springboot中的@Cacheable缓存来增加手动分页的查询效率为什么用手动分页业务用的jpa jpa中查了下没有数据库中间件

2024-07-04 11:50| 来源: 网络整理| 查看: 265

2024/7/3 19:45:09 claude-3-opus-20240229 当然可以！我们可以对代码进行进一步的优化，以提高性能。以下是一些优化建议：

使用缓存机制：

对于频繁查询的关键词或查询条件，可以考虑将查询结果缓存起来，避免重复查询数据库。可以使用 Spring 提供的缓存抽象（如 @Cacheable、@CacheEvict 等注解），或者使用第三方缓存库（如 Redis）来实现缓存功能。优化正则表达式：

在提取价格的数字部分时，可以预编译正则表达式，避免每次都重新编译。可以将正则表达式的编译过程移到类的静态初始化块中，只编译一次。优化比较器：

在创建价格比较器时，可以考虑使用 Java 8 的 Comparator.comparing() 方法，并结合 BigDecimal::new 方法引用来简化代码。可以将价格字段的提取逻辑抽取到单独的方法中，提高代码的可读性和可维护性。延迟加载：

在查询结果中，可以考虑使用延迟加载（Lazy Loading）机制，只在需要时才加载关联的实体或集合。可以在实体类的关联属性上添加 @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) 或 @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY) 等注解，以启用延迟加载。批量查询：

如果需要查询多个关联实体，可以考虑使用批量查询（Batch Fetching）机制，减少数据库查询次数。可以在实体类的关联属性上添加 @BatchSize(size = n) 注解，指定批量查询的大小。使用索引：

在数据库表中为常用的查询字段添加索引，加快查询速度。可以在实体类的相应字段上添加 @Index 注解，指定索引的名称和属性。优化分页查询：

在进行分页查询时，可以考虑使用游标分页（Cursor-based Pagination）而不是基于偏移量的分页，以提高查询性能。可以使用 Pageable 接口的 previousOrFirst()、next() 等方法来实现游标分页。以下是优化后的代码示例：

java @Service public class SearchService { private static final Pattern PRICE_PATTERN = Pattern.compile(“\d+(\.\d+)?”);

@Autowired private SpuRepository spuRepository; @Autowired private SearchHistoryRepository searchHistoryRepository; @Cacheable(value = "search", key = "#q + '_' + #page + '_' + #count + '_' + #sortDirection") public Page searchWithIKAnalyzer(String q, Integer page, Integer count, String sortDirection) { // ... // 构建动态查询条件 Specification spec = (root, query, criteriaBuilder) -> { // ... }; // 判断是否需要排序 if ("asc".equalsIgnoreCase(sortDirection) || "desc".equalsIgnoreCase(sortDirection)) { // 查询全部符合条件的结果 List spuList = spuRepository.findAll(spec); // 创建一个比较器，用于比较 Spu 对象的价格字段 Comparator priceComparator = Comparator.comparing(this::extractPrice); // 检查排序方向 if ("desc".equalsIgnoreCase(sortDirection)) { priceComparator = priceComparator.reversed(); } // 对结果进行排序 spuList.sort(priceComparator); // 手动进行分页 int start = page * count; int end = Math.min(start + count, spuList.size()); List pagedList = spuList.subList(start, end); // 创建一个新的 Page 对象，包含分页后的结果 return new PageImpl(pagedList, PageRequest.of(page, count), spuList.size()); } else { // 使用普通分页查询 Pageable paging = PageRequest.of(page, count); return spuRepository.findAll(spec, paging); } } private BigDecimal extractPrice(Spu spu) { String price = spu.getPrice(); String discountPrice = spu.getDiscountPrice(); String priceToCompare = discountPrice != null ? discountPrice : price; if (priceToCompare != null) { Matcher matcher = PRICE_PATTERN.matcher(priceToCompare); if (matcher.find()) { return new BigDecimal(matcher.group()); } } return BigDecimal.ZERO; } // ...

} 在优化后的代码中，我们做了以下改进：

使用 @Cacheable 注解对查询结果进行缓存，避免重复查询数据库。将正则表达式的编译过程移到类的静态初始化块中，只编译一次。使用 Comparator.comparing() 方法和方法引用简化价格比较器的创建。将价格字段的提取逻辑抽取到单独的 extractPrice() 方法中，提高代码的可读性和可维护性。这些优化建议可以根据实际情况选择应用，以提高代码的性能和可维护性。同时，还需要根据具体的业务需求和数据量来权衡优化的成本和收益。

如果你有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

2024/7/3 19:47:47 @Cacheable(value = “search”, key = “#q + ‘’ + #page + ‘’ + #count + ‘_’ + #sortDirection”)是什么意思？

