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添加商户缓存、查询商户缓存

 缓存更新策略

主动更新策略 

 实现商铺缓存与数据库的双写一致

根据Id修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存

 缓存穿透

 常见解决方案：

缓存空对象

布隆过滤

 ​编辑

增加id的复杂度，避免被猜测id规律

做好数据的基础格式校验

加强用户权限管理

做好热点参数的限流

编码解决商铺查询的缓存穿透问题

缓存雪崩

 雪崩解决方案：

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

缓存击穿

缓存击穿解决方法

互斥锁

逻辑过期 

​编辑 利用互斥锁方式解决缓存击穿问题

基于逻辑过期方式解决缓存击穿问题

缓存就是数据交换的缓冲区（cache），是存储数据的地方，一般读写性能比较高

缓存的作用：降低后端负载、提高读写效率，降低响应时间

缓存的成本：数据一致性成本、代码维护成本、运维成本

添加商户缓存、查询商户缓存

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl implements IShopService {
    
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //1.从redis查询商铺缓存
        String shopJason = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY+id);
        //2.判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJason)) {
            //3.如果命中直接返回商铺信息
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJason, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        //4.没有命中就根据id去数据库查
        //为什么这里可以直接用getById方法？
        //因为这个类继承了ServiceImpl，这个mybatis-plus的类，所以可以直接用这个类里面的方法
        Shop shop = getById(id);
        //5.判断商铺是否存在
        if (shop == null){
            //6.如果不存在就返回错误信息
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        //7.如果存在就把数据写入redis
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,jsonStr);
        //8.返回商品信息
        return Result.ok(shop);
    }
}

 缓存更新策略

主动更新策略 

 

 

 

 实现商铺缓存与数据库的双写一致

根据Id修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存

   public Result updateShop(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null){
            return Result.fail("更新失败:店铺id不能为空");
        }
        //1.操作数据库
        updateById(shop);
        //2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);
        return Result.ok();

    }

 缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据再缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会大导数据库。

 常见解决方案：

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：内存占用少，没有多余key

缺点：实现复杂，存在误判可能

增加id的复杂度，避免被猜测id规律

做好数据的基础格式校验

加强用户权限管理

做好热点参数的限流

编码解决商铺查询的缓存穿透问题

public Result queryById(Long id) {
        //1.从redis查询商铺缓存
        String shopJason = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY+id);
        //2.判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJason)) {
            //3.如果命中直接返回商铺信息
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJason, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        //判断是否为空值，因为前面已经判断了isNotBlank存在的两种情况，一个是null，一个是""，所以这里只需要判断不等于null就是""
        if (shopJason != null){
            //返回一个错误信息
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        //4.没有命中就根据id去数据库查
        //为什么这里可以直接用getById方法？
        //因为这个类继承了ServiceImpl，这个mybatis-plus的类，所以可以直接用这个类里面的方法
        Shop shop = getById(id);
        //5.判断商铺是否存在
        if (shop == null){
            //6.将空值写入redis缓存
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            //返回错误信息
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        //7.如果存在就把数据写入redis
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
        //加入超时时间，做到超时剔除
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,jsonStr,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //8.返回商品信息
        return Result.ok(shop);
    }

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

 雪崩解决方案：

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

缓存击穿

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。

缓存击穿解决方法

互斥锁

逻辑过期 

逻辑过期就是不给缓存设置TTL，这样Key就不会突然失效，就不会突然有大量的请求打到数据库上造成数据库崩溃，但是如何判断数据是否过期？加上逻辑过期时间来使得缓存更新，同时key会永远被查到。

 利用互斥锁方式解决缓存击穿问题

//互斥锁解决缓存击穿的方法queryWithMutex()
    public Shop queryWithMutex(Long id){
        //1.从redis查询商铺缓存
        String shopJason = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY+id);
        //2.判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJason)) {
            //3.如果命中直接返回商铺信息
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJason, Shop.class);
            return shop;
        }
        //判断是否为空值，因为前面已经判断了isNotBlank存在的两种情况，一个是null，一个是""，所以这里只需要判断不等于null就是""
        if (shopJason != null){
            //返回一个错误信息
            return null;
        }
        //4.获取锁
        String lockKey = "lock:shop:"+id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            //4.1如果获取锁失败，休眠一段时间并重试
            if (!isLock) {
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.2如果获取锁成功，根据id查数据库，并进行缓存重建
            shop = getById(id);
            //5.判断商铺是否存在
            if (shop == null){
                //6.将空值写入redis缓存
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return null;
            }
            //7.如果存在就把数据写入redis
            String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
            //加入超时时间，做到超时剔除
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,jsonStr,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw  new RuntimeException(e);
        }finally {
            //8.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        //9.返回商品信息
        return shop;
    }

基于逻辑过期方式解决缓存击穿问题

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILE_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    //逻辑过期解决缓存过期的方法queryWithLogicalExpire()
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        //1.从redis查询商铺缓存
        String shopJason = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY+id);
        //2.判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isBlank(shopJason)) {
            //3.如果不存在直接返回null
            return null;
        }
        //4.如果命中，需要将shopJason反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJason, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, 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 tryLock = tryLock(lockKey);
        //6.2判断是否获取锁成功
        if (tryLock) {
            //6.3成功，开启线程，实现缓冲重建
            CACHE_REBUILE_EXECUTOR.submit(() ->{
                try {
                    //重建缓存
                    this.saveShop2Redis(id,20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw  new RuntimeException();
                }finally {
                    //释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        //6.4失败，直接返回（过期的）
        return shop;
    }