前言:什么是缓存?
就像自行车,越野车的避震器
举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;
同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪;
这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术;
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:
例1:Static final ConcurrentHashMap map = new ConcurrentHashMap(); 本地用于高并发例2:static final Cache USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存例3:Static final Map map = new HashMap(); 本地缓存由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;
1.1.1 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:
1.1.2 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
1.2 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：当草莓视频在线观看APP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，草莓视频在线观看APP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，草莓视频在线观看APP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
1.3 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，草莓视频在线观看APP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，草莓视频在线观看APP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，草莓视频在线观看APP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
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
1.4 缓存雪崩问题及解决思路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
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
给业务添加多级缓存
1.5 缓存击穿问题及解决思路缓存击穿问题也叫热点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突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种：
互斥锁
逻辑过期
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
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，草莓视频在线观看APP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。
解决方案二、逻辑过期方案
方案分析：草莓视频在线观看APP之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于草莓视频在线观看APP对key设置了过期时间，假设草莓视频在线观看APP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草莓视频在线观看APP内存了吗，草莓视频在线观看APP可以采用逻辑过期方案。
草莓视频在线观看APP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，而是草莓视频在线观看APP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。
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
1.6 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
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，草莓视频在线观看APP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的线程草莓视频在线观看APP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);}操作代码：
public Shop queryWithMutex(Long id) { String key = CACHE_SHOP_KEY + id; // 1、从redis中查询商铺缓存 String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key"); // 2、判断是否存在 if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) { // 存在,直接返回 return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class); } //判断命中的值是否是空值 if (shopJson != null) { //返回一个错误信息 return null; } // 4.实现缓存重构 //4.1 获取互斥锁 String lockKey = "lock:shop:" + id; Shop shop = null; try { boolean isLock = tryLock(lockKey); // 4.2 判断否获取成功 if(!isLock){ //4.3 失败，则休眠重试 Thread.sleep(50); return queryWithMutex(id); } //4.4 成功，根据id查询数据库 shop = getById(id); // 5.不存在，返回错误 if(shop == 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.写入redis stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES); }catch (Exception e){ throw new RuntimeException(e); } finally { //7.释放互斥锁 unlock(lockKey); } return shop; } 1.7 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
步骤一、
新建一个实体类，草莓视频在线观看APP采用第二个方案，这个方案，对原来代码没有侵入性。
@Datapublic class RedisData { private LocalDateTime expireTime; private Object data;}步骤二、
在ShopServiceImpl 新增此方法，利用单元测试进行缓存预热
在测试类中
步骤三：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;} 1.8、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
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
@Slf4j@Componentpublic 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Redis stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData)); } public R queryWithPassThrough( String keyPrefix, ID id, Class type, Function 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 queryWithLogicalExpire( String keyPrefix, ID id, Class type, Function 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 queryWithMutex( String keyPrefix, ID id, Class type, Function 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); }}在ShopServiceImpl 中
@Resourceprivate CacheClient cacheClient; @Override public 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); }
![[安全草莓污视频在线观看]图片](http://img1.baidu.com/it/u=4077832875,1614326813&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=500)
