springboot快速整合redis

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

spring:
  redis:
    host: 192.168.163.131  
    port: 6379

这里使用依赖中自带的 StringRedisTemplate 来操作 Redis。这里存储的值为转化成 JSON 字符串的对象信息

@Autowired
StringRedisTemplate redisTemplate;
@Override
public Map> getCatalogJson() {
    // 1.从缓存中读取分类信息
    String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
    if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
        // 2. 缓存中没有，查询数据库
        Map> catalogJsonFromDB = getCatalogJsonFromDB();
        // 3. 查询到的数据存放到缓存中，将对象转成 JSON 存储
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", JSON.toJSONString(catalogJsonFromDB));
        return catalogJsonFromDB;
    }
    return JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference>>(){});
}


public Map> getCatalogJsonFromDB() {
    System.out.println("查询了数据库");

    // 性能优化：将数据库的多次查询变为一次
    List selectList = this.baseMapper.selectList(null);

    //1、查出所有分类
    //1、1）查出所有一级分类
    List level1Categories = getParentCid(selectList, 0L);

    //封装数据
    Map> parentCid = level1Categories.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
        //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
        List categoryEntities = getParentCid(selectList, v.getCatId());

        //2、封装上面的结果
        List catalogs2Vos = null;
        if (categoryEntities != null) {
            catalogs2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                Catalogs2Vo catalogs2Vo = new Catalogs2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

                //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                List level3Catelog = getParentCid(selectList, l2.getCatId());

                if (level3Catelog != null) {
                    List category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                        //2、封装成指定格式
                        Catalogs2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catalogs2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                        return category3Vo;
                    }).collect(Collectors.toList());
                    catalogs2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
                }

                return catalogs2Vo;
            }).collect(Collectors.toList());
        }

        return catalogs2Vos;
    }));

    return parentCid;
}

缓存穿透是指 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。
在流量大时，可能 DB 就挂掉了，要是有人利用不存在的 key 频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
解决方法：缓存空结果、并且设置短的过期时间。

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到 DB，DB 瞬时压力过重雪崩。
解决方法：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。

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。
这个时候，需要考虑一个问题：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。
解决方法：加锁。大量并发只让一个人去查，其他人等待，查到之后释放锁，其他人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去查数据库。