Redis实战------黑马点评2 商户查询缓存
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
- 3.0 、利用逻辑过期解决缓存击穿问题
- 3.1、封装Redis工具类
2.1 什么是缓存?
前言:什么是缓存?
就像自行车,越野车的避震器
举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;
同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪;
这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术;
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
一句话:因为速度快,好用
缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力
实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存来作为"避震器",系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术;
但是缓存也会增加代码复杂度和运营的成本:
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
在我们查询商户信息时，我们是直接操作从数据库中去进行查询的，大致逻辑是这样，直接查询数据库那肯定慢咯，所以我们需要增加缓存
@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
//这里是直接查询数据库
return shopService.queryById(id);
}
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。
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的queryById方法
设置redis缓存时添加过期时间
修改重点代码2
代码分析：通过之前的淘汰，我们确定了采用删除策略，来解决双写问题，当我们修改了数据之后，然后把缓存中的数据进行删除，查询时发现缓存中没有数据，则会从mysql中加载最新的数据，从而避免数据库和缓存不一致的问题
@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
Long id = shop.getId();
if (id == null) {
return Result.fail("店铺id不能为空");
}
// 更新数据库
updateById(shop);
// 删除缓存
stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
return Result.ok();
}
2.5 缓存穿透问题的解决思路
缓存穿透 ：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种：
- 缓存空对象
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：
- 额外的内存消耗
- 可能造成短期的不一致
- 布隆过滤
- 优点：内存占用较少，没有多余key
- 缺点：
- 实现复杂
- 存在误判可能
缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
布隆过滤：布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，
假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回
这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突
2.6 编码解决商品查询的缓存穿透问题：
核心思路如下：
在原来的逻辑中，我们如果发现这个数据在mysql中不存在，直接就返回404了，这样是会存在缓存穿透问题的
现在的逻辑中：如果这个数据不存在，我们不会返回404 ，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个value是否是null，如果是null，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。
@Override
public Result queryShopById(Long id) {
// 缓存穿透
Shop shop = queryWithPassThrough(id);
// 返回
return Result.ok(shop);
}
// 缓存穿透
public Shop queryWithPassThrough(Long id){
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
// 从Redis里查询店铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 命中, 返回
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return shop;
}
// 未命中
// 命中的是否是 “”
if ("".equals(shopJson)) {
// 返回一个错误消息
return null;
}
// 根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
if (shop == null) {
// 将空值写入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误消息
return null;
}
// 店铺存在 将数据存入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回
return shop;
}
小总结：
缓存穿透产生的原因是什么？
- 用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力
缓存穿透的解决方案有哪些？
- 缓存null值
- 布隆过滤
- 增强id的复杂度，避免被猜测id规律
- 做好数据的基础格式校验
- 加强用户权限校验
- 做好热点参数的限流
2.7 缓存雪崩问题及解决思路
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
解决方案：
- 给不同的Key的TTL添加随机值
- 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
2.8 缓存击穿问题及解决思路
缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种：
- 互斥锁
- 逻辑过期
逻辑分析：假设线程1在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存的，此时只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据了，但是假设在线程1没有走完的时候，后续的线程2，线程3，线程4同时过来访问当前这个方法， 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没查到，接着同一时间去访问数据库，同时的去执行数据库代码，对数据库访问压力过大
解决方案一、使用锁来解决：
因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。
假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行到休眠，直到线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。
解决方案二、逻辑过期方案
方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。
我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁， 而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。
这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。
进行对比
**互斥锁方案：**由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行性能肯定受到影响
逻辑过期方案： 线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦
2.9 利用互斥锁解决缓存击穿问题
核心思路：相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是 进行查询之后，如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得到了锁，如果没有获得到，则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询
如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入redis，再释放锁，返回数据，利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿
操作锁的代码：
核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁，该方法含义是redis中如果没有这个key，则插入成功，返回1，在stringRedisTemplate中返回true， 如果有这个key则插入失败，则返回0，在stringRedisTemplate返回false，我们可以通过true，或者是false，来表示是否有线程成功插入key，成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。
ShopServiceImpl
private boolean tryLock(String key){
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
private void unLock(String key){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
操作代码：
@Override
public Result queryShopById(Long id) {
// 互斥锁解决缓存击穿
Shop shop = queryWithMutex(id);
// 返回
return Result.ok(shop);
}
// 互斥锁解决缓存击穿
public Shop queryWithMutex(Long id){
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
// 1.从Redis里查询店铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 存在, 返回
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return shop;
}
// 不存在 null "" 都是不存在
// 3.命中的是否是 “”
if ("".equals(shopJson)) {
// 返回一个错误消息
return null;
}
// 4.实现缓存重建
Shop shop = null;
try {
// 4.1 获取互斥锁
boolean isLock = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
// 4.2 判断是否获取锁
if (!isLock) {
