Redis篇（应用案例 - 商户查询缓存）
目录
一、什么是缓存?
二、为什么要使用缓存
三、如何使用缓存
四、添加商户缓存
1. 缓存模型和思路
2. 代码如下
五、缓存更新策略
1. 内存淘汰
2. 超时剔除
3. 主动更新
六、数据库缓存不一致解决方案
1. 数据库缓存不一致解决方案
2. 数据库和缓存不一致采用什么方案
3. 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
4. 先操作缓存还是先操作数据库？
5. 实现商铺和缓存与数据库双写一致
七、缓存穿透问题的解决思路
1. 什么是缓存穿透
2. 如何解决缓存穿透
3. 编码解决商品查询的缓存穿透问题
4. 总结
八、缓存雪崩问题及解决思路
九、缓存击穿问题及解决思路
1. 什么是缓存击穿
2. 解决方案
方案一：使用锁来解决
方案二：逻辑过期方案
两种方案进行对比
3. 利用互斥锁解决缓存击穿问题
4. 利用逻辑过期解决缓存击穿问题
十、封装Redis工具类
十一、缓存问题归纳
1. 雪崩问题
2. 缓存击穿
3. 缓存穿透
4. 缓存雪崩
一、什么是缓存?
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<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发
例2:
static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存
例3:
Static final Map<K,V> 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;
二、为什么要使用缓存
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:
三、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
四、添加商户缓存
在我们查询商户信息时，我们是直接操作从数据库中去进行查询的，大致逻辑是这样，
直接查询数据库那肯定慢咯，所以我们需要增加缓存
@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
//这里是直接查询数据库
return shopService.queryById(id);
}1. 缓存模型和思路
标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存，如果缓存数据存在，则直接从缓存中返回，
如果缓存数据不存在，再查询数据库，然后将数据存入redis。
2. 代码如下
代码思路：如果缓存有，则直接返回，如果缓存不存在，则查询数据库，然后存入redis。
五、缓存更新策略
缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，
当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，
所以redis会对部分数据进行更新，或者把他叫为淘汰更合适。
1. 内存淘汰
内存淘汰：
redis自动进行，当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候，会自动触发淘汰机制，
淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)
2. 超时剔除
超时剔除：当我们给redis设置了过期时间ttl之后，redis会将超时的数据进行删除，方便咱们继续使用缓存
3. 主动更新
主动更新：我们可以手动调用方法把缓存删掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题
六、数据库缓存不一致解决方案
1. 数据库缓存不一致解决方案
由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,
因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,其后果是:
用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢？
有如下几种方案
Cache Aside Pattern人工编码方式：缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案
Read/Write Through Pattern：由系统本身完成，数据库与缓存的问题交由系统本身去处理
Write Behind Caching Pattern ：调用者只操作缓存，其他线程去异步处理数据库，实现最终一致
2. 数据库和缓存不一致采用什么方案
综合考虑使用方案一，但是方案一调用者如何处理呢？这里有几个问题
操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：
如果采用第一个方案，那么假设我们每次操作数据库后，都操作缓存，但是中间如果没有人查询，
那么这个更新动作实际上只有最后一次生效，中间的更新动作意义并不大，
我们可以把缓存删除，等待再次查询时，将缓存中的数据加载出来
删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多
- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存
3. 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
- 单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
- 分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
应该具体操作缓存还是操作数据库，我们应当是先操作数据库，再删除缓存，原因在于，如果你选择第
一种方案，在两个线程并发来访问时，假设线程1先来，他先把缓存删了，此时线程2过来，他查询缓存
数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1再执行更新动作时，实际上写入的就是旧的数
据，新的数据被旧数据覆盖了。
4. 先操作缓存还是先操作数据库？
- 先删除缓存，再操作数据库
- 先操作数据库，再删除缓存
5. 实现商铺和缓存与数据库双写一致
核心思路如下：
修改ShopController中的业务逻辑，满足下面的需求：
根据id查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间
根据id修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存
修改重点代码1：修改ShopServiceImpl的queryById方法
设置redis缓存时添加过期时间
修改重点代码2
代码分析：
通过之前的淘汰，我们确定了采用删除策略，来解决双写问题，当我们修改了数据之后，然后把缓存中的数据进
行删除，查询时发现缓存中没有数据，则会从mysql中加载最新的数据，从而避免数据库和缓存不一致的问题
七、缓存穿透问题的解决思路
1. 什么是缓存穿透
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。
2. 如何解决缓存穿透
- 1. 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
- 2. 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：
当我们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，我们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，我们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
3. 编码解决商品查询的缓存穿透问题
核心思路
在原来的逻辑中，我们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，我们不会返回404，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，
当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，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。
4. 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
八、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
九、缓存击穿问题及解决思路
1. 什么是缓存击穿
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。
