【Redis实战】击穿+雪崩+穿透
架构
短信登录
基于session实现登录
流程图
代码实现
@Slf4j
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
/**
* session用户key
*/
public static final String USER_CONSTANT = "user";
@Override
public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
//校验手机号码
boolean phoneInvalid = RegexUtils.isPhoneInvalid(phone);
if (phoneInvalid) {
return Result.fail("手机号码格式错误！");
}
//生成6位数的验证码
String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
session.setAttribute("code", code);
//发送验证码
log.info("send code success,code={}", code);
return Result.ok();
}
@Override
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
//校验手机号码
if (Objects.isNull(loginForm)) {
return Result.fail("参数为空！");
}
String phone = loginForm.getPhone();
if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
return Result.fail("手机号码格式错误！");
}
//验证码校验
String code = (String) session.getAttribute("code");
if (StringUtils.isBlank(code) || !StringUtils.equals(code, loginForm.getCode())) {
return Result.fail("验证码错误！");
}
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getPhone, phone);
User user = getOne(wrapper);
if (!Objects.nonNull(user)) {
//注册新用户
user = getNewUserByPhone(phone);
save(user);
}
session.setAttribute(USER_CONSTANT, BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
return Result.ok();
}
/**
* 根据手机号码创建新用户
*
* @param phone 手机号码
* @return
*/
private User getNewUserByPhone(String phone) {
User user = new User();
user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
user.setPhone(phone);
user.setNickName(SystemConstants.USER_NICK_NAME_PREFIX + RandomUtil.randomString(10));
user.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
return user;
}
}
集群session共享问题
session数据拷贝可以解决这个问题，但是多台tomcat之间存储相同的数据会浪费内存空间，拷贝会有数据延迟。
session每个浏览器有不同的code，tomcat里保存里很多code。
基于Redis实现session登录
验证码流程图
代码实现
public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
//校验手机号码
boolean phoneInvalid = RegexUtils.isPhoneInvalid(phone);
if (phoneInvalid) {
return Result.fail("手机号码格式错误！");
}
//生成6位数的验证码
String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
//保存验证码到redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(LOGIN_CODE_KEY + phone, code, LOGIN_CODE_TTL, TimeUnit.SECONDS);
//发送验证码
log.info("send code success,code={}", code);
return Result.ok();
}
校验流程图
代码实现
登录
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
//校验手机号码
if (Objects.isNull(loginForm)) {
return Result.fail("参数为空！");
}
String phone = loginForm.getPhone();
if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
return Result.fail("手机号码格式错误！");
}
//验证码校验
String code = (String) session.getAttribute("code");
if (StringUtils.isBlank(code) || !StringUtils.equals(code, loginForm.getCode())) {
return Result.fail("验证码错误！");
}
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getPhone, phone);
User user = getOne(wrapper);
if (!Objects.nonNull(user)) {
//注册新用户
user = getNewUserByPhone(phone);
save(user);
}
session.setAttribute(USER_CONSTANT, BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
return Result.ok();
}
登录拦截器
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.http.HttpStatus;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;
/**
* 登录拦截器
*
* @author zhangzengxiu
* @date 2023/10/6
*/
@Component
public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
//获取请求头的token
String token = request.getHeader("authorization");
if (StringUtils.isBlank(token)) {
response.setStatus(HttpStatus.HTTP_UNAUTHORIZED);
return false;
}
//获取redis中的token
String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
Map<Object, Object> map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(tokenKey);
if (CollectionUtils.isEmpty(map)) {
//未授权
response.setStatus(HttpStatus.HTTP_UNAUTHORIZED);
return false;
}
UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(map, new UserDTO(), false);
//用户信息保存到ThreadLocal中
UserHolder.saveUser(userDTO);
//刷新token有效期
stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return true;
}
}
拦截器的操作方式
方式一
拦截器
public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 这个LoginInterceptor是new出来的，所以不能使用Spring注入Bean
*/
public LoginInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
}
使用拦截器
@Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 添加拦截器
*
* @param registry
*/
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
InterceptorRegistration registration = registry.addInterceptor(new LoginInterceptor(stringRedisTemplate));
registration.excludePathPatterns("/user/code");
registration.excludePathPatterns("/user/login");
registration.excludePathPatterns("/blog/hot");
registration.excludePathPatterns("/shop/**");
registration.excludePathPatterns("/shop-type/**");
registration.excludePathPatterns("/voucher/**");
}
}
方式二
拦截器：配置为Spring的组件
@Component
public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
}
注册拦截器：依赖注入使用即可
@Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {
@Autowired
private LoginInterceptor loginInterceptor;
/**
* 添加拦截器
*
* @param registry
*/
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
InterceptorRegistration registration = registry.addInterceptor(loginInterceptor);
registration.excludePathPatterns("/user/code");
registration.excludePathPatterns("/user/login");
registration.excludePathPatterns("/blog/hot");
registration.excludePathPatterns("/shop/**");
registration.excludePathPatterns("/shop-type/**");
registration.excludePathPatterns("/voucher/**");
}
}
Redis实现session共享
拦截器优化
当前存在的问题：
如果用户访问不需要登录鉴权的接口，token就不会刷新，token可能会过期。
token刷新拦截器
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.LOGIN_USER_KEY;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.LOGIN_USER_TTL;
/**
* @author zhangzengxiu
* @date 2023/10/6
*/
@Component
public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
//获取请求头的token
String token = request.getHeader("authorization");
if (StringUtils.isBlank(token)) {
return true;
}
//获取redis中的token
String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
Map<Object, Object> map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(tokenKey);
if (CollectionUtils.isEmpty(map)) {
//未授权
return true;
}
UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(map, new UserDTO(), false);
//用户信息保存到ThreadLocal中
UserHolder.saveUser(userDTO);
//刷新token有效期
stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return true;
}
}
登录拦截器
import cn.hutool.http.HttpStatus;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.Objects;
/**
* 登录拦截器
*
* @author zhangzengxiu
* @date 2023/10/6
*/
@Component
public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
UserDTO userDTO = UserHolder.getUser();
if (Objects.isNull(userDTO)) {
response.setStatus(HttpStatus.HTTP_UNAUTHORIZED);
return false;
}
return true;
}
/**
* 后置拦截器
* 销毁用户信息，防止内存泄露
*
* @param request
* @param response
* @param handler
* @param ex
* @throws Exception
*/
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
UserHolder.removeUser();
}
}
商户查询
缓存
缓存就是数据交换的缓冲区称作Cache，是存储数据的临时地方，一般读写性能比较高。
CPU缓存
计算机构造：CPU+内存+磁盘
CPU要做数据计算必须先从内存或者硬盘读取到数据，然后放到寄存器才可以运算。计算机性能受限
CPU会把经常需要读写的数据放到CPU缓存中，这样做高速运算的时候，就不需要每次从内存或者磁盘中进行数据读取，再进行运算，而是直接从缓存中获取数据进行运算。
这样可以充分释放CPU的运算能力。CPU缓存越大，可存储的数据越多，处理的性能越高。
web应用开发过程中的缓存
优缺点
缓存作用模型
优化商户缓存流程
代码实现
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result queryShopById(Long id) {
if (Objects.isNull(id) || id < 0) {
return Result.fail("非法商户！");
}
//从redis中查询缓存信息
String shopCacheKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopCacheKey);
if (StringUtils.isNotBlank(shopJson)) {
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//未命中缓存查询数据库
Shop shop = getById(id);
if (Objects.isNull(shop)) {
return Result.fail("商户不存在！");
}
//缓存商户信息
stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopCacheKey, JSONUtil.toJsonStr(shop));
return Result.ok(shop);
}
}
缓存更新策略
缓存一致性问题
业务场景
- 低一致性需求：使用内存淘汰机制。例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方案。例如店铺详情查询的缓存
主动更新策略
- 01
- 维护成本高，需要手动编写代码实现
- 02
- 可能没现成的，需要单独维护
- 03
- 一致性差：还没异步去更新DB，其他线程去查询了数据库
- 可靠性差：还没将数据更新到DB，Redis服务挂了，数据丢失了
手动维护
先删除缓存再操作DB
正常情况
异常情况
数据不一致情况
先操作DB再删除缓存（使用）
正常情况
异常情况
出现的可能性相对较低，加超时时间作为兜底！！！
出现的条件：
- 两条线程并行执行
- 线程1执行时，缓存刚好失效
- 查询数据库后写缓存是微秒级别的
- 这时刚好另一条线程来进更新了数据库并且删除了缓存，可能性很低
总结
最佳实践方案
业务代码实现
设置超时时间
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，这些请求会全部打到数据库中。
解决方案
缓存空对象
布隆过滤器
并不是100%准确，有风险
业务代码
解决方案：
总结
缓存雪崩
缓存雪崩是指同意时段大量的缓存key同时失效或者redis宕机，导致大量请求到达数数据库，带来巨大压力。
