什么是緩存？

緩存也要考慮成本的問(wèn)題，不是隨便用的

添加Redis緩存

@Overridepublic Result queryById(Long id) {String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;// 1. 從redis查詢(xún)商鋪緩存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);// 2. 判讀是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){// 3. 存在，直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}// 4. 不存在，根據(jù)id查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)Shop shop = getById(id);// 5. 不存在，寫(xiě)入redisif(shop == null){return Result.fail("店鋪不存在！");}// 6. 存在，寫(xiě)入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,JSONUtil.toJsonStr(shop));// 7. 返回return Result.ok(shop);}

店鋪類(lèi)型查詢(xún)業(yè)務(wù)添加緩存練習(xí)題

@Overridepublic Result queryTypeList() {// 1. 從redis查詢(xún)店鋪類(lèi)別緩存List<String> shopTypeRedisKey = stringRedisTemplate.opsForList().range(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY,0,-1);// 2. 判斷是否命中緩存if(!CollectionUtils.isEmpty(shopTypeRedisKey)){// 3. 存在，直接返回，即是命中緩存// 使用stream流將json集合轉(zhuǎn)為List<ShopType> shopTypeList = shopTypeRedisKey.stream().map(item -> JSONUtil.toBean(item, ShopType.class)).sorted(Comparator.comparingInt(ShopType::getSort)).collect(Collectors.toList());// 返回緩存數(shù)據(jù)return Result.ok(shopTypeList);}// 4. 不存在，查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)List<ShopType> shopTypes = query().orderByAsc("sort").list();// 判斷數(shù)據(jù)庫(kù)中是否有數(shù)據(jù)if(CollectionUtils.isEmpty(shopTypes)){// 不存在則緩存一個(gè)空集合，解決緩存穿透stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY, Collections.emptyList().toString(),RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return Result.fail("商品分類(lèi)信息為空");}// 5. 數(shù)據(jù)存在，先寫(xiě)入redis，再返回// 使用stream流將bean集合轉(zhuǎn)為json集合List<String> shopTypeCache = shopTypes.stream().sorted(Comparator.comparingInt(ShopType::getSort)).map(item -> JSONUtil.toJsonStr(item)).collect(Collectors.toList());stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY,shopTypeCache);stringRedisTemplate.expire(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY,RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 6. 返回（按類(lèi)別升序排序)return Result.ok(shopTypes);}

緩存更新策略

操作緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的順序，不論誰(shuí)先進(jìn)行都可能會(huì)有線程安全的問(wèn)題

但方案二的發(fā)生可能性更小，所以更優(yōu)
總結(jié)：

給查詢(xún)商鋪的緩存添加超時(shí)剔除和主動(dòng)更新的策略

查詢(xún)店鋪：

  @Overridepublic Result queryById(Long id) {String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;// 1. 從redis查詢(xún)商鋪緩存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);// 2. 判讀是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){// 3. 存在，直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}// 4. 不存在，根據(jù)id查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)Shop shop = getById(id);// 5. 不存在，返回錯(cuò)誤if(shop == null){return Result.fail("店鋪不存在！");}// 6. 存在，寫(xiě)入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 7. 返回return Result.ok(shop);}

修改店鋪：

@Override@Transactionalpublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if(id == null){return Result.fail("店鋪id不能為空");}// 更新數(shù)據(jù)庫(kù)，在刪除緩存updateById(shop);// 刪除緩存stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);return Result.ok();}

緩存穿透

客戶端請(qǐng)求的數(shù)據(jù)在緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)中都不存在，這樣緩存永遠(yuǎn)不會(huì)生效，這些請(qǐng)求都會(huì)打到數(shù)據(jù)庫(kù)

緩存空對(duì)象

可以設(shè)置一個(gè)TTL，解決內(nèi)存消耗問(wèn)題
可能存在短期不一致的問(wèn)題，控制TTL的時(shí)間，可以一定程度的緩解這個(gè)問(wèn)題。

布隆過(guò)濾

客戶端個(gè)redis之間，在加一層過(guò)濾——布隆過(guò)濾器——哈希算法二進(jìn)制位保存數(shù)據(jù)
布隆過(guò)濾器說(shuō)如果不存在一定是不存在，但存在不一定是100% 的

先看一下之前查詢(xún)商鋪信息的業(yè)務(wù)流程

物品們采用方案一應(yīng)該把空數(shù)據(jù)寫(xiě)入redis

緩存雪崩

解決方案

• 給不同的key的TTL添加隨機(jī)值——針對(duì)問(wèn)題一
• 利用redis集群提高服務(wù)的可用性——針對(duì)問(wèn)題二
• 給緩存業(yè)務(wù)添加降級(jí)限流策略
• 給業(yè)務(wù)添加多級(jí)緩存

緩存擊穿

解決方案

互斥鎖和邏輯過(guò)期

基于互斥鎖方式解決緩存擊穿問(wèn)題

獲取鎖：
- redis的setnx指令可以在key不存在的時(shí)候?qū)?#xff0c;存在的時(shí)候不能寫(xiě)，就類(lèi)似于互斥
釋放鎖：
- 刪掉就行了
設(shè)置鎖的時(shí)候要設(shè)置有效期，避免因?yàn)槟撤N原因鎖得不到釋放

