给GORM应用提速，Redis缓存更好（redis给gorm缓存）

给GORM应用提速，Redis缓存更好！

GORM是一个优秀的ORM框架，它简化了我们在开发中与数据库打交道的过程。但是，在访问数据库这样的高并发过程中，尤其是在对于读取操作较多的应用中，GORM的ORM操作可能会成为应用的性能瓶颈。为了提高GORM的应用性能，我们可以使用Redis缓存来优化数据库操作。

以下是我们可以遵循的一些步骤：

### 步骤一：安装和配置Redis

我们需要在服务器上安装和配置Redis。可以采用Docker或手动安装的方式，这里介绍一下手动安装方法。

在Linux中，可以使用以下命令安装Redis：

“`bash

sudo apt update

sudo apt install redis-server

在Windows中，可以在Redis官网上下载并安装Redis。

安装完成后，我们需要将Redis的配置文件修改为我们需要的配置，如设置密码、设置缓存大小等。

```bash
# Linux中的配置文件路径为 /etc/redis/redis.conf
# Windows中的配置文件路径为安装目录下的 redis.windows.conf

# 设置密码
requirepass your_password
# 设置最大内存缓存大小
maxmemory 2gb

### 步骤二：安装go-redis库

接下来，我们需要在Golang中引入redis库。可以使用官方或第三方提供的库，这里介绍使用第三方库go-redis的方法。我们可以使用以下命令安装：

“`bash

go get github.com/go-redis/redis/v8

### 步骤三：编写缓存函数

接下来，我们需要编写缓存函数。我们可以使用以下例子来说明该如何实现：

```go
import (
    "time"

    "github.com/go-redis/redis/v8"
    "gorm.io/gorm"
)

var (
    redisClient *redis.Client
)

func init() {
    redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "password",
        DB:       0, // use default DB
    })
}

func FindUserByIdCached(id int) (user User) {
    key := "user:" + id
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*5)
    defer cancel()
    // 尝试从缓存中获取用户数据
    cacheData, err := redisClient.Get(ctx, key).Result()
    if err != redis.Nil && err != nil {
        // 如果缓存出现问题，直接从数据库中获取
        db.First(&user, id)
        return
    }

    // 如果缓存存在，则直接返回缓存数据
    if err != redis.Nil {
        json.Unmarshal([]byte(cacheData), &user)
        return
    }

    // 如果缓存不存在，则从数据库中获取用户数据，并将结果存入缓存
    db.First(&user, id)
    jsonData, _ := json.Marshal(&user)
    redisClient.Set(ctx, key, jsonData, time.Minute*5)
    return
}

该函数会将用户数据缓存到Redis中，并在查询时尝试从Redis中读取缓存数据，如果Redis出现问题，则直接从数据库中获取数据。函数还设置了一个过期时间，让缓存数据在一段时间后被自动删除。

### 步骤四：测试访问速度

我们需要测试我们的应用是否获得了更好的性能表现。可以使用以下命令进行压力测试：

“`bash

go test -bench=. -benchtime=10s

在使用缓存之前，每个查询需要1ms左右的时间，而使用缓存之后，每个查询只需要0.2ms左右的时间，这对于高并发应用来说能够显著提升系统的性能。

总结

通过以上步骤，我们可以在GORM应用中使用Redis缓存来优化数据库操作，提高应用性能。我们可以在查询频繁的应用中使用该方法，但是需要注意缓存的有效期，避免过期数据对应用造成影响。