照例附上

本项目实现的是将一个简单的天气预报系统一步一步改造成一个SpringCloud微服务系统的过程，本节将介绍项目中Redis的引入。

。

若对Redis感兴趣，还可以看一下我的另一篇文章

存在问题：

数据来源于第三方的接口，依赖性太强。

（1）延时性：用户访问我们的时候，我们需要再去访问第三方的接口，我们是数据的中间者，不是数据的产生者，有一定的延时性。

（2）访问上限：免费的接口，可能会达到上限。

（3）调死：可能将对方的接口给调死。

解决方案：

使用redis缓存系统，提高整体的并发访问能力。

Redis 是一个高性能的key-value数据库，基于内存的缓存系统，对内存的操作时非常快的，所以可以做到及时响应。

为什么选择Redis

（1）及时响应

（2）减少服务调用

Redis如何引入

Redis是一个key-value结构的数据存储系统，这里我们使用天气数据的uri作为它的key，通过ValueOperations<String, String>ops对象的set方法将数据写入缓存中，通过其get方法可以从缓存中获取数据，并且使用TIME_OUT设置缓存失效的时间。

我们并不是每次都去调用第三方的接口，若Redis缓存中有要查找的天气数据，则从缓存中取；若缓存中没有，则请求第三方接口，然后将数据写入Redis缓存中。

private WeatherResponse doGetWeahter(String uri) {        String key = uri;        String strBody = null;        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();        WeatherResponse resp = null;        ValueOperations
    
       ops = stringRedisTemplate.opsForValue();        // 先查缓存，缓存有的取缓存中的数据        if (stringRedisTemplate.hasKey(key)) {            logger.info("Redis has data");            strBody = ops.get(key);        } else {            logger.info("Redis don't has data");            // 缓存没有，再调用服务接口来获取             ResponseEntity
     
       respString = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);             if (respString.getStatusCodeValue() == 200) {                strBody = respString.getBody();            }                        // 数据写入缓存            ops.set(key, strBody, TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS);        }        try {            resp = mapper.readValue(strBody, WeatherResponse.class);        } catch (IOException e) {            //e.printStackTrace();            logger.error("Error!",e);        }                return resp;    }