 @Overridepublic Result queryById(Long id) {// 緩存穿透
//        Shop shop = queryWithPassThrough(id);// 互斥鎖解決緩存擊穿Shop shop = queryWithMutex(id);if(shop == null){return Result.fail("店鋪不存在！");}// 7. 返回return Result.ok(shop);}/*** 解決緩存擊穿（互斥鎖）的寫(xiě)法* @param id* @return*/public Shop queryWithMutex(Long id){String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;// 1. 從redis查詢(xún)商鋪緩存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);// 2. 判讀是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){// 3. 存在，直接返回return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}// 命中的是否是空值if(shopJson != null){// 返回一個(gè)錯(cuò)誤信息return null;}//4. 開(kāi)始實(shí)現(xiàn)緩存重建// 4.1 獲取互斥鎖String lockKey = "lock:shop:" + id;Shop shop = null;try{boolean isLock = tryLock(lockKey);// 4.2 判斷是否獲取成功if(!isLock){// 4.3 如果失敗，則休眠并重試Thread.sleep(50);return queryWithMutex(id);}// 4.4 如果成功，根據(jù)id查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)shop = getById(id);// 模擬重建的延時(shí)——測(cè)試的時(shí)候打開(kāi)
//            Thread.sleep(200);// 5. 不存在，返回錯(cuò)誤if(shop == null){// 將空值寫(xiě)入redis——解決緩存穿透stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);// 返回錯(cuò)誤信息return null;}// 6. 存在，寫(xiě)入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);} catch (InterruptedException e){throw new RuntimeException(e);}finally {// 釋放互斥鎖unLock(lockKey);}// 7. 返回return shop;}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);  // 因?yàn)閒lag是封裝類(lèi)，而要求的返回值是基本數(shù)據(jù)類(lèi)型，在返回的時(shí)候就會(huì)進(jìn)行自動(dòng)的拆箱，拆箱的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)空指針}private void unLock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}

基于邏輯過(guò)期的方式解決緩存擊穿問(wèn)題

有個(gè)小問(wèn)題，我們想要給存入redis的數(shù)據(jù)添加過(guò)期時(shí)間，但是我們的Shop實(shí)體類(lèi)中又沒(méi)有過(guò)期時(shí)間這個(gè)字段怎么辦呢？
我們?nèi)ソo這個(gè)Shop實(shí)體添加過(guò)期時(shí)間字段可行嗎？可行，但是對(duì)代碼有侵入性，而且這個(gè)字段除了這里其他地方都用不到。
那怎么辦？
我們可以聲明一個(gè)RedisData的實(shí)體類(lèi)，里面有一個(gè)過(guò)期時(shí)間的屬性，讓Shop繼承這個(gè)實(shí)體類(lèi)，Shop也就有了過(guò)期時(shí)間的屬性了，但還是有一點(diǎn)點(diǎn)不好，還是需要修改源代碼，需要修改Shop，有一定的侵入性，雖然也蠻好的。
還有一種方案：在RedisData中在聲明一個(gè)Object的字段，把想要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)放到Object中。

@Data
public class RedisData {private LocalDateTime expireTime;private Object data;
}

實(shí)際的項(xiàng)目肯定會(huì)有管理系統(tǒng)在后臺(tái)點(diǎn)擊，把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)提前緩存進(jìn)redis，我們這里用一個(gè)單元測(cè)試完成這個(gè)功能。
先寫(xiě)一個(gè)緩存進(jìn)redis的方法

    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds){// 1. 查詢(xún)店鋪數(shù)據(jù)Shop shop = getById(id);// 2. 封裝邏輯過(guò)期時(shí)間RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(shop);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));///3.寫(xiě)入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));}

在編寫(xiě)一個(gè)單元測(cè)試

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {@Autowiredprivate ShopServiceImpl shopService;@Testvoid testSaveShop() {shopService.saveShop2Redis(1L, 10L);}}

下面我們完成基于邏輯過(guò)期的方式解決緩存擊穿的商鋪查詢(xún)的代碼

// 使用線程池來(lái)開(kāi)辟新線程private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);/*** 解決緩存擊穿（邏輯過(guò)期）的寫(xiě)法* @param id* @return*/public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;// 1. 從redis查詢(xún)商鋪緩存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);// 2. 判讀是否存在if(StrUtil.isBlank(shopJson)){// 3. 不存在，直接返回return null;}// 4. 命中需要判斷過(guò)期時(shí)間，需要先把json反序列化位對(duì)象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);JSONObject jsonData = (JSONObject) redisData.getData(); // 如果不強(qiáng)轉(zhuǎn)就是一個(gè)Object，但本質(zhì)上是JSONObject，所以先轉(zhuǎn)成JSONObjectShop shop = JSONUtil.toBean(jsonData, Shop.class);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();// 5. 判斷是否過(guò)期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){// 5.1 未過(guò)期，直接返回店鋪信息return shop;}// 5.2 已過(guò)期，需要緩存重建// 6. 緩存重建// 6.1 獲取互斥鎖String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;boolean isLock = tryLock(lockKey);// 6.2 判斷是否獲取鎖成功if(isLock){//6.3成功 開(kāi)啟獨(dú)立線程實(shí)現(xiàn)緩存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{try {// 重建緩存this.saveShop2Redis(id,20L);}catch (Exception e){} finally {// 釋放鎖unLock(lockKey);}});}// 6.4 返回過(guò)期的商鋪信息return shop;}

