cache_test

介绍

测试spring-data-redis_plus 缓存场景的(有更新需求的数据的缓存) 需要以下环境

1. mysql5.7+ 导入 1、创建数据库 cache_test 2、 doc中sql脚本导入
2. redis+redisearch
3. jdk1.8+maven3.5
4. cn.bblocks.cacheTest.CacheTestApplication
5. 接口地址：http://localhost:8089/cache-test/doc.html
6. 使用jmeter进行压力测试：doc/jmeter进行压测 “HTTP Request.jmx”

spring-data-redis_plus 传送门

软件架构

springboot 2.2.2 + spring-data-redis-plus(2.2.0)+mysql5.7+redis4.0+redisearch+jpa

###本地测试结果

1. 场景182522用户 ，11211529用户银行卡
2. 模拟100个用户，执行10000次查询，在查询到记录后，1/300机会修改，1/300之机会添加，1/300机会删除卡
3. 测试环境AMD R5 3600 16G，win10旗舰版
4. 安装软件：mysql，win10子系统ubuntu,redis4.0+redisearch(ubuntu上),eclipse 运行项目
5. 测试截图: 作为对比一下2图为标准cache方案的 和 不用cache方案的：

• 标准缓存方案（查询缓存，使用“standard_springcache”分支主要修改为一单涉及到修改则执行@CacheEvict(allEntries=true)）：
• 无缓存方案（RedisConfiguration 屏蔽掉 @EnableCaching，走纯db方案）：

7. 另一组对比：纯查询方案

• spring-data-redis_plus 纯查询缓存方案：
• 标准缓存纯查询方案：
• 无缓存纯查询方案：

8. 数据对比

结论：

1、在综合情况下（查询、各种修改存在）不占用mysql的性能的情况显著提高性能，在服务器足够的情况单例mysql 和 redis支撑15W的qps应该没问题

2、在纯查询的情况（认为数据基本不变动）本方案性能比标准cache方案略低，在缓存足够的情况下15W QPS也应该可以都支持

3、纯db方案 基本上1W的qps已经达到上限（单例MYSQL 未足够优化）

安装教程

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使用说明

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参与贡献

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2. 新建 Feat_xxx 分支
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