之后,性能问题解决了。但是引入新的技术之后,新的问题也会产生,比如说当Redis宕机以后,我们直接就无法登录了,下面我们使用AOP来解决这个问题。
使用AOP处理缓存操作异常
为什么要用AOP来解决这个问题呢?因为我们的缓存业务类
UmsAdminCacheService
已经写好了,要保证缓存业务类中的方法执行不影响正常的业务逻辑,就需要在所有方法中添加try catch
逻辑。使用AOP,我们可以在一个地方写上try catch
逻辑,然后应用到所有方法上去。试想下,我们如果又多了几个缓存业务类,只要配置下切面即可,这波操作多方便!
首先我们先定义一个切面,在相关缓存业务类上面应用,在它的环绕通知中直接处理掉异常,保障后续操作能执行。
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这样处理之后,就算我们的Redis宕机了,我们的业务逻辑也能正常执行。
不过并不是所有的方法都需要处理异常的,比如我们的验证码存储,如果我们的Redis宕机了,我们的验证码存储接口需要的是报错,而不是返回执行成功。
对于上面这种需求我们可以通过自定义注解来完成,首先我们自定义一个CacheException
注解,如果方法上面有这个注解,发生异常则直接抛出。
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之后需要改造下我们的切面类,对于有@CacheException
注解的方法,如果发生异常直接抛出。
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接下来我们需要把@CacheException
注解应用到存储和获取验证码的方法上去,这里需要注意的是要应用在实现类上而不是接口上,因为isAnnotationPresent
方法只能获取到当前方法上的注解,而不能获取到它实现接口方法上的注解。
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总结
对于影响性能的,频繁查询数据库的操作,我们可以通过Redis作为缓存来优化。缓存操作不该影响正常业务逻辑,我们可以使用AOP来统一处理缓存操作中的异常。
项目源码地址
公众号
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本文转载自: 掘金