黑马Redis学习——实战篇(2)

目录

2、商户查询缓存

2.1 什么是缓存?

2.1.1 为什么要使用缓存

2.1.2 如何使用缓存

2.2 添加商户缓存

2.2.1 、缓存模型和思路

2.1.2、代码如下

2.3 缓存更新策略

2.3.1 、数据库缓存不一致解决方案:

2.3.2 、数据库和缓存不一致采用什么方案

2.4 实现商铺和缓存与数据库双写一致

2.5 缓存穿透问题的解决思路

2.6 编码解决商品查询的缓存穿透问题:

2.7 缓存雪崩问题及解决思路

2.8 缓存击穿问题及解决思路

2.9 利用互斥锁解决缓存击穿问题

2.10 、利用逻辑过期解决缓存击穿问题

2.11、封装Redis工具类


2、商户查询缓存

2.1 什么是缓存?

缓存(Cache),就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,存储于本地代码(例如:

例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发

例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存

例3:Static final Map<K,V> map =  new HashMap(); 本地缓存

由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;  

2.1.1 为什么要使用缓存

2.1.2 如何使用缓存

实际开发中,会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升,例如:本地缓存与redis中的缓存并发使用

浏览器缓存:主要是存在于浏览器端的缓存

应用层缓存:可以分为tomcat本地缓存,比如之前提到的map,或者是使用redis作为缓存

数据库缓存:在数据库中有一片空间是 buffer pool,增改查数据都会先加载到mysql的缓存中

CPU缓存:当代计算机最大的问题是 cpu性能提升了,但内存读写速度没有跟上,所以为了适应当下的情况,增加了cpu的L1,L2,L3级的缓存

2.2 添加商户缓存

2.2.1 、缓存模型和思路

标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存,如果缓存数据存在,则直接从缓存中返回,如果缓存数据不存在,再查询数据库,然后将数据存入redis。

2.1.2、代码如下

代码思路:如果缓存有,则直接返回,如果缓存不存在,则查询数据库,然后存入redis。

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        String key = "cache : shop:" + id;// 1.从redis查询商铺缓存
        //1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson=stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StringUtils.isNotBlank(shopJson)){
            //3.存在直接返回
            Shop shop= JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        
        //4.不存在查询数据库
        Shop shop = this.getById(id);
        
        //5.不存在报错
        if(shop==null){
            return Result.fail("查找不到店铺");
        }
        
        //6.存在就写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);

        
    }

2.3 缓存更新策略

缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西,主要是因为内存数据宝贵,当我们向redis插入太多数据,此时就可能会导致缓存中的数据过多,所以redis会对部分数据进行更新,或者把他叫为淘汰更合适。

内存淘汰:redis自动进行,当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候,会自动触发淘汰机制,淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)

超时剔除:当我们给redis设置了过期时间ttl之后,redis会将超时的数据进行删除,方便咱们继续使用缓存

主动更新:我们可以手动调用方法把缓存删掉,通常用于解决缓存和数据库不一致问题

2.3.1 、数据库缓存不一致解决方案:

由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,其后果是:

用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢?有如下几种方案

Cache Aside Pattern 人工编码方式:缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存,也称之为双写方案

Read/Write Through Pattern : 由系统本身完成,数据库与缓存的问题交由系统本身去处理

Write Behind Caching Pattern :调用者只操作缓存,其他线程去异步处理数据库,实现最终一致

2.3.2 、数据库和缓存不一致采用什么方案

综合考虑使用方案一,但是方案一调用者如何处理呢?这里有几个问题

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑:

如果采用第一个方案,那么假设我们每次操作数据库后,都操作缓存,但是中间如果没有人查询,那么这个更新动作实际上只有最后一次生效,中间的更新动作意义并不大,我们可以把缓存删除,等待再次查询时,将缓存中的数据加载出来

  • 删除缓存还是更新缓存?

    • 更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多

    • 删除缓存:更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存

  • 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败?

    • 单体系统,将缓存与数据库操作放在一个事务

    • 分布式系统,利用TCC等分布式事务方案

应该具体操作缓存还是操作数据库,我们应当是先操作数据库,再删除缓存,原因在于,如果你选择第一种方案,在两个线程并发来访问时,假设线程1先来,他先把缓存删了,此时线程2过来,他查询缓存数据并不存在,此时他写入缓存,当他写入缓存后,线程1再执行更新动作时,实际上写入的就是旧的数据,新的数据被旧数据覆盖了。

  • 先操作缓存还是先操作数据库?

    • 先删除缓存,再操作数据库

    • 先操作数据库,再删除缓存

      2.4 实现商铺和缓存与数据库双写一致

      核心思路如下:

      修改ShopController中的业务逻辑,满足下面的需求:

      根据id查询店铺时,如果缓存未命中,则查询数据库,将数据库结果写入缓存,并设置超时时间

      根据id修改店铺时,先修改数据库,再删除缓存

      修改重点代码1:修改ShopServiceImpl

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