【黑马点评】2 商户查询缓存

2 商户查询缓存
- 2.1 添加商户缓存
- - 2.1.1 添加商户信息缓存 --修改ShopController中的queryShopById方法
  - 2.1.2 添加商户类别缓存（作业）--修改ShopController中的queryTypeList方法
- 2.2 缓存更新策略
- - 2.2.1 数据库缓存不一致解决方案：
  - 2.2.2 数据库和缓存不一致采用什么方案
- 2.3 实现商铺和缓存与数据库双写一致
- 2.4 缓存穿透问题的解决思路
- 2.5 编码解决商品查询的缓存穿透问题
- 2.6 缓存雪崩
- 2.7 缓存击穿 (部分key失效)
- 2.8 利用互斥锁解决缓存击穿问题
- - 2.8.1 操作锁的代码
  - 2.8.2 用jmeter进行测试。
- 2.9 利用逻辑过期解决缓存击穿问题
- - 2.9.1 RedisData类
  - 2.9.2 新增saveShop2Redis方法
  - 2.9.3 正式代码
- 2.10 封装Redis工具类
- - 2.10.1 代码
  - 2.10.2 测试

这一章包含了缓存穿透，缓存雪崩和缓存击穿问题的解决方案。是黑马点评中比较重要的部分。

2 商户查询缓存

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:

（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）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

2.1 添加商户缓存

2.1.1 添加商户信息缓存 --修改ShopController中的queryShopById方法

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

核心思路如下：
1.先查询缓存，判断缓存中是否存在
2.存在则直接返回
3.不存在则查询数据库，并将查询结果插入到缓存中返回。

在这里插入图片描述

ShopController.java 代码如下。

    /**
     * 根据id查询商铺信息
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情数据
     */
    @GetMapping("/{id}")
    public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {

//        return Result.ok(shopService.getById(id));
        return shopService.queryById(id);
    }

IShopService.java

    Result queryById(Long id);

ShopServiceImpl.java

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public Result queryById(Long id){
        //1.从redis根据id查数据
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY+id);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        //4.从数据库中根据id查数据
        Shop shop = getById(id);
        //5.若不存在，返回错误信息
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在");
        }

        //6.将数据写入redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,JSONUtil.toJsonStr(shop));
        stringRedisTemplate.expire(CACHE_SHOP_KEY + id,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //7.返回数据
        return Result.ok(shop);
    }

2.1.2 添加商户类别缓存（作业）–修改ShopController中的queryTypeList方法

ShopController.java

    @GetMapping("list")
    public Result queryTypeList() {
        /**
        List<ShopType> typeList = typeService
                .query().orderByAsc("sort").list();
        return Result.ok(typeList);
         */
        return typeService.queryTypeList();
    }

IShopTypeService

Result queryTypeList();

ShopTypeServiceImpl

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public ShopTypeServiceImpl(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
    }

    @Override
    public Result queryTypeList() {
        //1.从redis中查询类别数据
        String cacheKey = CACHE_SHOP_TYPE_KEY;
        String shopTypeJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);

        //2.判断Redis中是否存在数据
        if(StrUtil.isNotBlank(shopTypeJson)){
            List<ShopType> shopTypes = JSONUtil.toList(shopTypeJson,ShopType.class); 
        } //JSONUtil.toList()将查询得到的json转换为ShopType类型的List存储起来。
        
        //2.2 不存在则从数据库中查询
        List<ShopType> shopTypes = query().orderByAsc("sort").list();

        //3.判断数据库中是否存在
        if(shopTypes == null){
            return Result.fail("分类不存在！");
        }
        //3.2存在，则存入redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey,JSONUtil.toJsonStr(shopTypes));
        return Result.ok(shopTypes);
    }

2.2 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

在这里插入图片描述

2.2.1 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

在这里插入图片描述

2.2.2 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
- 先操作数据库，再删除缓存

在这里插入图片描述

2.3 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：

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

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

在这里插入图片描述

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

ShopController中的updateShop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);
        shopService.update(shop);
        return Result.ok();
    }

IShopService.java

    Result update(Shop shop);

ShopServiceImpl.java

    @Override
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1.更新数据库
        updateById(shop);
        //2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

2.4 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

2.5 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。

在这里插入图片描述

在这里我们使用缓存空对象的方法来解决修改刚刚的queryById方法，主要修改图中的部分。

代码如下：

在这里插入图片描述

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
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

2.6 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（同一时段，所以给不同key设置不同的TTL）
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（微服务）
给业务添加多级缓存

2.7 缓存击穿 (部分key失效)

缓存击穿也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问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。

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

在这里插入图片描述

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，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。

在这里插入图片描述

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，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。

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

2.8 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

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2.8.1 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。

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

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

ShopServiceImpl.java中，修改queryId方法

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

        //互斥锁解决缓存击穿
        Shop shop = null;
        try {
            shop = queryWithMutex(id);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        //7.返回数据
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * 用空值存储缓存穿透问题
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        //1.从redis根据id查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY+id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            return  JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
        }
        //判断命中的是空值
        if(shopJson != null){
            //命中空对象，返回错误信息。
            return null;//因为！=null说明是空字符串
        }
        //4.从数据库中根据id查数据
        Shop shop = getById(id);
        //5.若不存在，返回错误信息
        if(shop == null){
            //将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }

        //6.将数据写入redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //7.返回数据
        return shop;
    }

