缓存 redis 缓存失效 分布式锁 Redisson SpringCache
1、缓存
1.1 缓存背景
在系统性能测试3.3.2这一节中，已经发现了频繁读写数据库，非常影响整个系统的性能指标，比如系统的TPS，QPS，吞吐量等等都很低。为了提高系统整体性能，在有限的硬件条件下，尽量能够让更多的用户同时访问微服务，而且还有较高的稳定性，就要尽量避免频繁读写数据库。解决办法就是把常用的数据放入缓存中，这样web请求过来，就可直接从缓存中给数据，不用频繁查询数据库了，从而达到整体系统性能提升。
1.2 缓存的使用
为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中，加速访问。而 db 承担数据落盘工作。
1.2.1 哪些数据适合放入缓存
（1）即时性、数据一致性要求不高的数据
（2）访问量大且更新频率不高的数据（读多，写少）
举例：电商类应用，商品分类，商品列表等适合缓存并加一个失效时间(根据数据更新频率 来定)，后台如果发布一个商品，买家需要 5 分钟才能看到新的商品一般还是可以接受的。
1.2.2 缓存一般使用流程
注意：在开发中，凡是放入缓存中的数据我们都应该指定过期时间，使其可以在系统即使没 有主动更新数据也能自动触发数据加载进缓存的流程。避免业务崩溃导致的数据永久不一致 问题
2、缓存基本功—Redis
现在主流承担缓存职能的是Redis，是一种非关系型数据库（NoSQL），比起关系型数据库（比如Mysql，Oracle）的优点就是只用键值对存储，读写，查询效率都很高。缺点自然就是关系型数据库能处理的字段关系，NoSQL又不好处理。总之，知道Redis适合做缓存就对了，至于非关系数据库和Redis想深入了解的，请阅读
2.1 简介
Tip：本文介绍和缓存相关的Redis的使用，想深入了解非关系型数据库（NoSQL）以及Redis，请阅读https://blog.csdn.net/u011863024/article/details/107476187，写得非常非常全面。
2.2 Redis五大数据类型及常用命令
以上只是大纲，具体细化，还得花时间挨个百度。
2.3 jedis
Redis的java客户端，java程序员通过jedis来操作Redis数据库。了解一下即可，主要操作的就是下面注意事项中的依赖替换，jedis的操作都封装在springcache里了，至少在缓存方面，我们也没啥机会用这个jedis
特别注意：
springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信，效率确实比Jedis更好，但是有bug会导致netty堆外内存溢出，暂时没有更好的解决办法（其实可能已经解决了，我学这个的时候，老师还用的spring2.1.8,现在都spring5.x了），因此只能Lettuce新版本看能不能解决此bug，或者切换使用jedis。
我们要操作的就是从springboot redis的starter中排除掉lettuce，然后补上jedis依赖，其他操作交给后面的SpringCache框架。
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>
<!-- 替代上面被排除的lettuce-->
<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>3、缓存失效问题
本节讲的缓存失效问题，是你自己去写一个缓存，需要避免的问题。缓存框架springcache都已经基本解决了这些问题（说基本是因为还有一类复杂问题没有解决），我们只需要配置springcache即可，但是首先还是需要了解下缓存失效问题。
3.1 缓存穿透
（1）简介
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（Mysql）去查询，失去了缓存的意义。
（2）风险
黑客利用不存在的数据进行攻击，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃
（3）解决办法
解决： 把空结果null也加入缓存、并且设置短的过期时间。（代码先不慌，后文springcache一个注解就解决）
3.2 缓存雪崩
缓存雪崩是指在我们设置缓存时key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瞬时压力过重导致雪崩雪崩
- 解决办法：
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（代码先不慌，后文springcache一个注解就解决）
3.3 缓存击穿
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，成为非常“热点”的数据，比如“加拿大电鳗”，突然就变热点了。
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。
- 解决办法：
加锁：大量并发只让一个去查，其他人等待，查到以后释放锁，其他 人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去db。（代码先不慌，后文springcache一个注解就解决）
4、分布式锁框架 Redisson
分布式锁，和普通单体应用的锁用法都一样的，只是分布式锁用Redisson就是了
官方文档：目录 · redisson/redisson Wiki · GitHub
官方文档非常不友好，打开就一堆锁，全部学完是不可能的。我这里就介绍项目中，最常用的读写锁，
4.1 Redisson的使用
4.1.1 引入依赖
<!-- 以后使用redisson作为所有分布式锁，分布式对象等功能框架-->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.12.0</version>
</dependency>4.1.2 配置Redisson
就是创建一个RedissonCliet，加入Spring容器
@Configuration
public class MyRedissonConfig {/*** 所有对 Redisson 的使用都是通过 RedissonClient** @return* @throws IOException*/@Bean(destroyMethod = "shutdown")public RedissonClient redisson() throws IOException {// 1、创建配置Config config = new Config();// Redis url should start with redis:// or rediss://config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");// 2、根据 Config 创建出 RedissonClient 实例return Redisson.create(config);}}更多配置方法：参考官网https://github.com/redisson/redisson/wiki，的程序化方式（代码）配置，可自行研究配置文件方式配置
