自定义注解加Aop缓存赋能

1.自定义注解 @GmallCache

2.通过Aop给注解赋能 注解本身啥也没有

aop：aspect oriented progarmming 面向切面编程

1.jdk代理：实现InvocationHandler接口(invoke) proxy.newProxyInstance();

基于接口实现

2.cglib代理： 实现MethodInterceptor接口（intercept） Enhancer.creat():

基于实现类实现

对通用的业务逻辑进行封装

AOP概念：

目标对象：被增强的对象

代理对象：被增强后的对象

连接点：spring仅仅支持方法级别的连接点

切点：切点都是连接点，连接点不一定是切点，就是被增强的连接点

通知：

@Before：前置通知 ，在目标方法执行之前执行

@AfterReturning ：返回通知，在目标方法返回之后执行 能够获取目标方法的返回值

@AfterThrowing：异常通知，在目标方法出现异常之后执行

@After :后置通知、最终通知，5.3以后最后执行

@Around： 环绕通知，在目标方法执行前后都可以增强

1.方法必须有返回值Object类型参数

2.方法必须有ProceedingJoinPoint参数

3.方法必须抛出Throwable异常

4.必须手动执行目标方法 joinPoint.proceed(joinPoint.getArgs());来执行

环绕前-->执行前-->目标方法-->返回通知-->后置通知-->环绕后！

切面：@Aspect声明一个切面类

aop增强注解功能，

获取注解上的一些参数，就要获取方法对象

//目标方法签名
MethodSignature signature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature();
//获取目标方法对象
Method method = signature.getMethod();

BloomFilter：布隆过滤器，判定一个数据是否存在，牺牲精确度换去空间和时间效率的一种算法。

结构：
    一个二进制数组
    一系列的hash函数
特征：
    1.判定一个数据存在，可能不存在
    2.判定一个数据不存在，就一定不存在
    3.删除和更新困难：CountingBloomFilter（CBF）

误判率影响因子：
    1.hash函数个数：hash函数越多精确度越高，hash函数越多性能越低
    2.二进制数组长度：数组越长精确度越高，数组越长占用的内存空间越多。
    可以接受一定的误判率
    
场景：
    1.缓存穿透
    2.骚扰电话
    3.垃圾邮件
    4.爬虫程序
    
玩法：
    1.google guava工具类库 类似于lang3  单机版本
    2.Redisson ：分布式版本
    3.redis插件：违背了devops

解决缓存穿透：
    1.项目启动时初始化一个布隆过滤器，并添加数据
    2.在缓存注解AOP中，使用布隆过滤器解决缓存穿透
    3.将来pms修改了mysql数据库中的分类，布隆过滤器同步数据：
        1.时效性要求较高：pms修改了分类之后发送消息给MQ，首页工程中通过监听器获取消息，重新生成一个
        2.时效性要求不高：定时任务每隔一段时间重新生成一个