个人网站性能优化经历Redis优化过程

Posted 2021-11-22 exodus3

自己搭建了一个基于SpringBoot+Spring Security+MyBatis+mysql+Redis+Thymeleaf的博客网站
上线个人云服务器后，发现服务器访问慢。个人服务器是1核2G的，1M宽带，虽然服务器是低配的，但是可以通过优化代码，中间件等手段，来提升性能。

一、redis文章缓存

网站虽然用上了redis缓存，但是缓存只用到了文章点赞，文章访问量等等，根本没有发挥出缓存的真正作用，这个博客网站最常用的就是网站首页，博客文章，重点是要把这两个加入缓存。
缓存是基于内存的，读取速度比数据库快很多，数据库是基于硬盘的。

1、先理清逻辑，博客文章加入缓存之前是这样的逻辑：一般访问文章，先从数据库读取数据，如果有数据，直接返回，如果没有找到数据，返回404，或者返回空。

2、加入缓存的话，访问文章，先从缓存中读取，如果找到了，就不用再读取数据库，如果没找到数据，再读取数据库，从数据库读取数据，这里就跟步骤一相同。另外，缓存中没读到的数据，而数据库读到的数据，加入到缓存里面，这样，下次再访问这篇文章，就不用再访问数据库了，增加数据库的压力。

3、如果缓存没有这篇文章，数据库也没有这篇文章，那还要不要加缓存呢？

答案是要的，这是因为如果用户一直访问这篇不存在的文章，那么就会持续增加数据库的压力，因此加入缓存，减少数据库的压力。

4、内存是有限的，是要一直把数据库不存在的文章加入缓存吗？

比如把01文章，02文章，03文章…一大批文章都不存在，都要加入缓存吗？

答案是要的，可以设置缓存失效的时间，比如30秒，也可以设置一小时等等，具体看你具体使用。

5、更新文章之后，缓存记得也要进行更新。

更新缓存操作：先找缓存，找到该文章的缓存，对缓存进行删除，之后再进行新增操作。

理清了思路，接下来就是代码了：

/**
 * 向redis中保存文章内容
 */
public void putArticleOnRedis(String key, Object field, Object value) {
    hashRedisServiceImpl.put(key, field, value);
}

/**
 * 获得redis中的文章内容
 */
public Object getArticleOnRedis(String key, Object field) {
    boolean articleExist = hashRedisServiceImpl.hasHashKey(key, field);
    if (articleExist) {
        return hashRedisServiceImpl.get(key, field);
    }
    return null;
}

/**
 * 获取文章
 *
 * @param articleId 文章id
 * @return
 */
@PostMapping("/getArticleByArticleId")
public @ResponseBody
JSONObject getArticleById(@RequestParam("articleId") String articleId,
                          @AuthenticationPrincipal Principal principal) {
    String username = null;
    try {
        username = principal.getName();
    } catch (NullPointerException e) {
        logger.info("This user is not login");
    }
    //取缓存
    try {
        Object articleByRedis = redisService.getArticleOnRedis("article", articleId);
        if (articleByRedis != null) {
            JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(articleByRedis);
            Object articleTitle = jsonObject.get("articleTitle");
            logger.info("取缓存里面的文章:" + articleTitle);
            return jsonObject;
        } else {
            //取数据库
            return getDBContent(articleId, username);
        }
    } catch (Exception e) {
        logger.error("取缓存报异常了:" + e.getMessage());
        //取数据库
        return getDBContent(articleId, username);
    }
}

private JSONObject getDBContent(@RequestParam("articleId") String articleId, String username) {
    JSONObject articleByDB = articleService.getArticleByArticleId(Long.parseLong(articleId), username);
    if (articleByDB != null) {
        logger.info("取数据库里面的文章");
        redisService.putArticleOnRedis("article", articleId, articleByDB);
        logger.info("保存文章到数据库");
    }
    return articleByDB;
}

更新缓存

public JSONObject updateArticleById(Article article) {
    Article realArticle = articleMapper.getArticleUrlById(article.getId());
    if ("原创".equals(article.getArticleType())) {
        article.setOriginalAuthor(article.getAuthor());
        String url = SiteOwner.SITE_OWNER_URL + "/article/" + realArticle.getArticleId();
        article.setArticleUrl(url);
    }
    articleMapper.updateArticleById(article);
    JSONObject articleReturn = new JSONObject();
    articleReturn.put("status", 200);
    articleReturn.put("articleTitle", article.getArticleTitle());
    articleReturn.put("updateDate", article.getUpdateDate());
    articleReturn.put("author", article.getOriginalAuthor());
    //本博客中的URL
    articleReturn.put("articleUrl", "/article/" + realArticle.getArticleId());

    try {
        //处理缓存，先删除之前的缓存，然后再新增缓存
        redisService.deleteArticleOnRedis("article", realArticle.getArticleId() + "");
        JSONObject jsonObject = genJsonObject(realArticle.getArticleId(), null, realArticle);
        jsonObject.put("articleContent", article.getArticleContent());
        //新增缓存
        redisService.putArticleOnRedis("article", realArticle.getArticleId() + "", jsonObject);
    } catch (Exception e) {
        logger.error("删除缓存报异常了:" + e.getMessage());
    }
    return articleReturn;

}

6、总结：

业务逻辑，先从缓存取文章，没有则从数据库取文章，然后新增文章到缓存。修改文章的时候，先删除缓存，再新增缓存。