缓存菜品、套餐
- 需求：刚刚做的C端商品浏览功能的四个接口，是用户端访问频率最高的（每次点开APP首页都会调用）。
- 建议：考虑引入Redis缓存。
- 理由：菜品分类和套餐信息不经常变动，直接查询数据库会产生不必要的IO开销。使用Redis缓存这些List结果，可以极大地提升首页加载速度。
1.1 缓存菜品
- 目前的难点：在Redis中以什么数据类型（String (❌️) Hash List Set Zset，如果可以组合，Hash来存DishVO，然后再统一由一个List存起来就好了）缓存这些菜品(List<DishVO>)，缓存的有效期设置成多少。
- 大致流程：先去Redis中查，如果没有，再去MySQL中查，再同步写入到Redis中，并且为了防止缓存雪崩，各个菜品的有效期需要加随机数，防止菜品在Redis中同一时刻全部失效。再延伸到某个极热点的数据，需要设置永久ttl或者逻辑永久。再思考：系统的并发量实际上达不到这样的级别，但是如果成本不高，可以防患于未然。
- 需要注意的问题：当增删改菜品时，需要对Redis的数据同步修改
AI review：
| 维度 | 你的思路 | 优化建议 |
|---|---|---|
| 数据类型 | 倾向于 Hash/List 组合 | String (JSON)，将 List<DishVO> 直接序列化为 JSON 字符串，以分类 ID 为 Key，简单高效。 |
| 更新策略 | 同步修改 Redis | 删除 Redis 对应 Key，让下一次请求触发回写。 |
| 一致性 | 仅修改菜品时考虑 | 删除、状态切换（起售/停售） 均需清理缓存。 |
| 实现方式 | 手动硬编码逻辑 | 推荐尝试 Spring Cache 注解，事半功倍。 |
新的难点：如何将菜品数据序列化/反序列化
这里我们在做Redis配置类的时候，已经配置了Redis的序列化器
java// 设置redis key的序列化器 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置value的序列化器，使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(); redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);Redis的序列化器会自动帮我们做好Java对象的序列化与反序列化，所以直接取用即可
目前的问题，无法处理LocalDateTime这类Java8新类型
修改：
java// 1. 使用自定义对象映射器 JacksonObjectMapper jacksonObjectMapper = new JacksonObjectMapper(); // 2. 关键：虽然你的类处理了时间，但为了让 Redis 能反序列化回 List<DishVO>， // 依然需要开启类型保留（Type Id） jacksonObjectMapper.activateDefaultTyping( LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY ); // 3. 将对象映射器传给序列化器 GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(jacksonObjectMapper); // 设置redis key的序列化器 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置value的序列化器，使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer); return redisTemplate;
实现增删改菜品操作时清理Redis缓存
增加菜品
javaredisTemplate.delete("dish_" + dishDTO.getCategoryId());删除菜品
javaredisTemplate.delete(redisTemplate.keys("dish_*"));修改菜品时就要注意了，如果修改的是菜品的分类，那么原分类的缓存和新分类的缓存都需要清掉
这里不需要做这样的逻辑判断，直接全部清除掉即可
1.2 缓存套餐
1.2.1 Spring Cache
Spring Cache，是一个框架，对缓存技术的封装，实现以注解的形式实现缓存功能。底层可以切换不同的缓存实现，如：EHCache、Caffeine、Redis。
使用
导入Maven依赖，根据你导入的缓存技术的依赖，决定其底层具体实现的缓存技术。比如你导入的是Redis的坐标，导入Spring Cache的坐标后，其底层实现的就是Redis。
xml<!-- Spring Cache --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> <version>2.7.3</version> </dependency>常用注解：
注解 作用 对应 Redis 操作 典型应用场景 @EnableCaching开启缓存注解功能，通常加在启动类或Redis配置类上 @Cacheable查缓存：有则返回，无则执行方法并存入缓存 GET+SETC 端查询菜品/套餐列表 @CachePut更新缓存：执行方法并将结果强制放入缓存 SET管理端修改菜品后同步更新 @CacheEvict清理缓存：从缓存中删除指定数据 DEL管理端删除菜品或停售菜品 @Caching组合注解：可以同时触发多个缓存操作 组合操作 一个操作影响多个分类缓存时 @CacheConfig类级共享配置：抽取统一的缓存名称 N/A 在类头声明 setmealCache注解属性值： cacheNames = "userCache"，key = "#result.id"。最后存在Redis中的key为 userCache::id
