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Redis实战—黑马点评（二）缓存篇

2023-05-16

Redis实战—黑马点评（二）缓存篇

目录

  • Redis实战—黑马点评（二）缓存篇
    • 1. 什么是缓存
      • 1.1 缓存的作用和成本
    • 2. 添加 Redis 缓存
    • 3. 缓存更新策略
      • 3.1 三种更新策略
        • 3.1.1 主动更新策略
    • 4. 缓存穿透
      • 4.1 常见两种解决办法
        • 4.1.1 缓存空值
        • 4.1.2 布隆过滤器
      • 4.2 小结
    • 5. 缓存雪崩
    • 6. 缓存击穿
      • 6.1 常见解决方案两种
        • 6.1.1 互斥锁
        • 6.1.2 逻辑过期
        • 6.1.3 方案对比
      • 6.2 小收获
    • 7. 缓存工具类封装
      • 7.1 代码实现
        • 问题：刚才的代码中，锁的key不应该在代码中指定，而是作为参数传入。
      • 7.2 小收获
        • 7.2.1 时间处理
        • 7.2.2 泛型使用
        • 7.2.3 Function对象

在这里插入图片描述

1. 什么是缓存

缓存即为数据交换的缓冲区，是数据临时存储的地方，读写性能高。

在这里插入图片描述

1.1 缓存的作用和成本

在这里插入图片描述

简单的说，用缓存好处多，可以提升程序性能，缺点就是麻烦。

2. 添加 Redis 缓存

不用缓存的话，我们的程序获取数据是从数据库：

在这里插入图片描述

用了缓存之后，减少了数据库的压力：

在这里插入图片描述

原本需要从数据库中查的数据现在只需要去缓存中查了（第一次除外）。

案例：添加商户缓存

在这里插入图片描述

具体代码就不写了，这个流程还存在缓存穿透的问题，后续会说明。

这里收获了一个小编码技巧，在软件工程中有“单一出口原则”的说法，在方法中就只有一个return，但有时候用多个return会大幅简洁代码，省掉大量的else。

3. 缓存更新策略

数据存到缓存后，会有一个数据一致性的人问题：

假如数据库更新了，用户还是从缓存查数据，那么查到的就是缓存中的旧数据了。

所以需要有一种更行缓存的机制。

3.1 三种更新策略

  1. 内存淘汰

    Redis自带的机制，当内存不足时自动淘汰部分数据。下次查询时更新缓存。

  2. 超时剔除

    给数据添加TTL值，到期自动删除。下次查询时更新。

  3. 主动更新

    主动编写逻辑，在数据改变时，更行缓存。

在这里插入图片描述

3.1.1 主动更新策略

在这里插入图片描述

第一种就是主动编码，在数据库更新时更新缓存（编码多，麻烦）。

第二种就是将缓存和数据库整合为一个服务，由该服务来保证一致性（编码少，缺点就是这个服务质量不好保证，不好维护）。

第三种就是只操作缓存，由其他服务来将缓存同步到数据库，保证最终一致性。（完全不用关心数据库，但是当缓存没有同步时宕机了，数据将不会同步到数据库）。

第一二种都是强一致性，第三种是保证最终一致性。

方案一强一致且可控，用的较多。

在开始编码前，还有三个问题需要考虑：

  1. 更新数据库时，缓存是更新还是删除？

    更新：每次更新数据库都更新缓存

    删除：更新时删除缓存，查询时更新缓存

    一般是选择删除的方案，因为不是每次更新都要查询的，不查询，也就省去了添加缓存的步骤，避免浪费内存，性能。

  2. 如何保证同时成功或失败？

    单体系统：将缓存和数据库操作放在同一个事务中。

    分布式系统：利用TCC等分布式事务方案。

  3. 先操作缓存还是数据库？

    本质上是线程安全问题

    看两个例子，初始状态数据库，缓存都为10

    在这里插入图片描述

    先删除缓存，在数据库更新这个耗时操作完成之前，其他线程将未更新前的数据更新到缓存，然后原来的线程再更新数据库，造成数据的不一致。

    例2：在这里插入图片描述

    假设缓存在线程一查询时恰好失效（或没有该缓存），将会查询数据库，此时数据库是老数据，在将该老数据写入缓存时，线程二进行数据库更新和缓存删除操作，最后线程一写入老数据，造成数据不一致。

    **例二这种情况发生概率很小，因为写缓存的操作是微秒级的，短时间内不太可能完成数据库更新和缓存删除的操作。例一的情况发生的概率还是比较大的。**所以一般先操作数据库再删缓存并且给数据加上一个TTL过期时间，最大限度保证线程安全。

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4. 缓存穿透

缓存穿透是指，客户端的请求数据在数据库和缓存都不存在，但是这些请求永远会打向数据库，给数据库造成压力。

4.1 常见两种解决办法

在这里插入图片描述

4.1.1 缓存空值

即使数据库不存在，我们也在redis中缓存一个空。

优点：简单，易维护。

缺点：

  • 额外的内存消耗（可加一个TTL缓解）
  • 可能造成短期的数据不一致（当缓存空值时，该数据正好被插入数据库，客户端请求缓存获得空）

4.1.2 布隆过滤器

用算法实现的记录所请求的数据是否存在的过滤器。底层像是BitMap。当数据库中不存在该数据时，会拒绝请求，存在时才放行。

存在误判可能，有可能出现数据不存在布隆过滤器却认为存在的情况，但是布隆过滤器若是认为数据不存在，那就一定不存在。

优点就是不占用额外内存，缺点就是实现复杂，存在误判可能。

使用方案一，简单高效

所以商户缓存的流程将被优化为：

在这里插入图片描述

4.2 小结

在这里插入图片描述

5. 缓存雪崩

缓存雪崩是指，在同一时间大量的key同时失效或redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，给数据库造成过大压力。