4.2 读写锁
Redisson框架提供了 writeValue() 和 readValue()方法 来加读写锁
为了达成以下效果，读写锁是一把锁“rw-lock"
读写锁：确保正在更新数据的时候，读不到旧数据，一直等待直到数据更新完成。 有点像mysql的禁止不可重复读
读写锁最终效果：一定能读到最新数据写锁：排它锁（互斥锁，独享锁），不准其他线程同时进来修改数据，只要写锁没释放，其他线程就必须一直等待
读锁：共享锁，其他线程可以一起读，但是不准修改一个线程在调用读方法readValue()，同时另一个线程也在调用读方法readValue()：web浏览器中，两个页面同时访问xxx/read
读 + 读 ：相当于无锁，并发读，只会在Redis中记录好，所有当前的读锁。他们都会同时加锁成功同理 一个线程在调用写方法writeValue()，同时另一个线程调用读方法readValue()：web浏览器中，一个页面访问xxx/write，另一个访问xxx/read
写 + 读 ：必须等待写锁释放写 + 写 ：阻塞方式
读 + 写 ：有读锁。写也需要等待规律：只要有写的存在，就必须等待
//写锁@GetMapping(value = "/write")@ResponseBodypublic String writeValue() {RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");String s = "";RLock rLock = readWriteLock.writeLock();try {//1、改数据加写锁rLock.lock();s = UUID.randomUUID().toString();ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();ops.set("writeValue",s); //给redis存入数据TimeUnit.SECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {rLock.unlock(); //释放写锁，然后readValue()方法，才可以操作(读写方法用的同一把锁)}return s;}//读锁@GetMapping(value = "/read")@ResponseBodypublic String readValue() {String s = "";RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");//加读锁，拿到锁加锁成功后再执行业务代码RLock rLock = readWriteLock.readLock();try {rLock.lock();ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();s = ops.get("writeValue");try { TimeUnit.SECONDS.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {rLock.unlock();}return s;}5、Spring Cache（重点，项目中就是用它来缓存了）
5.1 简介
SpringCache的作用就是将从DB（一般指Mysql）查到的数据，添加进缓存（一般用Redis）。
5.2 使用方法
5.2.1 spring配置文件中
配置文件中，主要完成个性化定制功能
#本项目使用的是redis来缓存
spring.cache.type=redis#设置缓存过期时间TTL，单位为毫秒,3600000就是1个小时
spring.cache.redis.time-to-live=3600000#一般规则就是，开启前缀，但是不指定缓存前缀，就用分区名作为前缀
#开启使用前缀，默认也是开启。只有false的时候，才需要写配置
#比如本项目的redis中，存储的名字就是db0/category下的 category::getCatalogJson
spring.cache.redis.use-key-prefix=true
#如果指定了前缀就用我们指定的前缀（给redis的key的前缀），如果没有指定，就默认使用缓存的名字（分区名字）作为前缀（@Cacheable注解的value属性）。
#spring.cache.redis.key-prefix=CACHE_#是否缓存空值，防止缓存穿透，一定要用
spring.cache.redis.cache-null-values=true5.2.2 标注解
（1）启动类注解（标记在配置类或主启动类上，一般放在配置类上）
① @EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) ：主要用于将SpringCache的默认存储数据类型修改后（一般都要改成Json），让spring配置文件里的配置生效（看后面案例，也很难文字解释）
② @EnableCaching： 开启使用缓存
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) //让application.yml中的缓存相关配置生效
@EnableCaching //开启使用缓存
@Configuration//这个是spring注解，跟缓存无关
public class MyCacheConfig {/*** 配置文件的配置没有用上* 1. 原来和配置文件绑定的配置类为：@ConfigurationProperties(prefix = "spring.cache")* public class CacheProperties* <p>* 2. 要让他生效，要加上 @EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)*/@Bean //返回一个RedisCacheConfiguration 加入spring容器，即可完成配置public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
//....