    /**
     * 用互斥锁解决缓存击穿问题
     * @param id
     * @return
     * @throws InterruptedException
     */

    public Shop queryWithMutex(Long id) throws InterruptedException {
        //1.从redis根据id查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY+id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
            return shop;
        }
        //判断命中的是空值
        if(shopJson != null){
            //命中空对象，返回错误信息。
            return null;//因为！=null说明是空字符串
        }
        //4.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 失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.4 成功，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建延时
            Thread.sleep(200);
            //5.若不存在，返回错误信息
            if(shop == null){
                //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }

            //6.将数据写入redis中
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        }catch(InterruptedException e){
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            //7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        //8.返回
        return shop;
    }

2.8.2 用jmeter进行测试。

安装jmeter，进入官网后，点击Binaries下的zip下载，下载后解压。

Apache JMeter - Download Apache JMeter

在这里插入图片描述

进入bin目录下，双击运行jmeter.bat即可。

在这里插入图片描述

打开Apache JMeter后，TestPlan 处右键，选择Add->Threads(Users)->Thread Group

在这里插入图片描述

建好线程组后，线程数量设置为1000

在这里插入图片描述

建好ThreadGroup后，右键Add-> Sampler-> HTTP Request

在这里插入图片描述

HTTP请求内容如下：

在这里插入图片描述

保存并运行后，在HTTP Request中添加如下内容，查看运行结果。

在这里插入图片描述

2.9 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，而一旦命中后，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，重构完成后释放互斥锁。

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

2.9.1 RedisData类

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。

但是RedisData在代码中已经存在，因此不用再新建。这里只展示出来代码

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

2.9.2 新增saveShop2Redis方法

ShopServiceImpl新增此方法，利用单元测试进行缓存预热

public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
    Thread.sleep(200);
    //1 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(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}

单元测试位置如下：

在这里插入图片描述

package com.hmdp;

import com.hmdp.service.impl.ShopServiceImpl;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import javax.annotation.Resource;

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class HmDianPingApplicationTests {

    @Resource
    private ShopServiceImpl shopService;
    @Test
    public void testSaveShop() throws InterruptedException {
        shopService.saveShop2Redis(1L,10L);
    }
}

2.9.3 正式代码

ShopServiceImpl

private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
public Shop queryWithLogicalExpire( Long id ) {
    String key = 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.存在，直接返回
        return null;
    }
    // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
    Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), 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 = LOCK_SHOP_KEY + id;
    boolean isLock = tryLock(lockKey);
    // 6.2.判断是否获取锁成功
    if (isLock){
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{

            try{
                //重建缓存
                this.saveShop2Redis(id,20L);
            }catch (Exception e){
                throw new RuntimeException(e);
            }finally {
                unlock(lockKey);
            }
        });
    }
    // 6.4.返回过期的商铺信息
    return shop;
}

2.10 封装Redis工具类

基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求：

方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓

缓存击穿问题

方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题

将逻辑进行封装

2.10.1 代码

在Utils中新建CacheClient.java文件，内容如下。

package com.hmdp.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
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.CACHE_NULL_TTL;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY;

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    //线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    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 key = keyPrefix + 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.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        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
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }

    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + 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.存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), 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 = 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 {
                    // 查询数据库
                    R newR = dbFallback.apply(id);
                    // 重建缓存
                    this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return r;
    }

    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

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

}

修改ShopServiceImpl.java代码

package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

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


        //互斥锁解决缓存击穿
//        Shop shop = cacheClient.queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES)

        //逻辑过期解决缓存击穿
        shop = cacheClient
                .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

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

    /**
     * 用空值存储缓存穿透问题
     * @param id
     * @return
     */
    /**
    public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        //1.从redis根据id查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY+id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            return  JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
        }
        //判断命中的是空值
        if(shopJson != null){
            //命中空对象，返回错误信息。
            return null;//因为！=null说明是空字符串
        }
        //4.从数据库中根据id查数据
        Shop shop = getById(id);
        //5.若不存在，返回错误信息
        if(shop == null){
            //将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }

        //6.将数据写入redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //7.返回数据
        return shop;
    }
     */

    /**
     * 用互斥锁解决缓存击穿问题
     * @param id
     * @return
     * @throws InterruptedException
     */

/*    public Shop queryWithMutex(Long id) throws InterruptedException {
        //1.从redis根据id查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY+id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
            return shop;
        }
        //判断命中的是空值
        if(shopJson != null){
            //命中空对象，返回错误信息。
            return null;//因为！=null说明是空字符串
        }
        //4.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 失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.4 成功，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建延时
            Thread.sleep(200);
            //5.若不存在，返回错误信息
            if(shop == null){
                //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }

            //6.将数据写入redis中
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        }catch(InterruptedException e){
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            //7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        //8.返回
        return shop;
    }*/


/*    //线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        //1.从redis根据id查数据
        String key = CACHE_SHOP_KEY+id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isBlank(shopJson)){
            //不存在直接返回
            return  null;
        }
        //4.命中，判断过期时间，需要先把json反序列化为队形
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson,RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(),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 = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        //6.2 判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            //TODO 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){
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                finally {
                    //释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });

        }

        //6.4 返回过期的商铺信息
        return shop;
    }*/

    @Override
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1.更新数据库
        updateById(shop);
        //2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }


/*    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"1",10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

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

    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        Thread.sleep(200);
        //1 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(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }*/
}

2.10.2 测试

修改测试类如下,先运行测试类。之后再在jmeter中模拟发送查询请求。

package com.hmdp;

import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.service.impl.ShopServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY;

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class HmDianPingApplicationTests {

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;
    @Resource
    private ShopServiceImpl shopService;
    @Test
    public void testSaveShop() throws InterruptedException {
        Shop shop = shopService.getById(1L);
        cacheClient.setWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY + 1L,shop,10L, TimeUnit.SECONDS);
    }
}