緩存工具封裝

把封裝的代碼放到CacheClient這個(gè)類(lèi)中，并添加@Component注解，把這個(gè)bean交給Spring管理，封裝的工具類(lèi)如下：

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// 用構(gòu)造器注入public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,unit);}public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){// 設(shè)置邏輯過(guò)期RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(value);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));// 寫(xiě)入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));}public <R, ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){String redisKey = keyPrefix + id;// 1. 從redis查詢(xún)商鋪緩存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);// 2. 判讀是否存在if(StrUtil.isNotBlank(json)){// 3. 存在，直接返回return JSONUtil.toBean(json, type);}// 命中的是否是空值if(json != null){// 返回一個(gè)錯(cuò)誤信息return null;}// 4. 不存在，根據(jù)id查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)——我們哪知道去查哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，只能調(diào)用者告訴我們，——函數(shù)式編程R r = dbFallback.apply(id);// 5. 不存在，返回錯(cuò)誤if(r == null){// 將空值寫(xiě)入redis——解決緩存穿透stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);// 返回錯(cuò)誤信息return null;}// 6. 存在，寫(xiě)入redisthis.set(redisKey, r, time, unit);// 7. 返回return r;}private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){String redisKey = keyPrefix + id;// 1. 從redis查詢(xún)商鋪緩存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);// 2. 判讀是否存在if(StrUtil.isBlank(json)){// 3. 不存在，直接返回return null;}// 4. 命中需要判斷過(guò)期時(shí)間，需要先把json反序列化位對(duì)象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);JSONObject jsonData = (JSONObject) redisData.getData(); // 如果不強(qiáng)轉(zhuǎn)就是一個(gè)Object，但本質(zhì)上是JSONObject，所以先轉(zhuǎn)成JSONObjectR r = JSONUtil.toBean(jsonData, type);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();// 5. 判斷是否過(guò)期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){// 5.1 未過(guò)期，直接返回店鋪信息return r;}// 5.2 已過(guò)期，需要緩存重建// 6. 緩存重建// 6.1 獲取互斥鎖String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;boolean isLock = tryLock(lockKey);// 6.2 判斷是否獲取鎖成功if(isLock){//6.3成功 開(kāi)啟獨(dú)立線程實(shí)現(xiàn)緩存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{try {// 重建緩存// 先查數(shù)據(jù)庫(kù)R r1 = dbFallback.apply(id);// 寫(xiě)入redisthis.setWithLogicalExpire(redisKey, r1, time, unit);}catch (Exception e){} finally {// 釋放鎖unLock(lockKey);}});}// 6.4 返回過(guò)期的商鋪信息return r;}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);  // 因?yàn)閒lag是封裝類(lèi)，而要求的返回值是基本數(shù)據(jù)類(lèi)型，在返回的時(shí)候就會(huì)進(jìn)行自動(dòng)的拆箱，拆箱的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)空指針}private void unLock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}}

封裝這個(gè)工具類(lèi)，有很多的技巧要總結(jié)：

1. 傳遞的參數(shù)和返回的數(shù)據(jù)類(lèi)型要泛型
2. 函數(shù)式編程：在封裝queryWithPassThrough的時(shí)候，里面在redis查詢(xún)不存在的時(shí)候，我們要去查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，那查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的代碼，我們泛型傳遞的參數(shù)，調(diào)用哪個(gè)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的函數(shù)去查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)呢？這時(shí)要用函數(shù)式編程，把要用到的函數(shù)通過(guò)參數(shù)傳遞過(guò)來(lái)，有參數(shù)有返回值就用Function<ID, R> dbFallback，使用的時(shí)候直接R r = dbFallback.apply(id);即可，調(diào)用這個(gè)工具方法的時(shí)候把具體的查詢(xún)函數(shù)作為參數(shù)傳進(jìn)去。

那這些工具類(lèi)在調(diào)用的時(shí)候又該怎么調(diào)用呢？

  @Overridepublic Result queryById(Long id) {// 緩存穿透
//        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 邏輯過(guò)期解決緩存擊穿問(wèn)題Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);if(shop == null){return Result.fail("店鋪不存在！");}// 7. 返回return Result.ok(shop);}

那我們的緩存擊穿想測(cè)試的話，還是得先用單元測(cè)試的方法，先往redis中寫(xiě)入點(diǎn)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在就可以改進(jìn)我們的單元測(cè)試代碼

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {@Autowiredprivate CacheClient cacheClient;@Testvoid testSaveShop() {Shop shop = shopService.getById(1L);cacheClient.setWithLogicalExpire(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + 1L,shop,10L, TimeUnit.SECONDS);}
}