1.什么是缓存？
缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache [ kæʃ ] ），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。
2.添加缓存
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result queryShopTypeString() {
//1.从redis中查询分类缓存
String shopTypeJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_TYPE_KEY);
//2.判断分类是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopTypeJson)) {
//3.存在，直接返回
//因为不止存在一个店铺店铺，所以要用list集合来接收
List<ShopType> shopTypes = JSONUtil.toList(shopTypeJson, ShopType.class);
return Result.ok(shopTypes);
}
//4.不存在，去数据库中查找
List<ShopType> shopTypes = query().orderByAsc("sort").list();
if(shopTypes==null){
//5.不存在，返回错误
return Result.fail("不存在该分类");
}
//6.存在，将查询到的分类信息写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_TYPE_KEY,JSONUtil.toJsonStr(shopTypes));
//7.返回
return Result.ok(shopTypes);
}
3.缓存的更新策略
超时剔除也就是在添加缓存的时候设置一个过期时间即可，并没有想象中的那么复杂。
@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
//用Transactional注解添加事务，保证整体业务的原子性，一致性
Long id = shop.getId();
if (id == null) {
return Result.fail("店铺id不能为空");
}
//1.更新数据库
updateById(shop);
//2.删除缓存
stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
return Result.ok();
}
主动更新也就是在原来业务的基础上，加上了判断id的值和删除缓存的操作。
4.缓存穿透
//缓存穿透方法的封装实现
public Shop queryWithPassThrough(Long id){
//1.从redis查询缓存商铺
//因为没有用hash接受，这里要用json格式，但是不是在这一步进行转换
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在 这里的isNotBlank指的是只有存在商铺数据的，null和“”以及换行都不算不为空
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
}
//判断是否命中的是空值
if (shopJson != null) {
//不为空就是“”
return null;
}
//4.不存在，根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
//5.不存在，返回错误
if (shop == null) {
//如果查询的是空值，就给缓存传递一个null，这样就算下次查询的还是这个id，即使为空，
//也能返回一个空字符串，有效了避免了缓存穿透
//空值的有效期不能像真实数据一样有效期那么长，应该稍微短一点
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
//6.存在，写入redis
//把shop类转成json风格的字符串存入
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//7.返回
return shop;
}
5.缓存雪崩
6.缓存击穿
public Shop queryWithMutex(Long id){
//1.从redis查询缓存商铺
//因为没有用hash接收，这里要用json格式，但是不是在这一步进行转换
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在 这里的isNotBlank指的是只有存在商铺数据的，null和“”以及换行都不算不为空
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
}
//判断是否命中的是空值
if (shopJson != null) {
//不为空就是“”
return null;
}
//4.实现缓存重建
//4.1获取互斥锁
String lockKey=LOCK_SHOP_KEY+id;
Shop shop = null;
try {
boolean islock = tryLock(lockKey);
//4.2判断是否获取成功
if(!islock){
//4.3失败，则重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(id);
}
//4.4成功，根据id查询数据库
shop = getById(id);
//模拟重建的延时
Thread.sleep(200);
//5.不存在，返回错误
if (shop == null) {
//如果查询的是空值，就给缓存传递一个null，这样就算下次查询的还是这个id，即使为空，
//也能返回一个空字符串，有效了避免了缓存穿透
//空值的有效期不能像真实数据一样有效期那么长，应该稍微短一点
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
//6.存在，写入redis
//把shop类转成json风格的字符串存入
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//7.释放互斥锁
unLock(lockKey);
}
//8.返回
return shop;
}
利用互斥锁，我们在解决缓存击穿问题的同时，也解决了缓存穿透，也就是在获取缓存和数据库都没获取到时候，把"" 添加到缓存当中。
public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
//1.从redis查询缓存商铺
//因为没有用hash接受，这里要用json格式，但是不是在这一步进行转换
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
//3.不存在，直接返回 因为我们已经提前添加好缓存，如果获取不到当前的缓存，就说明当前所获取的不是热点数据
return null;
}
//4.命中，需要先把json反序列化为对象
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//5.判断缓存是否过期
if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
//5.1未过期，直接返回商铺信息
return shop;
}
//6.已过期，需要缓存重建
//6.1 获取互斥锁
String lockKey=LOCK_SHOP_KEY+id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
//6.2 判断是否获取锁成功
if(isLock){
//6.3 成功，开启独立线程，实现缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
try {
//重建缓存，因为此时的业务逻辑和当初手动添加热点数据的业务相同，所以直接调用那个方法即可
this.saveShop2Redis(id,20L);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//释放锁
unLock(lockKey);
}
});
}
//6.4 返回过期的商铺信息 无论是否获取互斥锁成功，都要返回过期商铺的信息
return shop;
}
7.缓存工具封装
@Component
@Slf4j
public class CacheClient {
//加入10个线程
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR= Executors.newFixedThreadPool(10);
//添加final是防止更改
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
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){
//设置逻辑过期
RedisData redisData=new RedisData();
redisData.setData(value);
redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
//写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}
//缓存穿透
public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, Class<R> type, ID id, Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){
String key=keyPrefix+id;
//1.从redis查询缓存商铺
//因为没有用hash接受，这里要用json格式，但是不是在这一步进行转换
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//2.判断是否存在 这里的isNotBlank指的是只有存在的数据，null和“”以及换行都不算不为空
if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
//3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
//判断是否命中的是空值
if (json != null) {
//不为空就是“”
return null;
}
//4.不存在，根据id查询数据库
R r = dbFallback.apply(id);
//5.不存在，返回错误
if (r == null) {
//如果查询的是空值，就给缓存传递一个null，这样就算下次查询的还是这个id，即使为空，
//也能返回一个空字符串，有效了避免了缓存穿透
//空值的有效期不能像真实数据一样有效期那么长，应该稍微短一点
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
//6.存在，写入redis
//把shop类转成json风格的字符串存入
this.set(key,r,time,unit);
//7.返回
return r;
}
//缓存击穿
public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){
//1.从redis查询缓存商铺
//因为没有用hash接受，这里要用json格式，但是不是在这一步进行转换
String key=keyPrefix+id;
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 因为我们已经提前添加好缓存，如果获取不到当前的缓存，就说明当前所获取的不是热点数据
return null;
}
//4.命中，需要先把json反序列化为对象
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//5.判断缓存是否过期
if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
//5.1未过期，直接返回商铺信息
return r;
}
//6.已过期，需要缓存重建
//6.1 获取互斥锁
String lockKey=LOCK_SHOP_KEY+id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
//6.2 判断是否获取锁成功
if(isLock){
//6.3 成功，开启独立线程，实现缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
try {
//重建缓存
//1.查询数据库
R r1 = dbFallback.apply(id);
//2.写入redis
this.setWithLogicalExpire(key,r1,time,unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//释放锁
unLock(lockKey);
}
});
}
//6.4 返回过期的商铺信息 无论是否获取互斥锁成功，都要返回过期商铺的信息
return r;
}
//尝试获取锁
private boolean tryLock(String key){
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.MINUTES);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
//释放锁
private void unLock(String key){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
这样子我们的缓存击穿，缓存穿透问题就不只拘泥于一种类型，而是封装了方法的实现，可以针对各种类型，无论是shop类型， 还是user类型，订单类型的数据，我们都可以基于当前封装类，解决缓存的各种问题。
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