Linux服务器使用Redis作为数据缓存并用log4j2进行日志记录的过程分享
更新时间：2023年09月20日 08:51:53 作者：HuskySir
这篇文章主要介绍了Linux服务器使用Redis作为数据缓存并用log4j2日志记录,关于SpringBoot项目配置Redis与log4j2是查询官方文档，本文中的Redis配置类、Redis工具类以及log4j2.xml配置文件来自网络，查证源自何处比较麻烦，所以在此感谢所有人的分享
前言
个人网站使用Vue作为前端，SpringBoot作为后端，MySQL作为数据库，但前端每次请求都会从MySQL数据库中读取数据，而MySQL数据库的数据是存储于服务器磁盘中，所以响应速度有一定影响。之前了解过一点Redis数据库，该数据库数据存储于内存中（也可以持久化于磁盘中），数据读取速度就会比存储于磁盘中的MySQL快很多，故想把Redis数据库应用于该网站项目中。
一、安装Redis
Linux系统安装Redis比较简单，可以直接通过命令行安装，安装过程比较简单，在此就不赘述，下列出一些常用命令
# 更新apt sudo apt update # 安装Redis sudo apt-get install redis-server # 设置密码（在配置文件redis.conf中，位置在 /etc/redis/redis.conf) requirepass ****** # 启动Redis服务 service redis-server start # 停止Redis服务 service redis-server stop # 重启Redis服务 service redis-server restart # 启动Redis客户端 redis-cli # 测试Redis是否连接 127.0.0.1:6379> ping
注意：需要修改Redis配置文件中的保护模式“protected-mode"为修改为no，否则会出现无法连接的情况
# 修改保护模式为no
# protected-mode yes
protected-mode no
# 若不修改可能无法连接Redis，出现以下错误
org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException: Unable to connect to Redis; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to 127.0.0.1:6379
at org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory$ExceptionTranslatingConnectionProvider.translateException(LettuceConnectionFactory.java:1689)
at org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory$ExceptionTranslatingConnectionProvider.getConnection(LettuceConnectionFactory.java:1597)
······
······
······
Caused by: io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to 127.0.0.1:6379
at io.lettuce.core.RedisConnectionException.create(RedisConnectionException.java:78)
at io.lettuce.core.RedisConnectionException.create(RedisConnectionException.java:56)
······
······
······
Caused by: java.lang.IllegalStateException: RedisHandshakeHandler not registered
at io.lettuce.core.AbstractRedisClient.lambda$initializeChannelAsync0$6(AbstractRedisClient.java:431)
at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.notifyListener0(DefaultPromise.java:590)
······
······
······二、SpringBoot项目集成Redis
1、pom.xml添加依赖
<!-- Redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>2、Redis数据库连接配置 application.yml
# Redis
redis:
# 服务器地址
host: 127.0.0.1
# 服务器端口号
port: 6379
# 使用的数据库索引
database: 0
# 连接超时时间
timeout: 10000
# 设置密码
password: ******
lettuce:
# 连接池
pool:
# 最大阻塞等待时间，负数表示没有限制
max-wait: -1
# 连接池中最大空闲
max-idle: 5
# 连接池中最小空闲
min-idle: 0
# 连接池最大连接数
max-active: 203、Redis配置类RedisConfig
package cn.huskysir.Config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@EnableCaching //开启注解
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
/**
* retemplate相关配置
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
// 配置连接工厂
template.setConnectionFactory(factory);
//使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式）
Jackson2JsonRedisSerializer jacksonSeial = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
// 指定要序列化的域，field,get和set,以及修饰符范围，ANY是都有包括private和public
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
// 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jacksonSeial.setObjectMapper(om);
// 值采用json序列化
template.setValueSerializer(jacksonSeial);
//使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
// 设置hash key 和value序列化模式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(jacksonSeial);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
/**
* 对hash类型的数据操作
*/
@Bean
public HashOperations<String, String, Object> hashOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForHash();
}
/**
* 对redis字符串类型数据操作
*/
@Bean
public ValueOperations<String, Object> valueOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForValue();
}
/**
* 对链表类型的数据操作
*/
@Bean
public ListOperations<String, Object> listOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForList();
}
/**
* 对无序集合类型的数据操作
*/
@Bean
public SetOperations<String, Object> setOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForSet();
}
/**
* 对有序集合类型的数据操作
*/
@Bean
public ZSetOperations<String, Object> zSetOperations(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
return redisTemplate.opsForZSet();
}
}4、Redis工具类RedisUtil
package cn.huskysir.Utils;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisUtil {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public RedisUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
*
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete((Collection<String>) CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
//============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
//================================Map=================================
/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
//============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
*
* @param key 键
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
//===============================list=================================