}（2）业务类注解（一般标记在方法上）
方法上主要就是完成业务功能。即对缓存Redis的增、删、改、查
① @Cacheable：将当前方法的返回值保存到缓存中；（如果缓存中有该结果，就不调用该方法） 逻辑：查找缓存 - 有就返回 -没有就执行方法体 - 将结果缓存起来；
② @CachePut ：和@Cacheable一样，都是将方法的返回值添加缓存。但差异是，要先执行方法体。有结果就缓存，没有就算了 逻辑：执行方法体 - 将结果缓存起来
总结： @Cacheable 适用于查询数据的方法，@CachePut 适用于更新数据的方法。
③ @CacheEvict : 触发将数据从缓存删除的操作,但是只删除一个或者所有；
④ @Cacheing：组合以上多个操作，比如可以弥补@CacheEvict只能删除一个的不足，删除多个，就用这个注解组合，详情见后面的案例；
⑤ @CacheConfig：在类级别共享缓存的相同配置
5.3 SpringCache使用案例
5.3.1 引入依赖（SpringCache+Redis）
<!--我这个springboot项目，父pom已经版本仲裁过了，所以不需要写版本号-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>
<!--替代上面被排除的lettuce-->
<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>5.3.2 配置类
配置类主要是有两个任务
（1）基本任务：配置创建缓存的Bean组件，加入spring容器内
（2）进阶任务
springCache将DB中的数据存入Redis，默认是存的值是java序列化后的格式。为了能更好的跨语言，跨平台，我们需要通过配置让SpringCache向Redis中存的值是Json。
但是修改默认配置以后，又会导致SpringCache没法读取到spring配置文件application.propertis，因此在修改默认配置的同时，还要解决这个问题。
/*** @author: Taoji* @create: 2021-08-5 15:19* 单独写配置： 配置给redis中存放json，默认是存放java序列化的一堆看不懂的乱码，不适合跨语言，跨平台使用** 配置原理* CacheAutoConfiguration -> RedisCacheConfiguration -> 自动配置了RedisCacheManager* ->初始化所有的缓存 -> 每个缓存决定使用什么配置* 如果redisCacheConfiguration有自定义配置，就使用自定义配置 （下面的配置类，就是配这个）* 如果没有自定义配置，才会使用默认配置* 想改缓存的配置，只需要给容器中放一个RedisCacheConfiguration即可，就会应用到当前的RedisCacheManager管理的所有缓存分区中**/@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) //让application.yml中的缓存相关配置生效
@Configuration
@EnableCaching
public class MyCacheConfig {/*** 配置文件的配置没有用上* 1. 原来和配置文件绑定的配置类为：@ConfigurationProperties(prefix = "spring.cache")* public class CacheProperties* <p>* 2. 要让他生效，要加上 @EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)*/@Bean //返回一个RedisCacheConfiguration 加入spring容器，即可完成配置public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();// config = config.entryTtl();config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));/**只写以上代码，配置文件不会生效的（我们在spring配置文件中写的ttl时间就不生效）* 原来和配置文件绑定的配置类为：@ConfigurationProperties(prefix = "spring.cache")* public class CacheProperties* 现在要让配置文件中所有的配置都生效要加上 @EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)同时加入以下代码：*/CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();//如果配置文件不为空，就去配置文件中获取数据if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());}if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {config = config.prefixKeysWith(redisProperties.getKeyPrefix());}if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {config = config.disableCachingNullValues();}if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {config = config.disableKeyPrefix();}return config;}}5.3.3 改配置文件，application.properties
特别注意：
设置缓存过期时间，就是在解决3.2中的缓存雪崩