@Cacheable 是 Spring 框架提供的缓存注解，用于将方法的返回值缓存起来，以提高性能。让我详细解释一下 @Cacheable 注解的各个参数的含义：

value 参数：

value 参数指定了缓存的名称或分组。在这个例子中，value 被设置为 “search”，表示将查询结果缓存在名为 “search” 的缓存中。不同的缓存名称可以用来区分不同的缓存数据。

key 参数：

key 参数指定了缓存的键，用于唯一标识缓存中的每个条目。在这个例子中，key 的值为 “#q + ‘’ + #page + '’ + #count + ‘_’ + #sortDirection”。“#q”、“#page”、“#count” 和 “#sortDirection” 分别对应方法参数中的 q、page、count 和 sortDirection 变量。这个键的组成方式表示，缓存的键由查询关键词 (q)、页码 (page)、每页数量 (count) 和排序方向 (sortDirection) 组合而成。每个参数之间用下划线 “_” 进行分隔，形成一个唯一的键。

举个例子，假设调用该方法时的参数为：

q = “手机”page = 0count = 10sortDirection = “asc”

那么生成的缓存键就会是 “手机_0_10_asc”。

使用 @Cacheable 注解后，当首次调用该方法时，Spring 会执行实际的方法逻辑，并将返回值缓存起来，缓存的键为生成的键值。在后续的调用中，如果传入的参数生成的键与缓存中存在的键相同，那么 Spring 将直接从缓存中获取结果，而不会再次执行方法的逻辑，从而提高了性能。

需要注意的是，使用 @Cacheable 注解需要配置相应的缓存管理器和缓存配置，以确保缓存功能正常工作。Spring 提供了多种缓存管理器的实现，如 EhCache、Redis 等，可以根据实际需求进行选择和配置。

总之，@Cacheable(value = “search”, key = “#q + ‘’ + #page + '’ + #count + ‘_’ + #sortDirection”) 的作用是将查询结果缓存起来，缓存的键由查询关键词、页码、每页数量和排序方向组成，以提高查询性能和减少重复的数据库访问。

怎么缓存的时间比如有了新加的数据怎么办？

在使用 @Cacheable 注解进行缓存时，如果有新的数据添加或修改，确实需要考虑缓存的更新策略。以下是几种常见的处理方式：

设置合适的缓存过期时间（TTL）：

可以通过设置缓存的过期时间来控制缓存的有效期。在 @Cacheable 注解中，可以使用 @Cacheable(value = "search", key = "...", timeout = 3600) 来指定缓存的过期时间，单位为秒。当缓存达到过期时间后，再次访问时会自动从数据库中获取最新的数据，并更新缓存。需要根据数据的更新频率和业务需求来设置合适的过期时间，既能保证数据的实时性，又能减少数据库的访问压力。

主动清除缓存：

在添加新数据或修改数据时，可以主动清除相关的缓存，以保证数据的一致性。可以使用 @CacheEvict 注解来标记清除缓存的方法，指定要清除的缓存名称和键。例如，在添加新的 Spu 对象时，可以调用一个清除缓存的方法：@CacheEvict(value = "search", allEntries = true) public void clearSearchCache() { // 此方法被调用时，会清除 "search" 缓存中的所有条目 } 在修改 Spu 对象时，也可以根据具体的键来清除对应的缓存条目。

使用缓存同步机制：

如果应用程序部署在多个节点上，可以考虑使用分布式缓存（如 Redis）并启用缓存同步机制。当一个节点上的数据发生变更时，可以通过缓存同步机制将变更广播到其他节点，以保证各个节点的缓存数据一致性。Spring Cache 提供了一些缓存同步的解决方案，如使用 Redis Pub/Sub 机制或使用 Apache Ignite 等分布式缓存框架。

定时刷新缓存：

可以通过定时任务的方式，定期刷新缓存中的数据。可以使用 Spring 的调度器（如 @Scheduled 注解）来定义定时任务，定期从数据库中获取最新的数据，并更新缓存。定时刷新的频率可以根据数据的更新频率和业务需求来确定，以平衡数据的实时性和系统的性能。

以上是几种常见的缓存更新策略，可以根据具体的业务场景和需求来选择适合的方式。在实际开发中，还需要综合考虑缓存的粒度、数据的一致性要求、系统的并发访问等因素，以设计出合适的缓存方案。

同时，还建议对缓存的使用进行监控和调优，以确保缓存的有效性和系统的性能表现。可以使用一些缓存监控工具（如 Spring Boot Actuator）来监控缓存的命中率、缓存大小等指标，并根据监控结果进行相应的优化和调整。

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