谷粒商城【成神路】-【10】——缓存

目录

1.引入缓存的优势

2.哪些数据适合放入缓存

3.使用redis作为缓存组件

4.redis存在的问题

5.添加本地锁

6.添加分布式锁

7.整合redisson作为分布式锁

1.引入缓存的优势

为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中,加速访问。而db承担数据落盘工作。

2.哪些数据适合放入缓存

• 即时性、数据—致性要求不高的
• 访问量大且更新频率不高的数据(读多,写少)

3.使用redis作为缓存组件

先确保reidis正常启动

3.1配置redis

• 1.引入依赖

org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redis

• 2.配置reids信息

springredis:port: 6379host: ip地址password: XXX

3.2优化查询

之前都是从数据库查询的，现在加入缓存逻辑~

 /** * 使用redis缓存 */@Overridepublic Map<String, List> getCatalogJson() {//1.加入缓存，缓存中存的数据全都是jsonString catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {//2.缓存中如果没有，再去数据库查找Map<String, List> catalogJsonFromDB = getCatalogJsonFromDB();//3.将数据库查到的数据，将对象转换为json存放到缓存String s = JSON.toJSONString(catalogJsonFromDB);redisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", s);}//4.从缓存中获取，转换为我们指定的类型Map<String, List> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List>>() {});return result;}/** * 从数据库查询并封装的分类数据 * * @return */public Map<String, List> getCatalogJsonFromDB() {/** * 优化：将数据库查询的多次变为一次 */List selectList = baseMapper.selectList(null);//1.查出所有1级分类List leve1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);//2.封装数据Map<String, List> parentCid = leve1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {//1.每一个一级分类List categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());List catalog2Vos = null;if (categoryEntities != null) {catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {Catalog2Vo vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());//找二级分类的三级分类List categoryEntities3 = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());if (categoryEntities3 != null) {List collect = categoryEntities3.stream().map(l3 -> {Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());vo.setCatalog3List(collect);}return vo;}).collect(Collectors.toList());}return catalog2Vos;}));return parentCid;}

3.3测试

在本地第一次查询后，查看redis，发现redis已经存储

使用JMeter压测一下

4.redis存在的问题

4.1缓存穿透

• 缓存穿透： 查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库,但是数据库也无此记录,我们没有将这次查询的null写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义
• 解决方案：null结果缓存，并加入短暂过期时间

4.2缓存雪崩

• 缓存雪崩： 在我们设置缓存时key采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,大量请求全部转发到DB, DB瞬时压力过重雪崩。
• 解决方案：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

4.3缓存击穿

缓存击穿 ：对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。如果这个key在大量请求同时进来前正好失效,那么所有对这个key的数据查询都落到db,我们称为缓存击穿。

解决方案：枷锁 大量并发只让一个去查,其他人等待,查到以后释放锁,其他人获取到锁,先查缓存,就会有数据,不用去db

5.添加本地锁

若在缓存redis中没有查到，也去数据库查询，在查询数据库时，添加本地锁，在查之前，再次判断缓存reids中是否有数据，如果有，直接返回，如果没有，在查数据库，在查完数据库后，由于延迟原因，我们查完数据库时，将数据存放到缓存中，然后在释放锁

/** * 使用redis缓存 */@Overridepublic Map<String, List> getCatalogJson() {//1.使用redis缓存，存储为json对象String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");//2.判断缓存中是否有if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {System.out.println("缓存没有命中~查询数据库...");//3.如果缓存中没有，从数据库Map<String, List> catalogJsonFromDB = getCatalogJsonFromDB();return catalogJsonFromDB;}System.out.println("缓存命中....直接返回");//5.如果缓存中有，转换为我们需要的类型Map<String, List> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List>>() {});return result;}/** * 从数据库查询并封装的分类数据 * * @return */public Map<String, List> getCatalogJsonFromDB() {/** * 优化：将数据库查询的多次变为一次 *///TODO 本地锁，在分布式下，必须使用分布式锁//加锁，防止缓存击穿，使用同一把锁synchronized (this) {//加所以后，我们还要去缓存中确定一次，如果缓存中没有，才继续查数据库String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {//如果缓存中有，从缓存中获取Map<String, List> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List>>() {});return result;}System.out.println("查询了数据库~");List selectList = baseMapper.selectList(null);//1.查出所有1级分类List leve1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);//2.封装数据Map<String, List> parentCid = leve1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {//1.每一个一级分类List categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());List catalog2Vos = null;if (categoryEntities != null) {catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {Catalog2Vo vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());//找二级分类的三级分类List categoryEntities3 = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());if (categoryEntities3 != null) {List collect = categoryEntities3.stream().map(l3 -> {Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());vo.setCatalog3List(collect);}return vo;}).collect(Collectors.toList());}return catalog2Vos;}));//4.将从数据库中获取的数据，转换为Json存储到redisString s = JSON.toJSONString(parentCid);//设置缓存时间，方式雪崩redisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", s, 1, TimeUnit.DAYS);return parentCid;}}

6.添加分布式锁

使用分布式锁步骤

• 1.先去redis中设置一个key，为了保持原子性，同时设置过期时间
• 2.判断是否设置成功，成功则继续业务操作，失败则自选再次获取
• 3.执行业务之后，需要删除key释放锁，为了保持原子性，使用lua脚本