// 失败，则休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(id);
}
// 4.3 成功, 根据id查询数据库
shop = getById(id);
if (shop == null) {
// 将空值写入Redis 【 解决缓存穿透问题 {缓存 “” 值} 】
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误消息
return null;
}
// 4.4 店铺存在 将数据存入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 4.5 数据存入Redis后， 释放 锁
unLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
}
// 返回
return shop;
}
3.0 、利用逻辑过期解决缓存击穿问题
需求：修改根据id查询商铺的业务，基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题
思路分析：当用户开始查询redis时，判断是否命中，如果没有命中则直接返回空数据，不查询数据库，而一旦命中后，将value取出，判断value中的过期时间是否满足，如果没有过期，则直接返回redis中的数据，如果过期，则在开启独立线程后直接返回之前的数据，独立线程去重构数据，重构完成后释放互斥锁。
如果封装数据：因为现在redis中存储的数据的value需要带上过期时间，此时要么你去修改原来的实体类，要么你
步骤一、
新建一个实体类，我们采用第二个方案，这个方案，对原来代码没有侵入性。
@Data
public class RedisData {
private LocalDateTime expireTime;
private Object data;
}
步骤二、
在ShopServiceImpl 新增此方法，利用单元测试进行缓存预热
public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds){
// 1.查询店铺数据
Shop shop = getById(id);
// 2.封装逻辑过期时间
RedisData redisData = new RedisData();
redisData.setData(shop);
redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
// 3.写入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}
在测试类中
@Test
void testSaveShop(){
shopService.saveShop2Redis(1L,30L);
}
步骤三：正式代码
ShopServiceImpl
@Override
public Result queryShopById(Long id) {
// 逻辑过期 解决缓存击穿
Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
if (shop == null){
return Result.fail("店铺不存在");
}
// 返回
return Result.ok(shop);
}
// 线程池
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 逻辑过期 解决缓存击穿
public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
// 1.从Redis里查询店铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
// 未命中, 返回
return null;
}
// 3.命中 需要先把json反序列化为对象
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
// 4.判断是否过期
if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 4.1 未过期， 直接返回店铺消息
return shop;
}
// 4.2 过期， 需要缓存重建
// 5.缓存重建
// 5.1获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 5.2 判断是否获取锁成功
if (isLock) {
// 5.3 成功， 开启独立线程，开启缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
// 重建缓存
this.saveShop2Redis(id,20L);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 释放锁
unLock(lockKey);
}
});
}
// 5.4 返回
return shop;
}
3.1、封装Redis工具类
基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求：
- 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
- 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓
存击穿问题
- 方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
- 方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题
将逻辑进行封装
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
private 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, ID id, Class<R> type,
Function<ID, R> dbFallback,
Long time, TimeUnit unit){
String key = keyPrefix + id;
// 从Redis里查询店铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
// 命中 -> 存在, 返回
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
// 未命中 -> 不存在
// json 是否是 “”
if ("".equals(json)) {
// 返回一个错误消息
return null;
}
// 根据id查询数据库
R r = dbFallback.apply(id);
if (r == null) {
// 将空值写入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误消息
return null;
}
// 存在 将数据存入Redis
this.set(key,r,time,unit);
// 返回
return r;
}
// 线程池
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 逻辑过期 解决缓存击穿
public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(
String keyPrefix,ID id,Class<R> type,
Function<ID,R> dbFallback,
Long time, TimeUnit unit){
String key = keyPrefix + id;
// 1.从Redis里查询店铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
// 未命中, 返回
return null;
}
// 3.命中 需要先把json反序列化为对象
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
R r = JSONUtil.toBean(data, type);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
// 4.判断是否过期
if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 4.1 未过期， 直接返回店铺消息
return r;
}
// 4.2 过期， 需要缓存重建
// 5.缓存重建
// 5.1获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 5.2 判断是否获取锁成功
if (isLock) {
// 5.3 成功， 开启独立线程，开启缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
// 重建缓存 先查数据库，后 写入Redis
R r1 = dbFallback.apply(id);
this.setWithLogicalExpire(key,r1,time,unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 释放锁
unLock(lockKey);
}
});
}
// 5.4 返回
return r;
}
// 互斥锁解决缓存击穿
public <R, ID> R queryWithMutex(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (shopJson != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.实现缓存重建
// 4.1.获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
R r = null;
try {
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 4.2.判断是否获取成功
if (!isLock) {
// 4.3.获取锁失败，休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
}
// 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
r = dbFallback.apply(id);
// 5.不存在，返回错误
if (r == null) {
// 将空值写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
// 7.释放锁
unLock(lockKey);
}
// 8.返回
return r;
}
private boolean tryLock(String key){
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
private void unLock(String key){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
在ShopServiceImpl 中
@Override
public Result queryShopById(Long id) {
// 缓存穿透
// Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 互斥锁解决缓存击穿
// Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 逻辑过期 解决缓存击穿
Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
if (shop == null){
return Result.fail("店铺不存在");
}
// 返回
return Result.ok(shop);
}