前言
👏作者简介:我是笑霸final,一名热爱技术的在校学生。

商户查询缓存目录

  • ​​🐉商户查询缓存 介绍​​
  • ​​🐉添加redis缓存​​
  • ​​🐉给店铺类型查询添加缓存(作业)​​
  • ​​🐉缓存的更新策略​​
  • ​​🐉缓存存在的问题​​
  • ​​1.缓存穿透​​
  • ​​2.缓存雪崩​​
  • ​​3.缓存击穿​​
  • ​​互斥锁​​
  • ​​逻辑过期​​

🐉商户查询缓存 介绍

上节回顾

仿黑马点评-redis整合【邮件登陆部分】​​点此查看​​

本节梳理

解决缓存穿透、缓存击穿的问题

🐉添加redis缓存

流程

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_数据库

代码

@Override
public Result queryById(Long id) {
//1.从redis查询缓存
//String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop" + id);
//这里的cache:shop可以写成字符串常量
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在返回
//3.1把json字符串转化为对象
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//4.不存在,根据id查数据库
Shop shop = getById(id);

//5.不存在,返回错误
if (shop==null) return Result.fail("没有此店铺");
//6.存在写入redis
String toJsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);//转成json字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,toJsonStr);
//7.返回
return Result.ok(shop);//这返回的是对象
}

🐉给店铺类型查询添加缓存(作业)

分析步骤我们还是可以拿上面的图

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_java_02


代码

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result findList() {

//1.从redis查询缓存
//构造key
String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:list");
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(s)) {
//3.存在返回
List<ShopType> dtoList=JSONUtil.toList(s,ShopType.class);
log.info("redis返回的数据");
return Result.ok(dtoList);
}
//4.不存在,根据id查数据库
List<ShopType> typeList = this.query().orderByAsc("sort").list();
//5.不存在,返回错误
if (typeList.isEmpty()) {
return Result.fail("错误");
}
//6.存在写入redis
String s1 = JSONUtil.toJsonStr(typeList);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:list",s1);
//7.返回
return Result.ok(typeList);//这返回的是对象
}

效果

  • 第一次查询
  • 第二次查询

🐉缓存的更新策略

缓存的更新策略的方案

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_数据库_03


上面加入redis缓存我自己加了超时剔除

🐉缓存存在的问题

下面代码访问的路径​http://localhost:8081/shop/1​

1.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
    适合命中不高,但可能被频繁更新的数据
  • 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
    适合命中不高,但是更新不频繁的数据
@Override
public Result queryById(Long id) {
//1.从redis查询缓存
//String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop" + id);
//这里的cache:shop可以写成字符串常量
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在返回
//3.1把json字符串转化为对象
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
if(shopJson==""){
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//4.不存在,根据id查数据库
Shop shop = getById(id);
if(shop==null){
//解决缓存穿透 存入空值
//stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,null,2, TimeUnit.MINUTES);
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,"",2, TimeUnit.MINUTES);
//这里不能用null,值为null会查数据库
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//5.存在写入redis
String toJsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);//转成json字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,toJsonStr,2, TimeUnit.MINUTES);
//6.返回
return Result.ok(shop);//这返回的是对象
}

2.缓存雪崩

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

3.缓存击穿

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

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_json_04


仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_缓存_05

互斥锁

互斥锁解决方法

最大的问题就是互相等待

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_数据库_06

相关方法

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_数据库_07

public Result queryById(Long id) {
//1.从redis查询缓存
//String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop" + id);
//这里的cache:shop可以写成字符串常量
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//3.存在返回
//3.1把json字符串转化为对象
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
if(shopJson!=null){
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//4不存在,实现缓存重建
String lockKey="Key:shop:"+id;
try {
//4.1.获取互斥锁
boolean isLock = tryLock(lockKey);
//4.2.判断是否获取成功
if (!isLock){
//4.3失败休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryById(id);
}
//4.4.成功
//成功应该再次检测redis缓存是否存在 这里不演示了
Shop shop = getById(id);
if(shop==null){
//解决缓存穿透 存入空值
//stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,null,2, TimeUnit.MINUTES);
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,"",2, TimeUnit.MINUTES);
//这里不能用null,值为null会查数据库
return Result.fail("不存在此店铺");
}
//5.存在写入redis
String toJsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);//转成json字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,toJsonStr,2, TimeUnit.MINUTES);
//6.返回
return Result.ok(shop);//这返回的是对象

}catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//释放互斥锁
unlock(lockKey);
}

}

逻辑过期

逻辑过期解决方法

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_json_08

相关数据

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_数据库_09


仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_java_10

线程池

仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决_数据库_11

String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(json)) {
//3.不存在,直接返回
return null;
}

//4.命中,先把json反序列化
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
Shop shop = JSONUtil.toBean(data,Shop.class);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//5.判断是否过期
if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
//5.1未过期,直接返回
return Result.ok(shop);
}

//5.2已过期,需要缓存重建

//6.缓存重建
//6.1获取互斥锁
String lockkey = "lock:shop:" + id;
boolean lock = tryLock(lockkey);
//6.2判断是否获取锁成功
if(lock){
//注意 锁获取成功应该再次检测redis缓存是否过期(这里不演示)
//6.3成功,开启独立线程,实现缓存重建
//利用线程池去完成
ExcutorService_CACHE_RECUTOR.submit(()->{
//重建缓存
try {
this.saveShopToRdis(id,30L);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
//释放锁
unlock(lockkey);
}

});

}

//6.4返回商铺信息
return Result.ok(shop);

}