2、商户查询缓存

2.1 什么是缓存?

• 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

业务逻辑我们写到Service中，需要在Service层创建这个queryById方法，然后去ServiceImpl中实现

Controller：

@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
    return shopService.queryById(id);
}

Service:

public interface IShopService extends IService<Shop> {
    Result queryById(Long id);
}

ServiceImpl:

@Override
public Result queryById(Long id) {
    //先从Redis中查，这里的常量值是固定的前缀 + 店铺id
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
    //如果不为空（查询到了），则转为Shop类型直接返回
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    //否则去数据库中查
    Shop shop = getById(id);
    //查不到返回一个错误信息或者返回空都可以，根据自己的需求来
    if (shop == null){
        return Result.fail("店铺不存在！！");
    }
    //查到了则转为json字符串
    String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
    //并存入redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr);
    //最终把查询到的商户信息返回给前端
    return Result.ok(shop);
}

2.1.3、趁热打铁

• 完成了商户数据缓存之后，我们尝试做一下商户类型数据缓存

  业务逻辑依旧是写在Service中

​ controller

@GetMapping("list")
public Result queryTypeList() {
    return typeService.queryList();
}

service

public interface IShopTypeService extends IService<ShopType> {
    Result queryList();
}

• serviceImpl

• 整体代码都是类似的，前面只需要将单个店铺信息从JSON和Bean之间相互转换

• 这里只不过是将查询到的多个店铺类型信息从JSON和Bean之间相互转换，只是多了一个foreach循环

  @Override
  public Result queryList() {
      //先从Redis中查，这里的常量值是固定前缀 + 店铺id，0，-1代表所有
      List<String> shopTypes =
              stringRedisTemplate.opsForList().range(CACHE_SHOP_TYPE_KEY, 0, -1);
      //如果不为空（查询到了），则转为ShopType类型直接返回
      if (!shopTypes.isEmpty()) {
          List<ShopType> tmp = new ArrayList<>();
          for (String types : shopTypes) {
              ShopType shopType = JSONUtil.toBean(types, ShopType.class);
              tmp.add(shopType);
          }
          return Result.ok(tmp);
      }
      //否则去数据库中查
      List<ShopType> tmp = query().orderByAsc("sort").list();
      if (tmp == null){
          return Result.fail("店铺类型不存在！！");
      }
      //查到了转为json字符串，存入redis
      for (ShopType shopType : tmp) {
          String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shopType);
          shopTypes.add(jsonStr);
      }
      stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(CACHE_SHOP_TYPE_KEY,shopTypes);
      //最终把查询到的商户分类信息返回给前端
      return Result.ok(tmp);
  }
  

  • @Override
    public Result queryList() {
        // 先从Redis中查，这里的常量值是固定前缀 + 店铺id
        List<String> shopTypes =
                stringRedisTemplate.opsForList().range(CACHE_SHOP_TYPE_KEY, 0, -1);
        // 如果不为空（查询到了），则转为ShopType类型直接返回
        if (!shopTypes.isEmpty()) {
            List<ShopType> tmp = shopTypes.stream().map(type -> JSONUtil.toBean(type, ShopType.class))
                                              .collect(Collectors.toList());
            return Result.ok(tmp);
        }
        // 否则去数据库中查
        List<ShopType> tmp = query().orderByAsc("sort").list();
        if (tmp == null){
            return Result.fail("店铺类型不存在！！");
        }
        // 查到了转为json字符串，存入redis
        shopTypes = tmp.stream().map(type -> JSONUtil.toJsonStr(type))
                                        .collect(Collectors.toList());
        stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(CACHE_SHOP_TYPE_KEY,shopTypes);
        // 最终把查询到的商户分类信息返回给前端
        return Result.ok(tmp);
    }
    

