【Redis】缓存（下）

news2024/12/27 10:18:17

经过缓存这篇文章的概述，已经对缓存有了初步的了解和认知。在本篇文章中，主要是通过代码来实现缓存的应用，以及在使用缓存过程中出现的经典问题。

简单应用

需求：根据菜品id来查询缓存

流程：① 从缓存中查询，如果菜品存在，那么直接返回；② 缓存中不存在，从数据库中查询；③ 如果存在，那么写入缓存并返回；④ 不存在就直接返回一个null。

@Service
public class DishService extends ServiceImpl<DishMapper, Dish> {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public Dish queryDishById(Long id) {
        // TODO 在Redis中查询该菜品是否存在
        String dishJson = this.stringRedisTemplate.opsForValue().get(Constants.DISH_KRY + id);
        // TODO 判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(dishJson)) { // StrUtil.isNotBlank() 表示不为null，不为空字符串，不为不可见字符
            // 存在直接返回
            return JSONUtil.toBean(dishJson, Dish.class);
        }
        // TODO 不存在查询数据库
        Dish dish = this.getById(id);
        // TODO 数据库也不存在就直接返回，看业务需求
        if(dish == null) {
            return null;
        }
        // TODO 数据库存在就写入缓存
        this.stringRedisTemplate.opsForValue().set(Constants.DISH_KRY + id, JSONUtil.toJsonStr(dish));
        return dish;
    }

}

缓存预热

设想某个服务运行很长时间之后，为了优化该服务，将Redis接入服务之中。此时，Redis服务器之中是没有任何数据的。因此服务都会跳过Redis直接打入到MySQL之中。随着时间的积累，Redis上积累足够多的数据之后，MySQL的压力才会减少。

缓存预热就是把定期生产和实时生成两种更新策略进行结合，当Redis未接入系统之前，就先统计一些热点数据，将其导入到Redis中，然后再把Reids服务给接入到整个系统之中。通过这种方式，即使Redis之中的数据不是最热的，但是也可以减少很大一部分MySQL的压力。随着时间的推移，Redis之中旧的热点数据就会被淘汰，新的热点数据就会生成。

缓存穿透

客户端发来的查询请求，先会在Redis之中进行查询。如果发现没有，就会去MySQL之中进行查询。如果MySQL之中也没有，并且像这样的请求很多，那么就会给MySQL造成不小的影响。

产生原因

1. 业务设计不合理，比如缺少必要的参数验证，导致非法的key也被删除了。

2. 开发/运维操作错误，不小心把部分数据给删除了。

3. 黑客恶意攻击。

解决方案

1. 当客户端发送的请求在Redis和MySQL都不存在时，仍然写入Redis，但是把value设定成一个非法值。

优点是实现简单，维护方便。缺点是造成Redis额外的内存消耗（毕竟把没有用的数据给插入到了Reids之中），并且可能造成短期的不一致（例如在Redis中设置了一个非法值，但是此时MySQL更新了数据，这就导致了数据库和Redis的值不一致的情况出现。不过对于这种情况，可以给非法值设置一个过期时间，并且在更新数据库的同时把Reids之中的数据给删除，等到再次查询时再写入缓存）。

2. 引入布隆过滤器：每次查询Redis之前，都先判断一下key是否再布隆过滤器中存在。所谓的布隆过滤器，就是使用hash + bitmap的思想，因此可以使用比较小的空间开销，以及比较快的速度，来判断某个key是否存在于布隆过滤器之中。对于该业务背景来说，就是把所有的key插入布隆过滤器之中，然后进行查询时，先判断是否存在于布隆过滤器之中即可。

优点是内存占用较少，不存在多余的key。缺点则是实现复杂，并且存在误判的可能。

简单案例

该代码案例中，使用的是第一种解决方法，把key写入到缓存中，并给value设定一个非法值。

public Dish queryDishByIdOfCachePenetration(Long id) {
        // TODO 在Redis之中查询该菜品是否存在
        String dishJson = this.stringRedisTemplate.opsForValue().get(Constants.DISH_KRY + id);
        // TODO 判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(dishJson)) {
            // 菜品存在，直接返回缓存信息
            return JSONUtil.toBean(dishJson, Dish.class);
        }
        // TODO 判断获取到的是否是非法值，从而解决缓存穿透问题
        if(dishJson != null) {
            // 由于在isNotBlank方法之中已经判断其不为null，不为空字符串，不为不可见字符进而明白其是菜品信息
            // 因此，当走到这一步并且不为null时，就可以判断，其是非法值
            return null;
        }
        // TODO 从数据库之中获取菜品
        Dish dish = this.getById(id);
        // TODO 判断数据库返回的是否是空值
        if(dish == null) {
            // 数据库之中菜品也为空时，表示该id是一个非法值，存到Redis之中，并返回
            this.stringRedisTemplate.opsForValue().set(Constants.DISH_KRY + id, "", 2, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        // 数据库不为空时，将其写入缓存之中，返回菜品内容
        this.stringRedisTemplate.opsForValue().set(Constants.DISH_KRY + id, JSONUtil.toJsonStr(dish), 30, TimeUnit.SECONDS);
        return dish;
    }