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}三、SpringBoot项目集成log4j2
SpringBoot项目在运行的时候可能会产生一些运行信息，如果能将这些信息记录下来，那么对于该项目的运行状态以及错误排查会起到一个非常好的帮助，所以采用log4j2进行日志记录
1、pom.xml添加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<exclusions>
<!-- 排除自带的logback依赖 -->
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- log4j2 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
</dependency>2、log4j2.xml配置文件，放置于resources文件夹下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="fatal">
<Properties>
<Property name="baseDir" value="/home/leilee/Projects/back/logs"/>
</Properties>
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<!--控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch） -->
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT"
onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout
pattern="[%d{MM:dd HH:mm:ss.SSS}] [%level] [%logger{36}] - %msg%n"/>
</Console>
<!--debug级别日志文件输出-->
<RollingFile name="debug_appender" fileName="${baseDir}/debug.log"
filePattern="${baseDir}/debug_%i.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 过滤器 -->
<Filters>
<!-- 限制日志级别在debug及以上在info以下 -->
<ThresholdFilter level="debug"/>
<ThresholdFilter level="info" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
</Filters>
<!-- 日志格式 -->
<PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>
<!-- 策略 -->
<Policies>
<!-- 每隔一天转存 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
<!-- 文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<!-- info级别日志文件输出 -->
<RollingFile name="info_appender" fileName="${baseDir}/info.log"
filePattern="${baseDir}/info_%i.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 过滤器 -->
<Filters>
<!-- 限制日志级别在info及以上在error以下 -->
<ThresholdFilter level="info"/>
<ThresholdFilter level="error" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
</Filters>
<!-- 日志格式 -->
<PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>
<!-- 策略 -->
<Policies>
<!-- 每隔一天转存 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
<!-- 文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<!-- error级别日志文件输出 -->
<RollingFile name="error_appender" fileName="${baseDir}/error.log"
filePattern="${baseDir}/error_%i.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 过滤器 -->
<Filters>
<!-- 限制日志级别在error及以上 -->
<ThresholdFilter level="error"/>
</Filters>
<!-- 日志格式 -->
<PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>
<Policies>
<!-- 每隔一天转存 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
<!-- 文件大小 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="debug">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="debug_appender"/>
<AppenderRef ref="info_appender"/>
<AppenderRef ref="error_appender"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>注意：第四行中value的值即输出的log文件的存放路径
3、自定义log信息
如果自己想存入一些自定义的信息，那么采用@Log4j2对类进行注解，然后在类中使用log的方法即可，以该网站的数据库读取过程为例
package cn.huskysir.Service.Impl;
import cn.huskysir.Dao.DynastyMapper;
import cn.huskysir.Dao.EmperorMapper;
import cn.huskysir.Entity.MySQL.Dynasty;
import cn.huskysir.Entity.MySQL.Emperor;
import cn.huskysir.Service.EmperorService;
import cn.huskysir.Utils.RedisUtil;
import cn.huskysir.Vo.EmperorVo;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Date;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* Emperor Service层（实现类）
*/
@Log4j2
@Service
public class EmperorServiceImpl implements EmperorService {
@Resource
EmperorMapper emperorMapper;
@Resource
DynastyMapper dynastyMapper;
@Resource
RedisUtil redisUtil;
/**
* 获得所有EmperorVo对象列表
*
* @return
*/
@Override
public List<EmperorVo> getAllEmperorVoList() {
// 判断Redis是否存在该结果
String key = "getAllEmperorVoList";
if (redisUtil.hasKey(key)) {
List<EmperorVo> emperorVoList = (List<EmperorVo>) redisUtil.get(key);
System.out.println("由Redis得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由Redis得到" + key + "数据");
return emperorVoList;
}
List<Emperor> emperorList = emperorMapper.selectList(null);
List<EmperorVo> emperorVoList = new LinkedList<>();
for (Emperor emperor : emperorList) {
EmperorVo emperorVo = new EmperorVo();
BeanUtils.copyProperties(emperor, emperorVo);
Dynasty dynasty = dynastyMapper.selectById(emperor.getDynastyId());
emperorVo.setDynastyName(dynasty.getName());
emperorVo.calculateTime();
emperorVoList.add(emperorVo);
}
System.out.println("由MySQL得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由MySQL得到" + key + "数据");
if (redisUtil.set(key, emperorVoList, 600)) {
System.out.println("Redis已存入" + key + "数据");
// 日志记录
log.info(new Date() + " Redis已存入" + key + "数据");
}
return emperorVoList;
}
/**
* 根据id获得EmperorVo对象
*
* @param id
* @return
*/
@Override
public EmperorVo getEmperorVoById(Integer id) {
// 判断Redis是否存在该结果
String key = "getEmperorVoById_" + String.valueOf(id);
if (redisUtil.hasKey(key)) {