解决方案比较常见的有：

  1. 给不同的key的TTL添加随机值

    不在同一时间过期，添加几分钟随机值（根据业务）。

  2. Redis集群，提高可用性

    避免redis服务全部挂掉。

  3. 缓存业务降级限流策略

    亡羊补牢，数据库再崩了就是更大的损失。

  4. 添加多级缓存

    浏览器缓存，nginx缓存等，即使redis崩了，还有其他缓存可查。

6. 缓存击穿

也被称为热点key问题，即 一个被高并发访问并且缓存重建业务复杂的key突然失效，大量请求给数据库带来巨大压力。

在这里插入图片描述

在缓存重建期间大量请求到达数据库。

6.1 常见解决方案两种

在这里插入图片描述

6.1.1 互斥锁

当缓存重建业务开始时，其他线程等待并重试，保证没有多余的请求到达数据库。该互斥锁的简单时间可以用setnx命令来实现。（在后续秒杀篇中会实现该分布式锁）

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6.1.2 逻辑过期

用一个字段来保存过期时间，查询该缓存时判断缓存是否过期，如果过期则返回旧数据，并让另一个线程异步地重建缓存，重建缓存时需要加锁，其他线程来获取锁失败时，返回旧数据。

在这里插入图片描述

6.1.3 方案对比

在这里插入图片描述

方案一牺牲性能保证一致性，方案二则反之，根据业务需求选择。

6.2 小收获

若使用方案二，需要添加一个字段，如何添加呢？

在数据库添加是最笨的方式并且不合理。

在往常，我会新建一个DTO，然后添加该字段，使用该DTO对象进行数据传输。

在该课程中，我学会了如下方案：

  1. 使用MP的注解

    在这里插入图片描述

    但是这样就破坏了该对象的结构

  2. 创建一个新的类继承该类，然后添加新字段。（DTO）

  3. 创建一个新类，添加该字段，让原类继承该类。（和一一样，破坏了对象的结构）

  4. 创建一个新类，使用泛型，该类包含新的字段和一个泛型对象。（优雅）

    @Data
public class RedisData<T> {
    private LocalDateTime expireTime;
    private T data;
}

7. 缓存工具类封装

7.1 代码实现

在这里插入图片描述

简单说就是：1、3配合解决缓存穿透，2、4配合解决缓存击穿，四个方法，两个设置两个读取。

方法一：

public <R> void set(String key, R value, Long time, TimeUnit unit) {
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
}

方法二：

public <R> void setWithExpire(String key, R value, Long time, TimeUnit unit) {
    RedisData<R> redisData = new RedisData<>();
    redisData.setData(value);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
    // 写入redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}

方法三：

public <R, ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Type type, boolean ignoreError, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
    R r;
    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)) {
        // 3.1 存在
        r = JSONUtil.toBean(json, type, ignoreError);
        return r;
    }
    // 3.2 不存在
    // 判断是否是空值(防止缓存穿透)
    if (json != null) {
        return null;
    }
    // 从数据库查询
    r = dbFallback.apply(id);

    // 4. 返回
    if (r == null) {
        // 不存在 返回错误 将空值写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return null;
    }
    // 存在 写入redis
    this.set(key, r, time, unit);
    return r;
}

方法四：

public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Type type, boolean ignoreError, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
    R r;
    String key = keyPrefix + id;
    // 1. 从redis查询商铺缓存
    String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 2. 判断是否命中
    if (StrUtil.isBlank(json)) {
        // 3.1 未命中
        return null;
    }
    // 3.2 命中
    RedisData<R> redisData = JSONUtil.toBean(json, new TypeReference<RedisData<R>>() {}.getType(), ignoreError);
    r = JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(redisData.getData()), type, false);
    if (LocalDateTime.now().isBefore(redisData.getExpireTime())) {
        // 4. 判断是否过期
        // 4.1 未过期 返回
        return r;
    }
    // 4.2 过期
    // 5. 缓存重建
    // 5.1 获取互斥锁
    String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
    if (tryLock(lockKey)) {
        // 5.2 成功 开启另一线程重建
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
            try {
                // 查数据库
                R newR = dbFallback.apply(id);
                // 更新缓存
                setWithExpire(key, newR, time, unit);
                // 模拟业务延时
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
                unLock(lockKey);
            }
        });
    }
    // 5.3 失败
    // 无论是否成功都返回旧数据
    return r;
}