未命中
服务宕机
解决方案
- 给不同的key的TTL添加随机值。（缓存预热过期都时间一样）
- 利用Redis集群提高服务的可用性
- 给缓存业务添加服务降级、限流（如：快速失败，拒绝服务等）
- 给业务添加多级缓存
缓存击穿（热点key）
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复杂的key突然失效，无数的请求在瞬间给业务数据库带来巨大的冲击。
解决方案
互斥锁
性能差，阻塞
逻辑过期
不设置过期时间，永不过期，做活动的时候才会去添加
VS
互斥锁牺牲了可用性，保证了一致性：CP
逻辑过期牺牲了一致性，保证了可用性：AP
互斥锁解决缓存击穿问题
setnx
setnx只有第一个可以操作成功，其他的都会失败。
可以设置有效期作为兜底
有效期设置为业务执行时间的10-20倍
代码实现
获取锁
/**
* 尝试获取锁
*
* @param key
* @return
*/
private boolean tryLock(String key) {
//setnx
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
//自动拆箱 防止NPE
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
释放锁
/**
* 释放锁
*
* @param key
*/
private void unLock(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
业务代码
/**
* 互斥锁解决缓存缓存击穿问题
*
* @param id
* @return
*/
private Shop queryShopByMutex(Long id) {
//从redis中查询缓存信息
String shopCacheKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopCacheKey);
if (StringUtils.isNotBlank(shopJson)) {
return getShopFromCache(shopJson);
}
Shop shop = null;
String lockKey = "lock:shop:" + id;
try {
//获取互斥锁
boolean isLock = tryLock(lockKey);
if (!isLock) {
//获取锁失败，休眠 重试
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
//一直重试 会有性能问题
return queryShopByMutex(id);
}
//获取锁成功，再次查询缓存是否存在，Double Check
shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopCacheKey);
if (StringUtils.isNotBlank(shopJson)) {
return getShopFromCache(shopJson);
}
//未命中缓存查询数据库
shop = getById(id);
//模拟重建延时200ms
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
if (Objects.isNull(shop)) {
//缓存空值 缓存2min
stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopCacheKey, NULL_VAL, CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
//缓存商户信息，添加过期时间 30分钟
stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopCacheKey, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException();
} finally {
//释放互斥锁
unLock(lockKey);
}
return shop;
}
/**
* 从缓存中获取shop信息
*
* @param shopJson
* @return
*/
private Shop getShopFromCache(String shopJson) {
if (StringUtils.equals(NULL_VAL, shopJson)) {
//空值
return null;
}
return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
}
模拟并发请求
线程组 QPS=200
逻辑过期解决缓存击穿问题
业务流程图
缓存预热
/**
* 模拟缓存预热
*
* @param id
* @param expireSeconds 过期时间
*/
public void saveShopToRedis(Long id, long expireSeconds) {
if (Objects.isNull(id)) {
return;
}
Shop shop = getById(id);
RedisData redisData = new RedisData();
redisData.setData(shop);
redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
//未设置过期时间
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}
@Autowired
private ShopServiceImpl shopService;
/**
* 单测：缓存预热
*/
@Test
public void saveShopToRedis() {
shopService.saveShopToRedis(1L, 10L);
}
逻辑过期时间
业务代码实现
/**
* 缓存重建线程池
*/
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
/**
* 查询商户信息
* 逻辑过期解决缓存击穿问题
*
* @param id
* @return
*/
public Shop queryShopByLogicExpire(Long id) {
if (Objects.isNull(id) || id < 0) {
return null;
}
RedisData redisData = getRedisDataFromCache(id);
JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
//是否过期
if (!cacheIsExpire(redisData)) {
//未过期
return shop;
}
//过期
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
//获取互斥锁
if (!tryLock(lockKey)) {
//获取互斥锁失败，返回已经过期的商户信息
return shop;
}
//获取锁成功
redisData = getRedisDataFromCache(id);
//Double Check 再次查看缓存是否过期
if (!cacheIsExpire(redisData)) {
//没过期，无需重建缓存
return JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
}
//开启独立线程进行缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
this.saveShopToRedis(id, 20L);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
//释放锁
unLock(lockKey);
}
});
return shop;
}
/**
* 缓存是否过期
*
* @param redisData
* @return
*/
private boolean cacheIsExpire(RedisData redisData) {
//是否过期 Double check
if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
//未过期
return false;
}
return true;
}
private RedisData getRedisDataFromCache(Long id) {
String shopCacheKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopCacheKey);
if (StringUtils.isBlank(shopJson)) {
//不存在 直接返回
return null;
}
return JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
}
压测
jmeter压测100QPS
查看运行结果
前面会返回旧数据
后面会返回新数据
数据会有短暂不一致的问题，但是保证了可用性。
封装缓存工具
代码
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY;
