redis缓存添加在控制层,还是service

通常情况下，Redis缓存应该添加在Service层而不是控制层。这是因为缓存是一种跨请求和跨会话的数据存储，应该由应用程序的核心业务逻辑来处理，而控制层只是负责将请求转发到正确的Service层。

在Service层中添加Redis缓存可以带来很多好处，例如：

1. 提高性能：使用Redis缓存可以显著减少数据库查询次数，从而加速应用程序的响应速度。

2. 减少数据库负载：由于大部分请求都可以从缓存中获取数据，因此可以减轻数据库的负载。

3. 更好的伸缩性：通过将缓存放在Service层，可以在不改变控制层代码的情况下轻松地在多个服务器上扩展应用程序。

4. 更好的可维护性：通过将缓存逻辑与业务逻辑分开，可以更轻松地进行维护和调试。

当然，也有一些情况下，控制层也可以使用Redis缓存。例如，当需要缓存一些静态内容，如网站的公告或帮助信息时，可以在控制层中使用Redis缓存来提高性能。但这种情况应该是少数情况，并且应该仅限于缓存非业务相关的数据。

相关问题

现有如下要求，模拟博客系统中展示本周热议文章；现实体类、数据层、控制层都已书写完毕，需将业务补全。 文章Post实体如下： @Data @Accessors(chain = true) @TableName("m_post") public class Post implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; private Date created; private Date modified; /** * 标题 */ @NotBlank(message = "标题不能为空") private String title; /** * 内容 */ @NotBlank(message = "内容不能为空") private String content; @NotNull(message = "分类不能为空") private Long categoryId; /** * 评论数量 */ private Integer commentCount; //其他省略 } PostMapper 数据层接口如下，注意，使用的是mybatis-plus： @Component public interface PostMapper extends BaseMapper<Post> { } 现需将业务操作补全： @Service public class PostServiceImpl extends ServiceImpl<PostMapper, Post> implements PostService { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 本周热议初始化 */ @Override public void initWeekRank() { // 数据库查询获取最近7天发表的文章 // 初始化文章的总评论量,按照评论数量倒序将文章信息缓存到redis中， // 其中key值为文章id，value为文章对象，并设置7天后自动过期，注意有效时间的//计算 } }

实现本周热议文章的业务，可以按照以下步骤进行：

1. 获取最近7天发表的文章，可以使用PostMapper中的方法进行查询，例如：

   List<Post> posts = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<Post>()
           .ge("created", LocalDate.now().minusDays(7))
           .orderByDesc("comment_count"));

上述代码使用了mybatis-plus提供的QueryWrapper类来构建查询条件，查询条件为created字段大于等于7天前的日期，并按照comment_count字段倒序排序，即评论数多的文章排在前面。

2. 初始化文章的总评论量，可以直接更新数据库中的comment_count字段，例如：

   posts.forEach(post -> {
       int commentCount = commentService.count(new QueryWrapper<Comment>()
               .eq("post_id", post.getId()));
       post.setCommentCount(commentCount);
       baseMapper.updateById(post);
   });

上述代码使用了mybatis-plus提供的updateById方法更新数据库中的记录，并且在更新时计算了文章的评论数量并赋值给commentCount字段。

3. 将文章信息缓存到redis中，可以使用redisTemplate的opsForValue方法进行操作，例如：

   long expireTime = 7 * 24 * 60 * 60; // 7天的秒数
   posts.forEach(post -> {
       String key = "week:rank:" + post.getId();
       redisTemplate.opsForValue().set(key, post, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
   });

上述代码将文章对象存储到redis中，并且设置了7天后自动过期，过期时间的计算使用了TimeUnit提供的SECONDS常量。

完整的PostServiceImpl代码如下：

@Service
public class PostServiceImpl extends ServiceImpl<PostMapper, Post> implements PostService {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private CommentService commentService;

    /**
     * 本周热议初始化
     */
    @Override
    public void initWeekRank() {
        // 数据库查询获取最近7天发表的文章
        List<Post> posts = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<Post>()
                .ge("created", LocalDate.now().minusDays(7))
                .orderByDesc("comment_count"));

        // 初始化文章的总评论量
        posts.forEach(post -> {
            int commentCount = commentService.count(new QueryWrapper<Comment>()
                    .eq("post_id", post.getId()));
            post.setCommentCount(commentCount);
            baseMapper.updateById(post);
        });

        // 按照评论数量倒序将文章信息缓存到redis中
        long expireTime = 7 * 24 * 60 * 60; // 7天的秒数
        posts.forEach(post -> {
            String key = "week:rank:" + post.getId();
            redisTemplate.opsForValue().set(key, post, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
        });
    }
}

上述代码中，注入了CommentService来计算文章的评论数量，具体实现可以根据实际情况进行编写。另外，需要注意缓存的key值命名规则，这里使用了"week:rank:"作为前缀。

基于springboot前后端分离的项目怎么看后端的架构

基于Spring Boot前后端分离的项目，后端的架构应该主要包含以下几个方面：

1. 数据库层：设计数据库表结构，选择合适的数据库，使用ORM框架进行数据访问操作，如MyBatis、Hibernate等。

2. 业务层：定义业务逻辑，实现业务处理，如Service层，Service主要负责对数据的处理和逻辑的实现，可以使用AOP等技术进行业务处理的增强。

3. 控制层：采用Spring MVC框架实现控制层，负责请求的转发和响应，将请求转发给相应的Service进行业务处理，并将处理结果返回给前端。

4. 安全层：考虑系统的安全性，采用Spring Security等框架实现权限控制、认证等功能。

5. 日志层：记录系统运行时的日志信息，方便后期的排查和问题定位。

6. 缓存层：考虑系统的性能，采用缓存技术如Redis等进行缓存处理，提高系统的性能和响应速度。

另外，后端架构也需要考虑系统的可扩展性、可重用性等方面，保证系统的可维护性和可持续发展性。