key属性的值有多种写法，使用spel (Spring Expression Language)
key = "#user.id" ，
user表示入参，名称需要和参数名保持一致key = "#result.id"，
result表示返回值，固定写法key = "#p0.id"，
p0表示第一个参数，p1表示第二个参数
推荐使用第一种，可读性高。==注意：不同的注解支持key属性的写法不同==,比如@Cacheable就不支持result写法
写法：
java@Cacheable(cacheNames = "userCache",key = "#id")java@CachePut(cacheNames = "userCache",key = "#user.id")java@CacheEvict(cacheNames = "userCache",key = "#id")java@CacheEvict(cacheNames = "userCache",allEntries = true) // 清理所有userCache开头的key
1.2.2 实现思路
- 导入Maven坐标
- 在Redis配置类中添加Spring Cache管理器，指定Spring Cache序列化和反序列化的规则
- 启用@EnableCaching
- 在用户端查询套餐接口上加上@Cacheable注解
- 在管理端增删改套餐接口上加上@CachePut、@CacheEvict注解
1.2.3 开发
导入Maven坐标
配置Spring Cache管理器，在原来的基础上添加CacheManager方法，返回该Bean。并启用SpringCache
java/** * redis配置类 */ @EnableCaching @Configuration @Slf4j public class RedisConfiguration { @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { log.info("开始构建Redis缓存管理器..."); // 1. 构造和你 redisTemplate 一模一样的 ObjectMapper JacksonObjectMapper jacksonObjectMapper = new JacksonObjectMapper(); jacksonObjectMapper.activateDefaultTyping( LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY ); // 2. 使用这个 ObjectMapper 创建序列化器 GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(jacksonObjectMapper); // 3. 配置 RedisCacheConfiguration RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() // 设置 Key 的序列化方式为 String .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer())) // 设置 Value 的序列化方式为 JSON（使用你自定义的规则） .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(serializer)) // 【建议】设置默认过期时间，例如 1 小时，防止缓存永久堆积 .entryTtl(Duration.ofHours(1)) // 不缓存空值 .disableCachingNullValues(); // 4. 构建并返回 CacheManager return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory) .cacheDefaults(config) .build(); } }修改用户端，注意：Spring Cache注解一般写在Service层，可以保证业务逻辑的复用性。但有需要注意的"==大坑=="，==类内部方法调用导致缓存失效==。
原因：Spring Cache 是基于 动态代理 的。只有当外部对象调用 Service 时，才会经过 Spring 的代理对象，从而触发缓存逻辑。如果是“类内部自调用”，执行的是原始对象的方法，注解会直接被忽略。
错误示例：
java@Service public class DishServiceImpl implements DishService { public List<DishVO> getById(Long id) { // 直接调用本类带注解的方法 return this.listWithCache(id); // ❌ 此时 @Cacheable 会失效！ } @Cacheable(cacheNames = "dish", key = "#id") public List<DishVO> listWithCache(Long id) { return dishMapper.getById(id); } }
在进行管理端套餐开发的时候，遇到了一个很隐蔽的问题，经过排查，发现在保存套餐的时候，上一步向套餐表插入信息的时候，没有进行主键回填，导致插入套餐对应菜品的时候，套餐ID为空。新增套餐时进行主键回填，解决了新增套餐插入套餐菜品映射表的问题。
现在又遇到问题，修改套餐表的时候，前端并未传入菜品套餐表的套餐ID，需要手动设置，已成功解决。
现在进行套餐缓存开发，将用户端套餐查询操作@Cacheable打开，客户端增删改操作同步修改缓存
问题：客户端增删改操作对缓存操作的粒度如何控制