/**
* @author zhangzengxiu
* @date 2023/10/7
*/
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 缓存不存在的数据
*/
public static final String NULL_VAL = "-1";
/**
* 锁key前缀
*/
private static final String LOCK_KEY = "lock:";
/**
* 缓存重建线程池
*/
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
/**
* 设置缓存
*
* @param key
* @param value
* @param expireTime
* @param timeUnit
*/
public void set(String key, Object value, long expireTime, TimeUnit timeUnit) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), expireTime, timeUnit);
}
/**
* 逻辑过期时间
*
* @param key
* @param value
* @param expireTime
* @param timeUnit
*/
public void setLogicExpire(String key, Object value, long expireTime, TimeUnit timeUnit) {
RedisData redisData = new RedisData();
redisData.setData(value);
redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(timeUnit.toSeconds(expireTime)));
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}
/**
* 解决缓存穿透问题
*
* @param id
* @param keyPrefix
* @param type
* @param function
* @param expireTime
* @param timeUnit
* @param
* @param
* @return
*/
public <R, ID> R queryWithPassThrough(ID id, String keyPrefix, Class<R> type, Function<ID, R> function, long expireTime, TimeUnit timeUnit) {
if (Objects.isNull(id)) {
return null;
}
//从redis中查询缓存信息
String cacheKey = keyPrefix + id;
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
if (StringUtils.equals(NULL_VAL, json)) {
//空值
return null;
}
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
//未命中缓存查询数据库
R res = function.apply(id);
if (Objects.isNull(res)) {
//缓存空值 缓存2min
this.set(cacheKey, NULL_VAL, 2L, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
//缓存添加过期时间
this.set(cacheKey, JSONUtil.toJsonStr(res), expireTime, timeUnit);
return res;
}
/**
* 逻辑过期解决缓存击穿问题
*
* @param id
* @return
*/
public <R, ID> R queryByLogicExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, long expireTime, TimeUnit unit, Function<ID, R> function) {
if (Objects.isNull(id)) {
return null;
}
String cacheKey = keyPrefix + id;
RedisData redisData = getRedisDataFromCache(cacheKey);
JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
R res = JSONUtil.toBean(data, type);
//是否过期
if (!cacheIsExpire(redisData)) {
//未过期
return res;
}
//过期
String lockKey = LOCK_KEY + id;
//获取互斥锁
if (!tryLock(lockKey)) {
//获取互斥锁失败，返回已经过期的信息
return res;
}
//获取锁成功
redisData = getRedisDataFromCache(cacheKey);
//Double Check 再次查看缓存是否过期
if (!cacheIsExpire(redisData)) {
//没过期，无需重建缓存
return JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
}
//开启独立线程进行缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
//查询DB
R r = function.apply(id);
//写入redis
this.setLogicExpire(lockKey, r, expireTime, unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
//释放锁
unLock(lockKey);
}
});
return res;
}
/**
* 缓存是否过期
*
* @param redisData
* @return
*/
private boolean cacheIsExpire(RedisData redisData) {
//是否过期 Double check
if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
//未过期
return false;
}
return true;
}
/**
* 从缓存中获取RedisData
*
* @param cacheKey
* @return
*/
private RedisData getRedisDataFromCache(String cacheKey) {
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (StringUtils.isBlank(shopJson)) {
//不存在 直接返回
return null;
}
return JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
}
/**
* 尝试获取锁
*
* @param key
* @return
*/
private boolean tryLock(String key) {
//setnx
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
//自动拆箱 防止NPE
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
/**
* 释放锁
*
* @param key
*/
private void unLock(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
使用方式
@Override
public Result queryShopById(Long id) {
//获取店铺信息 缓存穿透
//Shop shop = queryShopByPassThrough(id);
//使用工具类实现
Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(id, CACHE_SHOP_KEY, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//互斥锁 缓存击穿
//Shop shop = queryShopByMutex(id);
//逻辑过期时间 解决缓存击穿问题
//Shop shop = queryShopByLogicExpire(id);
Shop shop = cacheClient.queryByLogicExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES, this::getById);
if (Objects.isNull(shop)) {
return Result.fail("商户不存在！");
}
return Result.ok(shop);
}