黑马点评——商户查询缓存（P37店铺类型查询业务添加缓存练习题答案）redis缓存、更新、穿透、雪崩、击穿、工具封装

文章目录

什么是缓存？
添加Redis缓存
- 店铺类型查询业务添加缓存练习题
缓存更新策略
- 给查询商铺的缓存添加超时剔除和主动更新的策略
缓存穿透
- 缓存空对象
- 布隆过滤
缓存雪崩
- 解决方案
缓存击穿
- 解决方案
- 基于互斥锁方式解决缓存击穿问题
- 基于逻辑过期的方式解决缓存击穿问题
缓存工具封装

什么是缓存？

在这里插入图片描述

缓存也要考虑成本的问题，不是随便用的
在这里插入图片描述

添加Redis缓存

在这里插入图片描述


    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. 从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 判读是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            // 3. 存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 4. 不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        // 5. 不存在，写入redis
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 6. 存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,JSONUtil.toJsonStr(shop));
        // 7. 返回
        return Result.ok(shop);
    }

店铺类型查询业务添加缓存练习题

@Override
    public Result queryTypeList() {
        // 1. 从redis查询店铺类别缓存
        List<String> shopTypeRedisKey = stringRedisTemplate.opsForList().range(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY,0,-1);
        // 2. 判断是否命中缓存
        if(!CollectionUtils.isEmpty(shopTypeRedisKey)){
            // 3. 存在，直接返回，即是命中缓存
            // 使用stream流将json集合转为
            List<ShopType> shopTypeList = shopTypeRedisKey.stream()
                    .map(item -> JSONUtil.toBean(item, ShopType.class))
                    .sorted(Comparator.comparingInt(ShopType::getSort))
                    .collect(Collectors.toList());
            // 返回缓存数据
            return Result.ok(shopTypeList);
        }
        // 4. 不存在，查询数据库
        List<ShopType> shopTypes = query().orderByAsc("sort").list();
        // 判断数据库中是否有数据
        if(CollectionUtils.isEmpty(shopTypes)){
            // 不存在则缓存一个空集合，解决缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY, Collections.emptyList().toString(),RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return Result.fail("商品分类信息为空");
        }
        // 5. 数据存在，先写入redis，再返回
        // 使用stream流将bean集合转为json集合
        List<String> shopTypeCache = shopTypes.stream()
                .sorted(Comparator.comparingInt(ShopType::getSort))
                .map(item -> JSONUtil.toJsonStr(item))
                .collect(Collectors.toList());

        stringRedisTemplate.opsForList().rightPushAll(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY,shopTypeCache);
        stringRedisTemplate.expire(RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY,RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 6. 返回（按类别升序排序)
        return Result.ok(shopTypes);
    }

缓存更新策略

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操作缓存和数据库的顺序，不论谁先进行都可能会有线程安全的问题

但方案二的发生可能性更小，所以更优
总结：
在这里插入图片描述

给查询商铺的缓存添加超时剔除和主动更新的策略

在这里插入图片描述
查询店铺：

  @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. 从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 判读是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            // 3. 存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }

        // 4. 不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        // 5. 不存在，返回错误
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 6. 存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 7. 返回
        return Result.ok(shop);
    }

修改店铺：

@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，在删除缓存
        updateById(shop);
        // 删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

缓存穿透

客户端请求的数据在缓存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

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缓存空对象

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可以设置一个TTL，解决内存消耗问题
可能存在短期不一致的问题，控制TTL的时间，可以一定程度的缓解这个问题。

布隆过滤

客户端个redis之间，在加一层过滤——布隆过滤器——哈希算法二进制位保存数据
布隆过滤器说如果不存在一定是不存在，但存在不一定是100% 的
在这里插入图片描述
先看一下之前查询商铺信息的业务流程

物品们采用方案一应该把空数据写入redis

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缓存雪崩

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解决方案

给不同的key的TTL添加随机值——针对问题一
利用redis集群提高服务的可用性——针对问题二
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

缓存击穿

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解决方案

互斥锁和逻辑过期
在这里插入图片描述

基于互斥锁方式解决缓存击穿问题

在这里插入图片描述
获取锁：
- redis的setnx指令可以在key不存在的时候写，存在的时候不能写，就类似于互斥
释放锁：
- 删掉就行了
设置锁的时候要设置有效期，避免因为某种原因锁得不到释放

 @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 缓存穿透
//        Shop shop = queryWithPassThrough(id);

        // 互斥锁解决缓存击穿
        Shop shop = queryWithMutex(id);
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7. 返回
        return Result.ok(shop);
    }
 /**
     * 解决缓存击穿（互斥锁）的写法
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithMutex(Long id){
        String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. 从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 判读是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            // 3. 存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }

        // 命中的是否是空值
        if(shopJson != null){
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
        //4. 开始实现缓存重建
        // 4.1 获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try{
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断是否获取成功
            if(!isLock){
                // 4.3 如果失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

            // 4.4 如果成功，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            // 模拟重建的延时——测试的时候打开
//            Thread.sleep(200);
            // 5. 不存在，返回错误
            if(shop == null){
                // 将空值写入redis——解决缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6. 存在，写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e){
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }
        // 7. 返回
        return shop;
    }
    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);  // 因为flag是封装类，而要求的返回值是基本数据类型，在返回的时候就会进行自动的拆箱，拆箱的时候会出现空指针
    }