设置缓存空值，就是在解决3.1中的缓存穿透
（不要慌，缓存击穿问题的解决方法在5.3.4中）
#本项目使用的是redis来缓存
spring.cache.type=redis#设置缓存过期时间TTL，单位为毫秒,3600000就是1个小时
spring.cache.redis.time-to-live=3600000#一般规则就是，开启前缀，但是不指定缓存前缀，就用分区名作为前缀
#开启使用前缀，默认也是开启。只有false的时候，才需要写配置
spring.cache.redis.use-key-prefix=true
#如果指定了前缀就用我们指定的前缀（给redis的key的前缀），如果没有指定，就默认使用缓存的名字（分区名字）作为前缀（@Cacheable注解的value属性）。
#spring.cache.redis.key-prefix=CACHE_#是否缓存空值，防止缓存穿透，一定要用
spring.cache.redis.cache-null-values=true小细节：spring.cache.redis.use-key-prefix=true ，允许使用前缀，但是不指定前缀，这样缓存的键就会统一用@Cacheable（value="xx"）中的值xx作为前缀，这样数据在redis中更规范
5.3.4 编写业务逻辑
（1）向缓存Redis添加数据
方法做的事情就是从Mysql查询数据，并封装成javaBean。由于有了@Cacheable注解，自然就存到缓存Redis中去了，存在redis的category目录下，key就是方法名，getLevel1Categories，由于前面5.3.3配置文件中配置了使用用前缀，又未指定前缀，因此默认前缀就是category，因此该数据再redis中key为category::getLevel1Categories
特别注意：sync=true
给微服务加锁，防止多个相同为服务同时进来查询一个正好过期的数据，造成缓存击穿，解决3.3中的缓存击穿问题
/ @Cacheable:将当前方法的返回值保存到缓存中；（如果缓存中有该结果，IndexController再调用该方法，也不会执行）//value属性：缓存的分区(按照业务类型分)】,就是在redis下创建一个名为 category 文件夹//key属性：就是redis的key，用spel表达式取值，参考官网#root.method.name 代表用方法名getLevel1Categories作为 key//sync属性：给微服务加锁，防止多个相同为服务同时进来查询一个正好过期的数据，造成缓存击穿//特别注意：key中的是spel表达式，""里面的还是变量 如果写普通字符串，一定要“‘’”//找1级分类，1级分类就是pms_category数据表中 cat_level为1 或者 parent_cid为0 的项目就是1级分类@Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.methodName", sync = true)@Overridepublic List<CategoryEntity> getLevel1Categories() {//去数据库查数据List<CategoryEntity> categoryEntities = this.baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));return categoryEntities;}（2）删除缓存中的多个过期值（由于是多个，所以不能只用@CacheEvict）
下面代码演示了，SpringCache对缓存数据的删除操作。
方法中的两句代码说明该方法从数据库中重新更新了数据，自然会导致缓存中的数据已经过期了，是错误的。又由于存在多个过期值，因此才用@Caching 组合多个@CacheEvict，将缓存中的过期值删了。
说明：不用担心，删除缓存后，下次前端请求没缓存了。下次请求进来会先查缓存，发现没缓存了，就会用（1）中的 @Cacheable添加好最新版缓存。
//@CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categories'") //只能删除一个key,或者所有key，删除多个key的话，用@Caching
//@CacheEvict(value = "category",allEntries = true) //删除category目录里（分区）的所有key
@Caching(evict = { //就是组合使用 缓存的哪几种注解，比如@Cacheable,@CacheEvict,@CachePut,@CacheConfig等等。这里是删除多个key，就组合@CacheEvict即可@CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categories'"),@CacheEvict(value = "category",key = "getCatalogJson")})
@Transactional
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {this.updateById(category);categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(),category.getName());//修改过数据库以后，数据库和缓存中数据已经不一致了，就删除缓存中的数据 相关搜索失效模式//实践中，通过springcache的@CacheEvict即可达到以下代码的效果即删除缓存中的数据，完成失效模式}缓存 redis 缓存失效 分布式锁 Redisson SpringCache相关推荐
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