基于Spring Data Redis与RabbitMQ实现字符串缓存和计数功能（数据同步）

2023 年 11 月 09 日

151 次浏览

2915字数

在Java开发领域中核心技术栈之一包括Spring Data Redis和RabbitMQ。前者供我们提供出色的数据存储和缓存能力，后者则可以帮助我们在复杂的分布式系统环境中实现可靠的消息传递。以添加一个字符串缓存和计数功能为例，我们会看到如何结合这两种技术产生强大的异步处理和高速缓存处理能力。

辣椒咖喱所说，“人生中什么都能缺，唯独不能缺乏调料。” 对于服务器的流量来说，如果把每一个用户的请求比作是一种特色香料, 那Spring Data Redis 就是我们的“味道存储器”。对于高频繁、低延迟的需求，我们需要一个能快速响应并且能缓存数据的“大脑”。这就是Redis的强项：作为一个内存数据库，Redis以其超高速的读写能力成为了这类需求的理想选择。

首先，我们需要在pom.xml文件中导入对应的依赖：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后，在配置文件application.properties中为Redis配置一些基本信息：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

在Spring Boot应用中我们可以利用 StringRedisTemplate对象对Redis数据库直接进行操作，比如为某个用户增加一次访问计数：

@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;

public void incrementUserCount(String userId) {
    redisTemplate.opsForValue().increment(userId, 1);
}

您可能已经意识到一个问题，我们的“味道存储器”随着用户的使用会愈来愈“丰富”，也就是我们的内存会袈裟袈裟地装满数据。于是我们需要一个“厨师”，将存储器中过多的“调料”进行处理并用饭进行搭配，这就是我们后面要说的RabbitMQ了。

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，它可以用来通过普通协议在分布式/集群环境传递消息。RabbitMQ是用Erlang语言来编写的，并且RabbitMQ是基于AMQP（高级消息队列协议）协议的。

现在，我们就来看看如何将RabbitMQ融合入我们的体系中。

首先，添加RabbitMQ的依赖到pom.xml：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

之后，我们在properties文件中进行配置：

spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

然后，我们写一个简单的服务类，通过RabbitTemplate的convertAndSend方法，我们把需要在另一个服务处理的userId和计数传递给RabbitMQ:

@Autowired
private AmqpTemplate rabbitTemplate;

public void sendMessage(String userId) {
    Long count = redisTemplate.opsForValue().get(userId);
    rabbitTemplate.convertAndSend("UserCountQueue", new UserCountMessage(userId, count));
}

那么RabbitMQ收到UserCountMessage之后如何处理呢？这就需要我们再写一个监听类MessageListener，当UserCountQueue有新的message到达时，我们可以对message进行处理：

@Service
public class MessageListener {
    @RabbitListener(queues = "UserCountQueue")
    public void handleUserCountMessage(UserCountMessage message) {
        //对message中的userId和count进行处理，比如将数据同步到数据库或者其他存储
    }
}

总的来说，借助Spring Data Redis和RabbitMQ，我们可以轻松实现字符串缓存和计数的功能。而关键的部分不过是一些"厨房的套路"，一旦你掌握了这些套路，那么你就像厨师一样可以准备出一道道饕餮美食了。通过这种方式促进数据处理效率无疑将大大提高我们的生产力。