java缓存

用在：

即时性、数据一致性要求不高

访问量大，更新频率低的数据（读多写少）

本地缓存只适合本地单服务处理

分布式缓存—缓存中间件redis

安装在Docker中

查看工具Redis Desktop Manager

RedisAutoConfiguration

Redis Properties.class

使用Template操作redis

例如StringRedisTemplate.opsForValue set/get value timeout

复杂对象的缓存可以使用json数据，跨平台兼容。其他语言兼容。

堆外内存溢出

Lettuce作为操作redis的客户端，使用netty进行网络通信

<exclusions>排除lettuce

加依赖jedis

spring对lettuce/jedis封装为template

缓存失效—缓存穿透

利用不存在的数据进行攻击

查询一次后，缓存空数据，下次查到空，空结果加入短暂的过期时间。

缓存雪崩——多key

大量Key采用了相同的过期时间，同一时间失效，压力到db

过期时间加随机值（例如1-5分钟）

缓存击穿—单key

高并发访问某个失效的key，且数据是热点数据。

大量请求进来时候，正好失效，都落到db上

解决： 加锁 （判断缓存-查数据库-存缓存）

单体服务，SpringBoot所有组件在容器中都是单例的

方法内/方法声明加本地锁：synchrozied/lock。

问题：分布式服务中，组件是多实例的，锁不住。

解决：分布式锁

使用redis set key NX。key不存在时候，才会设置。

代码实现：setIfAbsent（“lock”，1）返回bool。

true为加锁成功。执行后续业务、完成后删除锁

Else 持续休眠尝试

问题1:代码崩溃、断电等问题导致解锁失败、死锁。

解决：增加自动过期（template.expire），自动删除失败的锁。

问题2:占锁同时，要加过期时间。即保持原子。set lock 1 EX 300 NX

代码实现：setIfAbsent(“lock”,1,expire)

问题3:业务执行代码过久，大于expire，锁被误删除（并发时删掉其他人锁）。

解决：增加UUID。删除锁时，使用脚本，不使用DEL

框架实现：Redssion

RedssionConfig {

}

操作RedissonClient redisson()

内容：分布式对象，分布式集合，

分布式锁RLock，同名同锁

Lock.Lock()看门狗自动续期，默认30s过期时间

Lock.lock(leastime:10)不会自动续期，其他人可占，不可删。会异常。

自动解锁时间，一定要大于业务执行时间。

分布式锁的缓存一致性

1、双写模式——脏数据、加锁、允许临时不一致——最终一致

2、失效模式—

解决方案：

缓存数据+过期时间，解决大部分缓存需求。

加读写锁

canal订阅binlog

直接写逻辑复杂

使用springCache，直接加注解

CacheManager兼容各类缓存，Redis、ConcurrentHashMap

实施：

引入依赖

写配置（自动配置好了RedisCacheManager）

spring.cache开头,spring.cache.type=redis

使用注解

@Cacheable 触发将数据保存到缓存

@CacheEvict 删除（失效模式）

@CachePut不影响方法执行 更新缓存（双写模式）

@Caching 组合多个缓存操作

@CacheConfig 类级别共享缓存配置

获取：

@Cacheable() 注解到方法上，代表方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不调用

自定义key（SpEl表达式）、时间、数据保存json

更新：

@Caching(evict = { })

@CacheEvict() //失效模式

@CachePut //双写模式

常规数据，读多写少，实时性一致性要求不高的数据，直接使用Spring-Cache

问题解决：

缓存穿透：cache-null-values=true

缓存击穿：加锁？ 读写加锁（默认无锁，syn=true，get方法加锁）、canal感知mysql更新数据库、读多写多的直接操作数据库

缓存雪崩：因为开始缓存已经不一致，加上过期时间即可

特殊数据：特殊设计

各个微服务 properties中配置相同redis host port