EmperorVo emperorVo = (EmperorVo) redisUtil.get(key);
System.out.println("由Redis得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由Redis得到" + key + "数据");
return emperorVo;
}
Emperor emperor = emperorMapper.selectById(id);
EmperorVo emperorVo = new EmperorVo();
BeanUtils.copyProperties(emperor, emperorVo);
Dynasty dynasty = dynastyMapper.selectById(emperor.getDynastyId());
emperorVo.setDynastyName(dynasty.getName());
emperorVo.calculateTime();
System.out.println("由MySQL得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由MySQL得到" + key + "数据");
if (redisUtil.set(key, emperorVo, 600)) {
System.out.println("Redis已存入" + key + "数据");
// 日志记录
log.info(new Date() + " Redis已存入" + key + "数据");
}
return emperorVo;
}
/**
* 根据dynastyId获得所有EmperorVo对象列表
*
* @param dynastyId
* @return
*/
@Override
public List<EmperorVo> getEmperorListByDynastyId(Integer dynastyId) {
// 判断Redis是否存在该结果
String key = "getEmperorListByDynastyId_" + String.valueOf(dynastyId);
if (redisUtil.hasKey(key)) {
List<EmperorVo> emperorVoList = (List<EmperorVo>) redisUtil.get(key);
System.out.println("由Redis得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由Redis得到" + key + "数据");
return emperorVoList;
}
QueryWrapper<Emperor> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("dynasty_id", dynastyId);
List<Emperor> emperorList = emperorMapper.selectList(queryWrapper);
List<EmperorVo> emperorVoList = new LinkedList<>();
String nastyName = dynastyMapper.selectById(dynastyId).getName();
for (Emperor emperor : emperorList) {
EmperorVo emperorVo = new EmperorVo();
BeanUtils.copyProperties(emperor, emperorVo);
emperorVo.setDynastyName(nastyName);
emperorVo.calculateTime();
emperorVoList.add(emperorVo);
}
System.out.println("由MySQL得到" + key + "结果");
// 日志记录
log.info(new Date() + " 由MySQL得到" + key + "数据");
if (redisUtil.set(key, emperorVoList, 600)) {
System.out.println("Redis已存入" + key + "数据");
// 日志记录
log.info(new Date() + " Redis已存入" + key + "数据");
}
return emperorVoList;
}
}以“getEmperorListByDynastyId(Integer dynastyId)”方法为例，该方法是根据dynastyId获得List对象，首先会根据方法名及dynastyId在Redis数据库中查找，若存在则直接返回，否则从MySQL数据库中读取，并将结果存入Redis数据库中然后返回。使用log.info()记录数据库读取过程，该记录会存储于info.log文件中
该网站后台的info.log日志记录如下
[00:54:31:770] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:141) - Wed Sep 20 00:54:31 CST 2023 由MySQL得到getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:31:773] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:145) - Wed Sep 20 00:54:31 CST 2023 Redis已存入getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:35:853] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:141) - Wed Sep 20 00:54:35 CST 2023 由MySQL得到getEmperorListByDynastyId_2数据
[00:54:35:863] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:145) - Wed Sep 20 00:54:35 CST 2023 Redis已存入getEmperorListByDynastyId_2数据
[00:54:37:363] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:37 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:38:043] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:38 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_2数据
[00:54:39:214] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:39 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_1数据
[00:54:39:936] [INFO] - cn.huskysir.Service.Impl.EmperorServiceImpl.getEmperorListByDynastyId(EmperorServiceImpl.java:123) - Wed Sep 20 00:54:39 CST 2023 由Redis得到getEmperorListByDynastyId_2数据
四、总结
关于SpringBoot项目配置Redis与log4j2是查询官方文档以及他人博客得到的，本文中的Redis配置类、Redis工具类以及log4j2.xml配置文件来自网络，查证源自何处比较麻烦，所以在此感谢所有人的分享！
到此这篇关于Linux服务器使用Redis作为数据缓存，并用log4j2进行日志记录的文章就介绍到这了,更多相关Redis数据缓存内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
这篇文章主要介绍了Redis Lua脚本实现ip限流示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-07-07
这篇文章主要给大家介绍了关于Redis集群的离线安装步骤及原理的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Redis具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧2019-09-09
本文主要给大家介绍了windows下通过批处理脚本启动redis的操作,windows下redis启动,需要进入redis安装目录,然后shift+右键,选择“在此处打开命令窗口”,然后输入redis-server.exe redis.conf,就可以启动redis了,文中有详细的图文参考,感兴趣的朋友可以参考下2023-12-12
在Redis的学习中,Lua脚本是一项强大的高级特性,它允许用户在Redis中执行复杂的操作,本文就来介绍一下Redis Lua,脚本的使用教程,感兴趣的可以了解一下2024-03-03
本文给大家介绍redis cluster支持pipeline的实现思路，在 cluster 上执行 pipeline 可能会由于 redis 节点扩缩容 中途 redirection 切换连接导致结果丢失，具体细节问题请参考下本文2021-06-06
在单体应用中，如果我们对共享数据不进行加锁操作，会出现数据一致性问题，我们的解决办法通常是加锁。在分布式架构中，我们同样会遇到数据共享操作问题。本文将介绍Redis实现分布式锁的五种方式。需要的可以参考一下2021-12-12
实时统计和展示热门内容是一种常见的需求,本文主要介绍了Redis实现每周热评的项目实践,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2024-03-03
这篇文章主要介绍了Centos7 Redis主从搭建配置的实现,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2018-06-06
这篇文章主要为大家详细介绍了redis列表类型的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2017-08-08
这篇文章主要介绍了Redis在Ubuntu系统上无法启动的问题排查,文中通过代码示例给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作有一定的帮助,需要的朋友可以参考下2024-08-08
最新评论