Redis实战之查询缓存

Reids实战之查询缓存

对于一些不常变动却查询频率高的数据，对此进行数据库的访问会降低查询效率，此时可以使用redis缓存来解决，案例：查询商品信息

一实现思路

可能出缓存穿透问题，以及缓存和数据库数据不一致的问题，解决思路：
（1）缓存空对象
（2）更新数据时，删除缓存

二代码实现

（1）contreoller层

@RestController
@RequestMapping("/shop")
public class ShopController {@Resourcepublic IShopService shopService;/*** 根据id查询商铺信息* @param id 商铺id* @return 商铺详情数据*/@GetMapping("/{id}")public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {return shopService.queryById(id);}/*** 新增商铺信息* @param shop 商铺数据* @return 商铺id*/@PostMappingpublic Result saveShop(@RequestBody Shop shop) {// 写入数据库shopService.save(shop);// 返回店铺idreturn Result.ok(shop.getId());}/*** 更新商铺信息* @param shop 商铺数据* @return 无*/@PutMappingpublic Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {// 写入数据库return shopService.update(shop);}
}

（2）service层

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Resourceprivate CacheClient cacheClient;@Overridepublic 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);}@Override@Transactionalpublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if (id == null) {return Result.fail("店铺id不能为空");}// 1.更新数据库updateById(shop);// 2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);return Result.ok();}}

（3）缓存工具类

@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RedisstringRedisTemplate.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redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息return null;}// 6.存在，写入redisthis.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redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息return null;}// 6.存在，写入redisthis.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);}
}

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