 /** * 使用redis缓存 */@Overridepublic Map<String, List> getCatalogJson() {//1.使用redis缓存，存储为json对象String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");//2.判断缓存中是否有if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {System.out.println("缓存没有命中~查询数据库...");//3.如果缓存中没有，从数据库Map<String, List> catalogJsonFromDB = getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();return catalogJsonFromDB;}System.out.println("缓存命中....直接返回");//5.如果缓存中有，转换为我们需要的类型Map<String, List> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List>>() {});return result;}/** * 从数据库中获取数据，使用分布所锁 * * @return */public Map<String, List> getCatalogJsonFromDBWithRedisLock() {//1.占分布式锁，去redis占位String uuid = UUID.randomUUID().toString();//2.设置过期时间,必须和加锁同步Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);if (lock) {System.out.println("获取分布式锁成功..." + redisTemplate.opsForValue().get("lock"));//加锁成功...执行业务Map<String, List> dataFromDb;try {dataFromDb = getDataFromDb();} finally {String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";//删除锁，原子性Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);}return getDataFromDb();} else {//加锁失败...重试//休眠100毫秒try {Thread.sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {}return getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();//自旋方式}}/** * 提起方法，从数据库中获取 * * @return */private Map<String, List> getDataFromDb() {//加所以后，我们还要去缓存中确定一次，如果缓存中没有，才继续查数据库String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {//如果缓存中有，从缓存中获取Map<String, List> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List>>() {});return result;}System.out.println("查询了数据库~");List selectList = baseMapper.selectList(null);//1.查出所有1级分类List leve1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);//2.封装数据Map<String, List> parentCid = leve1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {//1.每一个一级分类List categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());List catalog2Vos = null;if (categoryEntities != null) {catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {Catalog2Vo vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());//找二级分类的三级分类List categoryEntities3 = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());if (categoryEntities3 != null) {List collect = categoryEntities3.stream().map(l3 -> {Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());vo.setCatalog3List(collect);}return vo;}).collect(Collectors.toList());}return catalog2Vos;}));//4.将从数据库中获取的数据，转换为Json存储到redisString s = JSON.toJSONString(parentCid);//设置缓存时间，方式雪崩redisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", s, 1, TimeUnit.DAYS);return parentCid;}

7.整合redisson作为分布式锁

7.1引入依赖

 org.redissonredisson3.12.0

7.2程序化配置

在配置地址时，一定要添加reds：//

@Configurationpublic class MyRedissonConfig {@Bean(destroyMethod = "shutdown")public RedissonClient redissonClient() throws IOException {//1.创建配置Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.20.130:6379");//2.根据config创建redisson实例RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);return redissonClient;}}

7.3实例解析

• 1.锁的自动续期，如果业务超长，运行期间自动给锁续上新的30秒，不用担心业务超长，所自动过期被删除掉
• 2.加锁的业务只要运行完成，就不会给当前锁续期，即使不手动解锁，锁默认在30秒后自动删除

 @Autowired RedissonClient redissonClient; @ResponseBody@GetMapping("/hello")public String hello() {//1.设置redis的key获取一把锁，只要名字相同，就是同一把锁RLock lock = redissonClient.getLock("my-lock");//2.手动枷锁lock.lock();//阻塞式等待，默认30秒try {//3.执行业务System.out.println("枷锁成功！" + Thread.currentThread().getName());//4.模拟业务消耗时间Thread.sleep(20000);} catch (Exception e) {} finally {//3.释放锁System.out.println("释放锁~"+Thread.currentThread().getName());lock.unlock();//不删除，默认30秒后过期，自动删除}return "hello";}

• 3.如果我们传递了锁的超时时间，就发送给redis执行脚本，进行占锁，默认超时就是我们指定的时间
• 4.如果未指定锁的超时时间，就使用30*1000【LockWatchingTimeOut看门狗默认时间】
  • 只要占锁成功，就会启动一个定时任务【重新给锁设置过期时间，新的过期时间就是看门狗的默认时间】，每隔（【LockWatchingTimeOut看门狗默认时间】/3）折磨长时间自动续期；

7.4读写锁

• 1.保证一定能读到最新数据，修改期间，写锁是一个排他锁，读锁是一个共享锁
• 2.读+读：相当于并发，在redis中记录好，都会读取成功
• 3.写+读：等待写锁释放
• 4.写+写：阻塞方式
• 5.读+写：有读锁，写也需要等待

 @GetMapping("/write")@ResponseBodypublic String write() {RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("readWrite-lock");String word = "";RLock rLock = readWriteLock.writeLock();try {//该数据加写锁，读数据加读锁rLock.lock();word = UUID.randomUUID().toString();Thread.sleep(3000);redisTemplate.opsForValue().set("writeValue", word);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {rLock.unlock();}return word;}/** * 读写锁 * @return */@GetMapping("/read")@ResponseBodypublic String read() {String word = "";RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("readWrite-lock");//加读锁RLock rLock = readWriteLock.readLock();rLock.lock();try {word = redisTemplate.opsForValue().get("writeValue");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {rLock.unlock();}return word;}