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

基于逻辑过期的方式解决缓存击穿问题

在这里插入图片描述

有个小问题，我们想要给存入redis的数据添加过期时间，但是我们的Shop实体类中又没有过期时间这个字段怎么办呢？
我们去给这个Shop实体添加过期时间字段可行吗？可行，但是对代码有侵入性，而且这个字段除了这里其他地方都用不到。
那怎么办？
我们可以声明一个RedisData的实体类，里面有一个过期时间的属性，让Shop继承这个实体类，Shop也就有了过期时间的属性了，但还是有一点点不好，还是需要修改源代码，需要修改Shop，有一定的侵入性，虽然也蛮好的。
还有一种方案：在RedisData中在声明一个Object的字段，把想要存储的数据放到Object中。

@Data
public class RedisData {
    private LocalDateTime expireTime;
    private Object data;
}

实际的项目肯定会有管理系统在后台点击，把热点数据提前缓存进redis，我们这里用一个单元测试完成这个功能。
先写一个缓存进redis的方法

    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(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

在编写一个单元测试

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {

    @Autowired
    private ShopServiceImpl shopService;

    @Test
    void testSaveShop() {
        shopService.saveShop2Redis(1L, 10L);
    }

}

下面我们完成基于逻辑过期的方式解决缓存击穿的商铺查询的代码

// 使用线程池来开辟新线程
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    /**
     * 解决缓存击穿（逻辑过期）的写法
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        String redisKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. 从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 判读是否存在
        if(StrUtil.isBlank(shopJson)){
            // 3. 不存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4. 命中需要判断过期时间，需要先把json反序列化位对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        JSONObject jsonData = (JSONObject) redisData.getData(); // 如果不强转就是一个Object，但本质上是JSONObject，所以先转成JSONObject
        Shop shop = JSONUtil.toBean(jsonData, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5. 判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1 未过期，直接返回店铺信息
            return 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 = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            //6.3成功 开启独立线程实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
               try {
                   // 重建缓存
                   this.saveShop2Redis(id,20L);
               }catch (Exception e){

               } finally {
                   // 释放锁
                   unLock(lockKey);
               }
            });
        }
        // 6.4 返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

缓存工具封装

在这里插入图片描述
把封装的代码放到CacheClient这个类中，并添加@Component注解，把这个bean交给Spring管理，封装的工具类如下：


@Slf4j
@Component
public class CacheClient {


    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    // 用构造器注入
    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));
    }


    public <R, ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String redisKey = keyPrefix + id;
        // 1. 从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 判读是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(json)){
            // 3. 存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }

        // 命中的是否是空值
        if(json != null){
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4. 不存在，根据id查询数据库——我们哪知道去查哪个数据库，只能调用者告诉我们，——函数式编程
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5. 不存在，返回错误
        if(r == null){
            // 将空值写入redis——解决缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(redisKey,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6. 存在，写入redis
        this.set(redisKey, r, time, unit);
        // 7. 返回
        return r;
    }

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String redisKey = keyPrefix + id;
        // 1. 从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 判读是否存在
        if(StrUtil.isBlank(json)){
            // 3. 不存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4. 命中需要判断过期时间，需要先把json反序列化位对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        JSONObject jsonData = (JSONObject) redisData.getData(); // 如果不强转就是一个Object，但本质上是JSONObject，所以先转成JSONObject
        R r = JSONUtil.toBean(jsonData, type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5. 判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1 未过期，直接返回店铺信息
            return r;
        }
        // 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 = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            //6.3成功 开启独立线程实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    // 重建缓存
                    // 先查数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入redis
                    this.setWithLogicalExpire(redisKey, r1, time, unit);
                }catch (Exception e){

                } finally {
                    // 释放锁
                    unLock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4 返回过期的商铺信息
        return r;
    }


    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);  // 因为flag是封装类，而要求的返回值是基本数据类型，在返回的时候就会进行自动的拆箱，拆箱的时候会出现空指针
    }

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


}

封装这个工具类，有很多的技巧要总结：

传递的参数和返回的数据类型要泛型
函数式编程：在封装queryWithPassThrough的时候，里面在redis查询不存在的时候，我们要去查询数据库，那查询数据库的代码，我们泛型传递的参数，调用哪个查询数据库的函数去查询数据库呢？这时要用函数式编程，把要用到的函数通过参数传递过来，有参数有返回值就用Function<ID, R> dbFallback，使用的时候直接R r = dbFallback.apply(id);即可，调用这个工具方法的时候把具体的查询函数作为参数传进去。

那这些工具类在调用的时候又该怎么调用呢？

  @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 缓存穿透
//        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 逻辑过期解决缓存击穿问题
        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7. 返回
        return Result.ok(shop);
    }

那我们的缓存击穿想测试的话，还是得先用单元测试的方法，先往redis中写入点热点数据，现在就可以改进我们的单元测试代码


@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {
    @Autowired
    private CacheClient cacheClient;

    @Test
    void testSaveShop() {
        Shop shop = shopService.getById(1L);
        cacheClient.setWithLogicalExpire(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + 1L,shop,10L, TimeUnit.SECONDS);
    }
}