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Redis5-缓存

2024/11/30 6:35:20 来源：https://blog.csdn.net/m0_73902080/article/details/140993942  浏览:  次   关键词：Redis5-缓存

目录

什么是缓存

添加Redis缓存

缓存更新策略

三种策略

数据库和缓存不一致的解决方案

缓存穿透

缓存雪崩

缓存击穿

缓存工具封装

什么是缓存

缓存是数据交换的缓冲区（Cache），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高

多级缓存：

  • 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

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，但也会增加代码复杂度和运营成本：

添加Redis缓存

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

代码实现：

package com.hmdp.service.impl;import cn.hutool.core.util.StrUtil;
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 org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;import static com.hmdp.utils.RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY;/*** <p>*  服务实现类* </p>*/
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long id) {//1.从Redis查询商铺缓存String key = CACHE_SHOP_KEY + id;String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在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.数据库也不存在，返回错误if(shop == null){return Result.fail("店铺不存在");}//6.数据库存在，写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));//7.返回return Result.ok(shop);}
}

缓存更新策略

三种策略

缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的，主要是因为内存数据宝贵，当向redis插入太多数据，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（淘汰）

数据库和缓存不一致的解决方案

缓存的数据来自数据库，而数据库的数据是会改变的，如果当数据库中数据改变，而缓存却没有同步，就会有一致性问题存在

解决方案：

综合考虑方案一

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

1.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√

2.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

3.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

代码实现：

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

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

缓存穿透

缓存穿透：客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在，缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库，给数据库带来巨大压力

解决方案（前两种常用）：

  • 缓存空对象：即使数据在数据库中不存在，也把这个数据存到Redis中

       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

  • 布隆过滤器：采用的是哈希思想，通过一个庞大的二进制数组，根据哈希来判断当前数据是否存在

       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【原因：哈希思想存在哈希冲突】

  • 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

代码实现：

    @Overridepublic Result queryById(Long id) {//1.从Redis查询商铺缓存String key = CACHE_SHOP_KEY + id;String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){//3.存在，直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}//判断命中的是否是空值if(shopJson != null){//返回错误信息return Result.fail("店铺信息不存在");}//4.不存在，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);//5.数据库也不存在，返回错误if(shop == null){//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return Result.fail("店铺不存在");}//6.数据库存在，写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);//7.返回return Result.ok(shop);}

缓存雪崩

缓存雪崩：在同一时段大量的缓存key同时失效或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集群提供服务的可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存

缓存击穿

缓存击穿：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，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

解决方案：

  • 互斥锁

假设现在线程1访问，查询缓存没有命中，但此时得到了锁的资源，那么线程1就会去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中并没有得到锁，那么线程2就可以进行休眠，直到线程1把锁释放后，线程2得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据

  • 逻辑过期

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获得互斥锁，其他线程阻塞，获得了锁的线程，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2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2持有锁，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，其他线程才能返回正确的数据

对比：

 代码实现：

互斥锁

/*** <p>*  服务实现类* </p>*/
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long 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");}//返回return Result.ok(shop);}public Shop queryWithMutex(Long id){//1.从Redis查询商铺缓存String key = CACHE_SHOP_KEY + id;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, Shop.class);}//判断命中的是否是空值if(shopJson != null){//返回错误信息return null;}//4.实现缓存重建//(1)获取互斥锁String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;Shop shop = null;try {boolean isLock = tryLock(lockKey);//(2)判断是否获取成功if(!isLock){//(3)失败，休眠并重试Thread.sleep(50);queryWithMutex(id);}//(4)成功，根据id查询数据库shop = getById(id);//模拟重建延时Thread.sleep(200);//5.数据库也不存在，返回错误if(shop == null){//将空值写入RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}//6.数据库存在，写入RedisstringRedisTemplate.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;}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(true);}private void unlock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}}

逻辑过期

package com.hmdp.utils;import lombok.Data;import java.time.LocalDateTime;@Data
public class RedisData {private LocalDateTime expireTime;private Object data;
}

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic 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);//逻辑过期解决缓存击穿Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);if(shop == null){return Result.fail("店铺不存在");}//返回return Result.ok(shop);}private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){//1.从Redis查询商铺缓存String key = CACHE_SHOP_KEY + id;String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if(StrUtil.isBlank(shopJson)){//3.未命中，返回nullreturn null;}//4.命中，先把json反序列化为对象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())){//(1)未过期，直接返回店铺信息return shop;}//(2)已过期，需要缓存重建//6.缓存重建//(1)获取互斥锁String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;boolean isLock = tryLock(lockKey);//(2)判断是否获取锁成功if(isLock){//(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.saveShopToRedis(id,20L);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}finally {//释放锁unlock(lockKey);}});}//(4)返回过期的商铺信息return shop;}public void saveShopToRedis(Long id,Long expireSeconds) throws InterruptedException {//1.查询店铺数据Shop shop = getById(id);Thread.sleep(200);//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RedisstringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));}private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(true);}private void unlock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}}

缓存工具封装

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

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;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RedisstringRedisTemplate.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redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息return null;}// 6.存在，写入redisthis.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redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息return null;}// 6.存在，写入redisthis.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);}
}
    @Resourceprivate CacheClient cacheClient;@Overridepublic Result queryById(Long id) {// 解决缓存穿透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 shop = cacheClient//         .queryWithLogicalExpire(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);}

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