Redis实战—黑马点评项目—商户查询缓存

一、添加Redis缓存

 查询商铺

@Service
public class ShopServiceImpl
        extends ServiceImpl implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;//查商铺用的key
        //1、从redis中查询商铺
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //2、 存在 返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        //3、不存在 从mysql查询商铺
        Shop shop = getById(id);
        //4、不存在 报错
        if(shop==null){
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        //5、 mysql中存在 在redis中写数据并返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));

        return Result.ok(shop);
    }
}

二、缓存更新策略

 （1）主要有以下三种

	内存淘汰	超时剔除	主动更新
说明	利用Redis的内存淘汰机制，内存不足自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存	给缓存数据添加TTL时间，到期自动删除缓存，下次查询更新缓存	编写业务逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存
一致性	差	一般	好
维护成本	无	低	高

（2）业务场景 ：

低一致性需求：内存淘汰。如店铺类型的查询缓存。

高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底。如店铺详情查询缓存

（3）主动更新的三种模式

Cache Aside Pattern：缓存调用者在更新数据库的同时更新缓存（较多使用）

Read/Write Through Pattern：缓存和数据库整合成一个服务，由服务来维护一致性。调用者无需关心一致性问题。

Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其他线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致。

（4）Cache Aside的一些策略

●删除旧缓存而不是更新缓存

●保证数据库和缓存同时成功或失败的方法：对于单体架构，将二者置于同一事物下；对于分布式架构，利用TCC等分布式事务方案

●操作数据库和删除缓存的先后

两种策略的对比。由于redis的读写速度相较于数据库的读写速度是更快的，所以第二种异常发生的概率比第一种更低。因此第二种方案是最佳选择：先操作数据库，再删缓存。

 三、修改店铺——缓存更新策略实现

基于二中的CacheAside策略，对ShopService进行改造同时编写修改店铺业务：

（1）读：根据id查店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，查到结果写入缓存，并设置超时剔除

（2）写：根据id修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存

查询店铺

//5、 若mysql中存在 在redis中写数据（同时设置超时剔除）并返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

 修改店铺

    //修改店铺
    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        //根据id修改数据库

        updateById(shop);
        //根据token删除缓存
        Long id = shop.getId();
        if(id==null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

四、缓存穿透

 

 【改造】

 基于缓存null值的策略对店铺查询的代码进行改造

    //查店铺
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;//查商铺用的key
        //1、从redis中查询商铺
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //2、 存在 返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }//仅当不为空字符串 不为null时返回true
        //判断是否命中空值
        if(shopJson!=null){
            return Result.fail("店铺信息不存在");
        }
        //3、不存在 从mysql查询商铺
        Shop shop = getById(id);
        //4、不存在 报错
        if(shop==null){
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        }
        //5、 mysql中存在 在redis中写数据并返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        return Result.ok(shop);
    }

除此以外，解决缓存穿透的方法还有：

增强id的复杂度、做好数据的基础格式校验、加强用户权限校验、做好热点参数限流等。

五、缓存雪崩 

 （1）缓存雪崩指的是在同一时段大量的缓存key同时失效或redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，产生巨大压力。

（2）解决方案：

●给不同key添加随机的TTL

●利用redis集群提高服务的可用性

●给缓存业务添加降级限流策略

●给业务添加多级缓存（nginx、redis、jvm、本地等）

六、缓存击穿

（1）也称作热点key问题，指一个被高并发访问的并且缓存重建业务较复杂的key突然失效，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来冲击。

（2）解决方案：

●互斥锁

●逻辑过期

 

 

解决方案	优点	缺点
互斥锁	●没有额外内存消耗 ●一致性 ●实现简单	●线程需要等待，性能低 ●死锁风险
逻辑过期	●线程无需等待，性能较好	●不保证一致性 ●额外内存消耗 ●实现复杂

（3）基于互斥锁解决缓存击穿的查询商铺业务

 互斥锁的实现：可以利用redis 的SETNX创建锁。它的特点是，只有当一个key不存在时才去创建。那么SETNX操作就是获取锁的操作，当第一个线程set了一个锁之后，其他线程将无法继续set，直到这个线程del（delete）这个锁，即释放锁。

    //查店铺
    @Override
    public Result queryById(Long id) {

        //解决缓存穿透
        //queryWithPassThrough(id);

        //解决缓存击穿
        Shop shop = queryWithMutex(id);
        if(shop!=null){
            return Result.ok(shop);
        }
        return Result.fail("店铺信息不存在");

    }


    //解决缓存击穿的代码（互斥锁）
    private Shop queryWithMutex(Long id){
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;//查商铺用的key
        //1、从redis中查询商铺
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //2、 存在 返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }//仅当不为空字符串 不为null时返回true
        //判断是否命中空值
        if(shopJson!=null){
            /*return Result.fail("店铺信息不存在");*/
            return null;
        }
        //3、不存在 获取互斥锁 拿到再到数据库查询
        String lockKey="lock:shop:"+id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);//true 拿到锁

            //判断是否获取锁
            if(!isLock){
                //否 休眠 从redis查缓存（递归）
                Thread.sleep(50);
                queryWithMutex(id);
            }

            //再次查redis  存在则无需重建缓存
            String shopJson1 = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJson1)) {

                return JSONUtil.toBean(shopJson1, Shop.class);
            }

            //是 根据id查数据库 重建缓存 模拟重建延时 释放锁
            shop = getById(id);
            Thread.sleep(200);
            //4、不存在 报错
            if(shop==null){
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            }
            //5、 mysql中存在 在redis中写数据并返回
            stringRedisTemplate.opsForValue()
                    .set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }

重启服务，删除redis中已存在的商铺缓存，使用jmeter工具来模拟高并发场景，测试代码

 模拟5秒发出1000次请求，查看后台，只有一次请求到达了数据库、在redis中亦有商铺缓存，代码改造成功。