Spring Boot实战解决高并发数据入库之 Redis 缓存+MySQL 批量入库问题

让我来详细讲解一下“Spring Boot实战解决高并发数据入库之 Redis 缓存+MySQL 批量入库问题”的攻略。

1. 背景

在高并发场景下，MySQL 插入数据的效率会变慢，可能会影响接口性能。而且，频繁插入数据也会使数据库压力加大。为了解决这个问题，我们可以使用 Redis 缓存，将数据先缓存到 Redis 中，再批量写入到 MySQL 数据库中，以提高插入效率。

2. 实现步骤

2.1 配置 RedisTemplate

在 pom.xml 文件中引入 Redis 相关依赖：

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

在 application.yml 配置文件中，添加 Redis 的相关配置：

spring:
    redis:
        host: redis_host
        port: redis_port
        database: redis_database

在代码中增加 RedisTemplate 的配置类：

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //设置key与value的序列化方式
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

        return template;
    }

}

2.2 编写 Redis 缓存读写代码

@Service
public class RedisService {

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    public RedisService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    //写入缓存
    public void set(String key, Object value, long expireTime) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
    }

    //读取缓存
    public Object get(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    //删除缓存
    public Boolean delete(String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }

}

2.3 编写 MySQL 批量写入代码

@Service
public class MySQLService {

    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Autowired
    public MySQLService(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }

    //批量写入MySQL
    public void batchInsert(List<MyEntity> myEntityList) {
        jdbcTemplate.batchUpdate("INSERT INTO my_table (field1, field2) VALUES (?, ?)",
            new BatchPreparedStatementSetter() {
                @Override
                public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                    MyEntity myEntity = myEntityList.get(i);
                    ps.setString(1, myEntity.getField1());
                    ps.setString(2, myEntity.getField2());
                }

                @Override
                public int getBatchSize() {
                    return myEntityList.size();
                }
            });
    }

}

2.4 编写插入数据的代码

@Service
public class DataInsertService {

    private final RedisService redisService;

    private final MySQLService mySQLService;

    @Autowired
    public DataInsertService(RedisService redisService, MySQLService mySQLService) {
        this.redisService = redisService;
        this.mySQLService = mySQLService;
    }

    //插入数据
    public void insertData(MyEntity myEntity) {
        //将数据先写入 Redis 缓存中，避免直接写入数据库
        redisService.set("cache:" + myEntity.getId(), myEntity, 600);
    }

    //定时将 Redis 中的缓存批量写入到 MySQL 中
    @Scheduled(fixedRate = 10000)
    public void syncDataToMySQL() {
        //从 Redis 中读取缓存，并批量写入 MySQL 数据库
        List<MyEntity> myEntityList = new ArrayList<>();
        for (String key : redisService.keys("cache:*")) {
            myEntityList.add((MyEntity) redisService.get(key));
            redisService.delete(key);
        }
        if (!myEntityList.isEmpty()) {
            mySQLService.batchInsert(myEntityList);
        }
    }

}

上述代码中，首先将数据写入 Redis 缓存中，然后通过 @Scheduled 注解定时调用 syncDataToMySQL 方法，将 Redis 缓存中的数据批量写入 MySQL 数据库中。

另外，在 MySQLService 类中，使用了 JdbcTemplate 对象来插入数据库数据。batchUpdate 方法可以批量插入数据，可以提高插入效率。

3. 示例说明

下面，我们通过两个示例来说明如何使用 Redis 缓存+MySQL 批量插入来解决高并发数据入库问题。

3.1 示例一

假设有一个秒杀场景，用户抢购商品后需要将订单信息入库。由于秒杀活动会有大量并发请求，为了不影响接口性能，我们可以先将订单信息写入 Redis 缓存中，然后定时将 Redis 中的订单信息批量写入 MySQL 数据库中，以提高并发量。

3.2 示例二

假设有一个实时监控场景，需要将多个传感器上传的实时数据入库。由于上传过程会有大量并发请求，为了不影响接口性能，我们可以先将数据写入 Redis 缓存中，然后定时将 Redis 中的数据批量写入 MySQL 数据库中，以提高并发量。

4. 总结

通过本文的介绍，我们可以发现使用 Redis 缓存+MySQL 批量插入可以很好地解决高并发数据入库的问题。使用 Redis 缓存可以减轻对 MySQL 数据库的压力，而批量写入可以提高写入效率，从而提高接口性能。