Nous allons entièrement assembler notre application et la tester en utilisant Redis et Spring Boot. Le caching accélérera considérablement le traitement des requêtes et réduira la charge sur la base de données.

Résumé bref de la vidéo

Dans notre programme, nous avons utilisé la logique suivante : lorsqu'un utilisateur est ajouté à la base de données principale, ses données ne sont pas mises en cache car ce n'est pas encore nécessaire.

La méthode createUser enregistre simplement l'utilisateur dans la base de données.

Lorsqu'une requête arrive pour récupérer les données d'un utilisateur par ID, nous vérifions d'abord si l'information est disponible dans le cache Redis. Cela permet d'éviter des requêtes de base de données inutiles si les données sont déjà en cache.

En utilisant l'annotation @Cacheable, nous mettons en cache les données sous la clé user-cache, qui inclut la valeur de l'id (user-cache:20 pour un utilisateur avec l'ID 20). Si les données sont dans le cache, elles sont récupérées et retournées. Si les données ne sont pas dans le cache, la méthode interroge la base de données.

Lors de la suppression de données de la base de données, il est important de les retirer également du cache pour garantir que les données restent cohérentes et que des informations obsolètes ne soient pas utilisées.

La méthode deleteUser supprime l'utilisateur de la base de données et efface ses données du cache Redis pour éviter d'utiliser des informations obsolètes lors de futures requêtes.

Avantages de la mise en cache

Passons maintenant à la partie passionnante — pourquoi avons-nous mis en œuvre la mise en cache ? Après avoir ajouté le cache Redis, les requêtes sont devenues beaucoup plus rapides — littéralement jusqu'à 20 fois plus rapides ! Cela est clairement démontré dans les captures d'écran ci-dessous.

Avant la mise en cache

Avant de mettre en œuvre la mise en cache, chaque requête allait directement à la base de données, entraînant des retards significatifs lors du traitement.

Après la mise en cache

Avec la mise en cache en place, la plupart des requêtes sont maintenant traitées par Redis, ce qui réduit considérablement le temps de réponse.

Résumé

La mise en cache avec Redis nous a permis d'optimiser les performances de l'application, d'accélérer le traitement des requêtes et de réduire la charge sur la base de données. Cette approche est particulièrement bénéfique pour les applications à fort trafic où la vitesse de traitement des requêtes est cruciale.