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
2. 解决方案
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，我们可以采用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。
方案二：逻辑过期方案
方案分析：
我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，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我们内存了吗，我们可以采用逻辑过
期方案。
我们把过期时间设置在 redis 的value中，
注意：
这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们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。
两种方案进行对比
- 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
3. 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，我们可以通过true，或者是false，来表示是否有线程成功插入key，
成功插入的key的线程我们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;
}4. 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，我们采用第二个方案，这个方案，对原来代码没有侵入性。
@Data
public 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;
}十、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
@Component
public 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,ID> R queryWithPassThrough(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> 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, ID> R queryWithLogicalExpire(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> 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, ID> R queryWithMutex(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> 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
@Resource
private 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);
}十一、缓存问题归纳
1. 雪崩问题
1. Key的过期淘汰机制
Redis 可以对存储在Redis中的缓存数据设置过期时间，比如我们获取的短信验证码一般十分钟过期，
我们这时候就需要在验证码存进Redis时添加一个key的过期时间，但是这里有一个需要格外注意的问题就是：
并非key过期时间到 了就一定会被Redis给删除。
2. 定期删除
Redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 Key，检查其是否过期，如果过期就删除。
为什么是随机抽取而不是检查所有key？
因为你如果设置的key成千上万，每100毫秒都将所有存在的key检查一遍，会给CPU带来比较大的压力。
3. 惰性删除
定期删除由于是随机抽取可能会导致很多过期 Key 到了过期时间并没有被删除。
所以用户在从缓存获取数据的时 候，redis会检查这个key是否过期了，如果过期就删除这个key。
这时候就会在查询的时候将过期key从缓存中清除。
4. 内存淘汰机制
仅仅使用定期删除 + 惰性删除机制还是会留下一个严重的隐患：
如果定期删除留下了很多已经过期的key，而且用户长时间都没有使用过这些过期key，导致过期key无法被惰性删除，
而导致过期key一直堆积在内存里，最终造成Redis内存块被消耗殆尽。
那这个问题如何解决呢？
这个时候Redis内存淘汰机制应运而生了。
Redis内存淘汰机制提供了6种数据淘汰策略
① volatile-lru ：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。
② volatile-ttl ：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。
③ volatile-random ：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。
④ allkeys-lru ：当内存不足以容纳新写入数据时移除最近最少使用的key。
⑤ allkeys-random ：从数据集中任意选择数据淘汰。
⑥ no-enviction（默认） ：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
一般情况下，推荐使用 volatile-lru 策略，对于配置信息等重要数据，不应该设置过期时间，
这样Redis就永远不会淘汰这些重要数据。
对于一般数据可以添加一个缓存时间，当数据失效则请求会从DB中获取并重新存入Redis中。
2. 缓存击穿
首先我们来看下请求是如何取到数据的：当接收到用户请求，首先先尝试从Redis缓存中获取到数据，如果缓存中
能取到数据则直接返回果，当缓存中不存在数据时从DB获取数据，如果数据库成功取到数据，则更新Redis，然后
返回数据
定义：高并发的情况下，某个热门key突然过期，导致大量请求在Redis未找到缓存数据，
进而全部去访问DB请求 数据，引起DB压力瞬间增大。
解决方案：缓存击穿的情况下一般不容易造成DB的宕机，只是会造成对DB的周期性压力。
对缓存击穿的解决方案 一般可以这样：
① Redis中的数据不设置过期时间，然后在缓存的对象上添加一个属性标识过期时间，每次获取到数据时，校验对
象中的过期时间属性，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。但是这种方案可能会导
致有些请求会拿到过期的值，就得看业务能否可以接受。
② 如果要求数据必须是新数据，则最好的方案则为热点数据设置为永不过期，然后加一个互斥锁保证缓存的单线
程写。
3. 缓存穿透
定义：缓存穿透是指查询缓存和DB中都不存在的数据。
比如通过id查询商品信息，id一般大于0，攻击者会故意传id为-1去查询，由于缓存是不命中则从DB中获取数据，
这将会导致每次缓存都不命中数据导致每个请求都访问DB， 造成缓存穿透。
解决方案：
① 利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
② 采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异
步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
③ 提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅
速 判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。
④ 如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒。
4. 缓存雪崩
定义：缓存中如果大量缓存在一段时间内集中过期了，这时候会发生大量的缓存击穿现象，所有的请求都落在了
DB上，由于查询数据量巨大，引起DB压力过大甚至导致DB宕机。
解决方案：
① 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。如果Redis是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的
Redis库中也能避免全部失效的问题。
② 使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。 设置热点数据永远不过期。
③ 双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预
热操作。
然后细分以下几个小点。
- 从缓存A读数据库，有则直接返回
- A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
- 更新线程同时更新缓存A和缓存B。