前言：
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商户查询缓存目录
????商户查询缓存 介绍
上节回顾
仿黑马点评-redis整合【邮件登陆部分】点此查看
本节梳理
解决缓存穿透、缓存击穿的问题
????添加redis缓存
流程
代码
@Override
public Result queryById(Long id) {
//1.从redis查询缓存
//String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop" + id);
//这里的cache:shop可以写成字符串常量
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在返回
//3.1把json字符串转化为对象
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//4.不存在，根据id查数据库
Shop shop = getById(id);
//5.不存在，返回错误
if (shop==null) return Result.fail("没有此店铺");
//6.存在写入redis
String toJsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);//转成json字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,toJsonStr);
//7.返回
return Result.ok(shop);//这返回的是对象
}
????给店铺类型查询添加缓存（作业）
分析步骤我们还是可以拿上面的图
代码
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result findList() {
//1.从redis查询缓存
//构造key
String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:list");
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(s)) {
//3.存在返回
List<ShopType> dtoList=JSONUtil.toList(s,ShopType.class);
log.info("redis返回的数据");
return Result.ok(dtoList);
}
//4.不存在，根据id查数据库
List<ShopType> typeList = this.query().orderByAsc("sort").list();
//5.不存在，返回错误
if (typeList.isEmpty()) {
return Result.fail("错误");
}
//6.存在写入redis
String s1 = JSONUtil.toJsonStr(typeList);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:list",s1);
//7.返回
return Result.ok(typeList);//这返回的是对象
}
效果
- 第一次查询
- 第二次查询
????缓存的更新策略
缓存的更新策略的方案
上面加入redis缓存我自己加了超时剔除
????缓存存在的问题
下面代码访问的路径http://localhost:8081/shop/1
1.缓存穿透
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种：
- 缓存空对象
优点：实现简单，维护方便
缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的不一致
适合命中不高，但可能被频繁更新的数据 - 布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余key
缺点：实现复杂，存在误判可能
适合命中不高，但是更新不频繁的数据
@Override
public Result queryById(Long id) {
//1.从redis查询缓存
//String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop" + id);
//这里的cache:shop可以写成字符串常量
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在返回
//3.1把json字符串转化为对象
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
if(shopJson==""){
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//4.不存在，根据id查数据库
Shop shop = getById(id);
if(shop==null){
//解决缓存穿透 存入空值
//stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,null,2, TimeUnit.MINUTES);
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,"",2, TimeUnit.MINUTES);
//这里不能用null，值为null会查数据库
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//5.存在写入redis
String toJsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);//转成json字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,toJsonStr,2, TimeUnit.MINUTES);
//6.返回
return Result.ok(shop);//这返回的是对象
}
2.缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
解决方案：
- 给不同的Key的TTL添加随机值
- 利用Redis集群提高服务的可用性
- 给缓存业务添加降级限流策略
- 给业务添加多级缓存
3.缓存击穿
缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种：
- 互斥锁
- 逻辑过期
互斥锁
互斥锁解决方法
最大的问题就是互相等待
相关方法
public Result queryById(Long id) {
//1.从redis查询缓存
//String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop" + id);
//这里的cache:shop可以写成字符串常量
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在返回
//3.1把json字符串转化为对象
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
if(shopJson!=null){
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//4不存在，实现缓存重建
String lockKey="Key:shop:"+id;
try {
//4.1.获取互斥锁
boolean isLock = tryLock(lockKey);
//4.2.判断是否获取成功
if (!isLock){
//4.3失败休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryById(id);
}
//4.4.成功
//成功应该再次检测redis缓存是否存在 这里不演示了
Shop shop = getById(id);
if(shop==null){
//解决缓存穿透 存入空值
//stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,null,2, TimeUnit.MINUTES);
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,"",2, TimeUnit.MINUTES);
//这里不能用null，值为null会查数据库
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//5.存在写入redis
String toJsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);//转成json字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,toJsonStr,2, TimeUnit.MINUTES);
//6.返回
return Result.ok(shop);//这返回的是对象
}catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//释放互斥锁
unlock(lockKey);
}
}
逻辑过期
逻辑过期解决方法
相关数据
线程池
String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(json)) {
//3.不存在，直接返回
return null;
}
//4.命中，先把json反序列化
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
Shop shop = JSONUtil.toBean(data,Shop.class);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//5.判断是否过期
if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
//5.1未过期，直接返回
return Result.ok(shop);
}
//5.2已过期，需要缓存重建
//6.缓存重建
//6.1获取互斥锁
String lockkey = "lock:shop:" + id;
boolean lock = tryLock(lockkey);
//6.2判断是否获取锁成功
if(lock){
//注意 锁获取成功应该再次检测redis缓存是否过期（这里不演示）
//6.3成功，开启独立线程，实现缓存重建
//利用线程池去完成
ExcutorService_CACHE_RECUTOR.submit(()->{
//重建缓存
try {
this.saveShopToRdis(id,30L);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//释放锁
unlock(lockkey);
}
});
}
//6.4返回商铺信息
return Result.ok(shop);
}
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