实现思路：
前面已经实现了移动端菜品查看功能，对应的服务端方法为DishController中的list方法，此方法会根据前端提交的查询条件进行数据库查询操作。在高并发的情况下，频繁查询数据库会导致系统性能下降，服务端响应时间增长。现在需要对此方法进行缓存优化，提高系统的性能
具体的实现思路：
1、改造DishController的list方法，先从Redis中获取菜品数据，如果有则直接返回，无需查询数据库；如果没有则查询数据库，并将查询到的菜品数据放入Redis中
2、改造DishController的save和update方法，加入清理缓存的逻辑
注意：在使用缓存时，要注意数据库中的数据和缓存中的数据一致，如果数据库中的数据发生变化，需要及时清理缓存数据
@GetMapping("/list")
public R<List<DishDto>> list(Dish dish){
List<DishDto> dishDtos = null;
//动态构造key
String key = "dish_" + dish.getCategoryId() + "_" + dish.getStatus();
//先从redis中获取缓存数据
dishDtos = (List<DishDto>)redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(dishDtos!=null){
//如果存在，直接返回，无需查询数据库
return R.success(dishDtos);
}
//如果不存在，需要查询数据库，将查询到的菜品数据缓存到Redis
Long categoryId = dish.getCategoryId();
//构造条件查询
LambdaQueryWrapper<Dish> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.eq(categoryId!=null, Dish::getCategoryId, categoryId);
//添加排序条件
queryWrapper.orderByAsc(Dish::getSort).orderByDesc(Dish::getUpdateTime);
//查询status=1启售的菜品
queryWrapper.eq(Dish::getStatus, 1);
List<Dish> dishes = dishService.list(queryWrapper);
//将菜品和对应口味信息封装到dishDto
dishDtos = dishes.stream().map((item) -> {
DishDto dishDto = new DishDto();
BeanUtils.copyProperties(item, dishDto);
//根据菜品id查询对应的口味
LambdaQueryWrapper<DishFlavor> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
lambdaQueryWrapper.eq(DishFlavor::getDishId, item.getId());
List<DishFlavor> flavors = dishFlavorService.list(lambdaQueryWrapper);
dishDto.setFlavors(flavors);
return dishDto;
}).collect(Collectors.toList());
//如果不存在，需要查询数据库，将查询到的菜品数据缓存到Redis
redisTemplate.opsForValue().set(key, dishDtos, 60, TimeUnit.MINUTES);
return R.success(dishDtos);
}
/** * 将菜品和菜品风味保存到对应的表里面(新增) * @return */ @PostMapping public R<String> save(@RequestBody DishDto dishDto){ dishService.saveWithFlavor(dishDto); //log.info(dishDto.toString()); //清理所有菜品的缓存数据 // Set keys = redisTemplate.keys("dish_*"); //redisTemplate.delete(keys); //清理某个分类下面的菜品缓存数据 String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId() + "_1"; redisTemplate.delete(key); return R.success("新增菜品成功"); }
/** * 修改菜品 * @param dishDto * @return */ @PutMapping public R<String> update(@RequestBody DishDto dishDto){ dishService.updateWithFlavor(dishDto); //清理所有菜品的缓存数据 // Set keys = redisTemplate.keys("dish_*"); //redisTemplate.delete(keys); //清理某个分类下面的菜品缓存数据 String key = "dish_" + dishDto.getCategoryId() + "_1"; redisTemplate.delete(key); return R.success("修改成功"); }