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
    • 删除缓存的操作很快，但是更新数据库的操作相对较慢，如果此时有一个线程2刚好进来查询缓存，由于我们刚刚才删除缓存，所以线程2需要查询数据库，并写入缓存，但是我们更新数据库的操作还未完成，所以线程2查询到的数据是脏数据，出现线程安全问题
  • 先操作数据库，再删除缓存
    • 线程1在查询缓存的时候，缓存TTL刚好失效，需要查询数据库并写入缓存，这个操作耗时相对较短（相比较于上图来说），但是就在这么短的时间内，线程2进来了，更新数据库，删除缓存，但是线程1虽然查询完了数据（更新前的旧数据），但是还没来得及写入缓存，所以线程2的更新数据库与删除缓存，并没有影响到线程1的查询旧数据，写入缓存，造成线程安全问题
• 虽然这二者都存在线程安全问题，但是相对来说，后者出现线程安全问题的概率相对较低，所以我们最终采用后者先操作数据库，再删除缓存的方案

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：

  1. 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

  2. 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

@Override
public Result queryById(Long id) {
    //先从Redis中查，这里的常量值是固定的前缀 + 店铺id
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
    //如果不为空（查询到了），则转为Shop类型直接返回
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    //否则去数据库中查
    Shop shop = getById(id);
    //查不到返回一个错误信息或者返回空都可以，根据自己的需求来
    if (shop == null){
        return Result.fail("店铺不存在！！");
    }
    //查到了则转为json字符串
    String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
    //并存入redis，设置TTL
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    //最终把查询到的商户信息返回给前端
    return Result.ok(shop);
}

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

之前的update方法：

/**
    * 更新商铺信息
    *
    * @param shop 商铺数据
    * @return 无
    */
@PutMapping
public Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {
    // 写入数据库
    shopService.updateById(shop);
    return Result.ok();
}

修改后的update方法：

/**
    * 更新商铺信息
    *
    * @param shop 商铺数据
    * @return 无
    */
@PutMapping
public Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {
    return shopService.update(shop);
}

新增一个方法，Impl里去实现

Result update(Shop shop);

实现类：

@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
    //首先先判一下空
    if (shop.getId() == null){
        return Result.fail("店铺id不能为空！！");
    }
    //先修改数据库
    updateById(shop);
    //再删除缓存
    stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());
    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，欧当再次发起查询时，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。

• 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，就直接返回一个错误信息了，但是这样存在缓存穿透问题

@Override
public Result queryById(Long id) {
    //先从Redis中查，这里的常量值是固定的前缀 + 店铺id
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
    //如果不为空（查询到了），则转为Shop类型直接返回
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    //否则去数据库中查
    Shop shop = getById(id);
    //查不到返回一个错误信息或者返回空都可以，根据自己的需求来
    if (shop == null){
        return Result.fail("店铺不存在！！");
    }
    //查到了则转为json字符串
    String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
    //并存入redis，设置TTL
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    //最终把查询到的商户信息返回给前端
    return Result.ok(shop);
}

• 现在的逻辑是：如果这个数据不存在，将这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空字符串，然后设置一个较短的TTL，返回错误信息。当再次发起查询时，先去Redis中判断value是否为空字符串，如果是空字符串，则说明是刚刚我们存的不存在的数据，直接返回错误信息

@Override
public Result queryById(Long id) {
    //先从Redis中查，这里的常量值是固定的前缀 + 店铺id
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
    //如果不为空（查询到了），则转为Shop类型直接返回
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    //如果查询到的是空字符串，则说明是我们缓存的空数据
    if (shopjson != null) {
        return Result.fail("店铺不存在！！");
    }
    //否则去数据库中查
    Shop shop = getById(id);
    //查不到，则将空字符串写入Redis
    if (shop == null) {
        //这里的常量值是2分钟
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.fail("店铺不存在！！");
    }
    //查到了则转为json字符串
    String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
    //并存入redis，设置TTL
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    //最终把查询到的商户信息返回给前端
    return Result.ok(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（可以采用雪花算法）
• 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，让其在不同时间段分批失效
• 利用Redis集群提高服务的可用性（使用一个或者多个哨兵(Sentinel)实例组成的系统，对redis节点进行监控，在主节点出现故障的情况下，能将从节点中的一个升级为主节点，进行故障转义，保证系统的可用性。 ）
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存（浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存；访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端；请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存；如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）；如果Redis查询未命中，则查询Tomcat；请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存；如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库）

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，休眠一会在重试，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（但只能返回旧数据，牺牲了数据一致性，换取性能上的提高），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。

