redis——對項目的一些優化方案

這是我們之前項目的業務流程，做一下簡單介紹。

登錄：

用戶輸入賬號、密碼、驗證碼。我們先判斷用戶輸入的驗證碼是不是我們session存的驗證碼，然后去查賬號密碼是否正確。

如果登錄成功，發送給用戶一張憑證（ticket）。

登錄后

之后的每次請求，用戶攜帶ticket，服務器得到后，根據ticket去login_ticket表中查找登錄信息，并且根據登錄信息再查user表獲得更多的用戶信息。

使用Redis存儲驗證碼

- 驗證碼需要頻繁的訪問與刷新，對性能要求較高。

- 驗證碼不需永久保存，通常在很短的時間后就會失效。

- 分布式部署時，存在Session共享的問題。

我們重構思路：進入登錄頁面會訪問驗證碼方法，此方法會自動生成一個驗證碼和圖片，將驗證碼和圖片輸出給瀏覽器，并且下發一個cookies，這個cookies里面存的是一段隨機數，這段隨機數作為key存在Redis里面（之前是存session），value就是驗證碼，并設置一個過期時間；

//驗證碼

@RequestMapping(path = "/kaptcha", method = RequestMethod.GET)

public void getKaptcha(HttpServletResponse response/*, HttpSession session*/) {

// 生成驗證碼

String text = kaptchaProducer.createText();

BufferedImage image = kaptchaProducer.createImage(text);

// 將驗證碼存入session

//session.setAttribute("kaptcha", text);

//驗證碼的歸屬

String owner= CommunityUtil.generateUUID();

Cookie cookie=new Cookie("kaptchaOwner",owner);

cookie.setMaxAge(60);

cookie.setPath(contextPath);

response.addCookie(cookie);

//存入redis

String redisKey= RedisKeyUtil.getKaptchaKey(owner);

redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,text,60, TimeUnit.SECONDS);

// 將圖片輸出給瀏覽器

response.setContentType("image/png");

try {

OutputStream os = response.getOutputStream();

ImageIO.write(image, "png", os);

} catch (IOException e) {

logger.error("響應驗證碼失敗:" + e.getMessage());

}

}

@RequestMapping(path = "/login",method = RequestMethod.POST)

public String login(String username,String password,String code,boolean rememberme,

Model model,/*HttpSession session,*/HttpServletResponse response,

@CookieValue("kaptchaOwner") String kaptchaOwner){

// 檢查驗證碼

//String kaptcha = (String) session.getAttribute("kaptcha");

String kaptcha=null;

if(StringUtils.isNotBlank(kaptchaOwner)){

String redisKey=RedisKeyUtil.getKaptchaKey(kaptchaOwner);

kaptcha=(String) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);

}

if(StringUtils.isBlank(kaptcha) || StringUtils.isBlank(code) || !kaptcha.equalsIgnoreCase(code)){

model.addAttribute("codeMsg", "驗證碼不正確!");

return "/site/login";

}

// 檢查賬號,密碼

int expiredSeconds = rememberme ? REMEMBER_EXPIRED_SECONDS : DEFAULT_EXPIRED_SECONDS;

Map map = userService.login(username, password, expiredSeconds);

if (map.containsKey("ticket")) {

Cookie cookie = new Cookie("ticket", map.get("ticket").toString());

cookie.setPath(contextPath);

cookie.setMaxAge(expiredSeconds);

response.addCookie(cookie);

return "redirect:/index";

} else {

...

}

}

使用Redis存儲登錄憑證

- 處理每次請求時，都要查詢用戶的登錄憑證，訪問的頻率非常高。

登錄時不存MySQL里，存redis里

public Map login(String username,String password,int expiredSeconds){

Map map=new HashMap<>();

// 生成登錄憑證

LoginTicket loginTicket = new LoginTicket();

loginTicket.setUserId(user.getId());

loginTicket.setTicket(CommunityUtil.generateUUID());

loginTicket.setStatus(0);

loginTicket.setExpired(new Date(System.currentTimeMillis() + expiredSeconds * 1000));

//loginTicketMapper.insertLoginTicket(loginTicket);

String redisKey= RedisKeyUtil.getTicketKey(loginTicket.getTicket());

redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,loginTicket);

...

}

查找

退出時也是改redis

public void logout(String ticket) {

//loginTicketMapper.updateStatus(ticket, 1);

String redisKey= RedisKeyUtil.getTicketKey(ticket);

LoginTicket loginTicket=(LoginTicket) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);

loginTicket.setStatus(1);

redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,loginTicket);

}

使用Redis緩存用戶信息

- 處理每次請求時，都要根據憑證查詢用戶信息，訪問的頻率非常高。

緩存用戶信息：因為會經常根據userid來查詢user對象，所以使用redis來緩存提高服務器性能。使用redis的String類型，存入user對象，會自動將整個對象轉換成json字符串，同時設置過期時間；

取值：優先從redis中取，取不到的時候從mysql中取，并將數據初始化到redis中

更新：更新的時候先更新mysql中的值，然后清除緩存數據；

// 1.優先從緩存中取值

private User getCache(int userId) {

String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);

return (User) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);

}

// 2.取不到時初始化緩存數據

private User initCache(int userId) {

User user = userMapper.selectById(userId);

String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);

redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);

return user;

}

// 3.數據變更時清除緩存數據

private void clearCache(int userId) {

String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);

redisTemplate.delete(redisKey);

}

public User findUserById(int id) {

// return userMapper.selectById(id);

User user = getCache(id);

if (user == null) {

user = initCache(id);

}

return user;

}

public int updateHeader(int userId, String headerUrl) {

//return userMapper.updateHeader(userId, headerUrl);

int rows=userMapper.updateHeader(userId, headerUrl);

clearCache(userId);

return rows;

}

Redis

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