目的
缓存降低耗时接口的结果, 重复查询时候可以减少时间消耗
例子代码
最近 <乘风破浪的姐姐们> 开播, 我作为一名资深宅男, 肯定不会放过这个综艺, 当我们想要查询根据 id 获取每个姐姐的信息的时候, 可能会比较耗时, 而这些信息基本不会变, 这时候就是缓存模式出场了.
缓存模式
定义一个查询:
public interface QueryAction<T, R> { T queryFromCache(String key); T query(R r); void putToCache(String key, T t);}
定义一个抽象的缓存实现:
public abstract class AbstractQueryAction<T, R> implements QueryAction<T, R> { @Override public T queryFromCache(String key) { return (T) App.CACHE_MAP.get(key); } @Override public void putToCache(String key, T t) { App.CACHE_MAP.put(key, t); }}
定义一个模板:
public class CacheTemplate { public <T, R> T queryByCaching(QueryAction<T, R> queryAction, R r, String key) { T resultFromCahce = queryAction.queryFromCache(key); if (resultFromCahce != null) { return resultFromCahce; } T result = queryAction.query(r); queryAction.putToCache(key, result); return result; }}
这里有一个比较耗时的方法:
public class UserService { @SneakyThrows public static String queryUserName(String userId) { Thread.sleep(1000); if(Objects.equals("1",userId)) { return "黄圣依"; } if(Objects.equals("2",userId)) { return "伊能静"; } if(Objects.equals("3",userId)) { return "张雨绮"; } if(Objects.equals("4",userId)) { return "宁静"; } return "codog代码狗"; }}
使用:
System.out.println(cacheTemplate.queryByCaching(new AbstractQueryAction<String, String>() { @Override public String query(String userId) { return UserService.queryUserName(userId); }}, "123", "userid-123"));
课后作业
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将抽象缓存类换成 redis 实现
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思考如何保证缓存与接口的一致性
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了解缓存雪崩, 缓存穿透, 缓存击穿, 并改进文中的代码
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