• 尝试获取锁：

  private boolean tryLock(String key) {
      Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
      //避免返回值为null，我们这里使用了BooleanUtil工具类
      return BooleanUtil.isTrue(flag);
  }
  
  private void unlock(String key) {
      stringRedisTemplate.delete(key);
  }
  

• 释放锁:

  private void unlock(String key) {
      stringRedisTemplate.delete(key);
  }
  

• 修改后的代码

  @Override
  public Shop queryWithMutex(Long id) {
      //1.先从Redis中查，这里的常量值是固定的前缀 + 店铺id
      String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
      //2.如果不为空（查询到了），则转为Shop类型直接返回
      if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
          //3. 存在，返回
          Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
          return shop;
      }
      //判断命中的是否是空值，这个是缓存穿透的逻辑
      if (shopJson != null) {
          return null;
      }
      //4.实现缓存重建
      Shop shop = null;
      try {
          //4.1获取锁
          boolean flag = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
          //4.2如果有锁，休眠后再查
          if (!flag) {
              Thread.sleep(50);
              return queryWithMutex(id);
          }
          //4.3 如果没有锁，再查一下缓存，double check一下
          shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
          //4.4如果不为空（查询到了），则转为Shop类型直接返回
          if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
              //4.5 存在，返回
              shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
              return shop;
          }
          //4.6 如果缓存还没有，则查数据库
          shop = getById(id);
          if (shop == null) {
              //将空值写入redis
              stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
              return null;
          }
          //4.7 存在则写入redis
          String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
          //并存入redis，设置TTL
          stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
          //最终把查询到的商户信息返回给前端
      } catch (InterruptedException e) {
          throw new RuntimeException(e);
      } finally {
          //释放锁
          unlock(LOCK_SHOP_KEY + id);
      }
      return shop;
  }
  

• 最终修改queryById方法

  @Override
  public Result queryById(Long id) {
      Shop shop = queryWithMutex(id);
      if (shop == null) {
          return Result.fail("店铺不存在！！");
      }
      return Result.ok(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
  • 如果命中，则将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，重构完成后再释放互斥锁

double check一下是因为防止在检查过程中，别的现成已经更新缓存了，从造成再次更新缓存

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 expirSeconds) {
    Shop shop = getById(id);
    RedisData redisData = new RedisData();
    redisData.setData(shop);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expirSeconds));
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}

在测试类中

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {

    @Autowired
    private ShopServiceImpl shopService;

    @Test
    public void test(){
        shopService.saveShop2Redis(1L,1000L);
    }
}

步骤三：正式代码

ShopServiceImpl

//这里需要声明一个线程池，因为下面我们需要新建一个现成来完成重构缓存
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

@Override
public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
    //1. 从redis中查询商铺缓存
    String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
    //2. 如果未命中，则返回空
    if (StrUtil.isBlank(json)) {
        return null;
    }
    //3. 命中，将json反序列化为对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
    //3.1 将data转为Shop对象
    JSONObject shopJson = (JSONObject) redisData.getData();
    Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
    //3.2 获取过期时间
    LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
    //4. 判断是否过期
    if (LocalDateTime.now().isBefore(time)) {
        //5. 未过期，直接返回商铺信息
        return shop;
    }
    //6. 过期，尝试获取互斥锁
    boolean flag = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
    //7. 获取到了锁
    if (flag) {
        
        //再次检查缓存中数据是否过期，如果没过期，则无需重建缓存
        
        json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
        //如果未命中，则返回空
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            return null;
        }
        //命中，将json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        //将data转为Shop对象
        JSONObject shopJson = (JSONObject) redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        //获取过期时间
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        //判断是否过期
        if (LocalDateTime.now().isBefore(time)) {
            //未过期，直接返回商铺信息
            return shop;
        }
        //如果还是过期
        //8. 开启独立线程
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
            try {
                this.saveShop2Redis(id, LOCK_SHOP_TTL);
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
                unlock(LOCK_SHOP_KEY + id);
            }
        });
        //9. 直接返回商铺信息
        return shop;
    }
    //10. 未获取到锁，直接返回商铺信息
    return shop;
}