锁的简单实现

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
   	// 当flag为null时，若直接返回将会拆箱失败，报错，所以使用hutool的BooleanUtil工具保证拆箱成功（不用也可以，用Boolean.TRUE.equals方法）
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unLock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

问题：刚才的代码中，锁的key不应该在代码中指定，而是作为参数传入。

7.2 小收获

收获到了很多编码小技巧：

7.2.1 时间处理

  1. 判断某个值是否过期

    if (LocalDateTime.now().isBefore(redisData.getExpireTime())) {

}

    可以用LocalDateTime的isBefore和isAfter方法

  2. 续期

    使用LocalDateTime实例中的plusxxx方法，例如：

    LocalDateTime time = LocalDateTime.now().plusSeconds(2000);

    即可在当前时间的基础上添加2000秒得到一个新时间

  3. 单位转换

    刚刚续期的代码中plusSeconds，不一定每次都是Seconds，很不方便，那如何同一代码呢？

    使用TimeUtil中的方法：

    System.out.println(TimeUnit.MINUTES.toSeconds(1)); // 60
System.out.println(TimeUnit.SECONDS.toMinutes(60)); // 1

    所以续期的代码可以统一为：

    public void setWithExpire(Long time, TimeUnit unit) {
    LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time));
}

7.2.2 泛型使用

泛型类：

Class<T> IData { 
	private T data;
}

泛型方法：

<R> void test(R r) {
    // 定义泛型后，一般会在参数列表中接受泛型来指定泛型类型。
}

泛型的JSON转换：

将JSON字符串转换为含有自定义泛型的对象。

假设有如下类：

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
class IData<T> {
    private Long id;
    private T data;
}

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
class User {
    private String name;
    private int age;
}

一般情况下，因为有类型擦除，我们不会直接.class，我们都是使用TypeRefrence的方式：

/**
* 用哪种json解析工具用法都差不多 都是传type、class这些
*/
<R> R json2Obj3(String json, TypeReference<R> type) throws JsonProcessingException {
    R data = JSONUtil.toBean(json, type, false);
    return data;
}

@Test
void testParse() throws JsonProcessingException {
    // 创建json字符串
    User user = new User("张三", 18);
    IData<User> iData = new IData<>(1L, user);
    String json = JSONUtil.toJsonStr(iData);
    // 解析
    IData<User> data = json2Obj3(json, new TypeReference<IData<User>>() {
    });
    // 能输出name才算成功
    System.out.println(data.getData().getName());
}

若是传class，那么就指定泛型的class对象：

<R> IData<R> json2Obj2(String json, Class<R> type) throws JsonProcessingException {
    IData<R> data = JSONUtil.toBean(json, new TypeReference<IData<R>>() {}, false);
    // 这个时候就需要转换两次了 因为在该方法中R就是R类型而不是User类型
    data.setData(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(data.getData()), type));
    return data;
}

@Test
void test1() throws JsonProcessingException {
    // 创建json字符串
    User user = new User("张三", 18);
    IData<User> iData = new IData<>(1L, user);
    String json = JSONUtil.toJsonStr(iData);
    // 解析
    IData<User> data = json2Obj2(json, User.class);
    // 能输出name才算成功
    System.out.println(data.getData().getName());
}

类型探究：

<R, T> void testType(TypeReference<R> type1, Class<T> type2) {
    System.out.println(type1);
    System.out.println(type2);
    System.out.println(new TypeReference<R>() {
    });
    System.out.println(new TypeReference<T>() {
    });
}

@Test
void testType1() {
    testType(new TypeReference<User>() {
    }, User.class);
}

输出：

在这里插入图片描述

JSON转换小结：在泛型方法内，R就是R对象，不是其他的什么对象，只有将具体的类型传进来才能解析。

7.2.3 Function对象

Java8的新特性，可以像js一样丝滑：

void testFunc(String param, Function<String, String> function) {
    String result = function.apply(param);
    System.out.println("result: " + result);
}

@Test
void testFunc1() {
    testFunc("hello", s -> {
        System.out.println("in func: " + s + " world!");
        return s + " result";
    });
}

黑马点评中，Redis工具类的封装，当方法中需要查询数据库，但是各个业务的查询逻辑可能不同，于是就在参数列表中加上了Function对象用于传入该逻辑。当然也可以不用Function，直接接受结果，这个结果在方法之外获得。

Function还有很多用法：

function源码

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
    R apply(T t);

    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {
        Objects.requireNonNull(before);
        return (V v) -> apply(before.apply(v));
    }

    default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> after.apply(apply(t));
    }

    static <T> Function<T, T> identity() {
        return t -> t;
    }
}

andThen，compose返回值都是Function，可以链式编程，自由组合各种函数。

ion源码

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
    R apply(T t);

    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {
        Objects.requireNonNull(before);
        return (V v) -> apply(before.apply(v));
    }

    default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> after.apply(apply(t));
    }

    static <T> Function<T, T> identity() {
        return t -> t;
    }
}

andThen，compose返回值都是Function，可以链式编程，自由组合各种函数。

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