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#x1f9c2;1.引入缓存的优势
#x1f953;2.哪些数据适合放入缓存
#x1f32d;3.使用redis作为缓存组件
#x1f37f;4.redis存在的问题
#x1f9c8;5.添加本地锁
#x1f95e;6.添加分布式锁
#x1f95a;7.整合redisson作为分布式锁 #x1f697…
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1.引入缓存的优势
2.哪些数据适合放入缓存
3.使用redis作为缓存组件
4.redis存在的问题
5.添加本地锁
6.添加分布式锁
7.整合redisson作为分布式锁 1.引入缓存的优势 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。 2.哪些数据适合放入缓存 即时性、数据—致性要求不高的访问量大且更新频率不高的数据(读多,写少) 3.使用redis作为缓存组件
先确保reidis正常启动
3.1配置redis
1.引入依赖 !--redis--dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-redis/artifactId/dependency
2.配置reids信息
springredis:port: 6379host: ip地址password: XXX
3.2优化查询
之前都是从数据库查询的现在加入缓存逻辑~ /*** 使用redis缓存*/Overridepublic MapString, ListCatalog2Vo getCatalogJson() {//1.加入缓存缓存中存的数据全都是jsonString catalogJson redisTemplate.opsForValue().get(catalogJson);if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {//2.缓存中如果没有再去数据库查找MapString, ListCatalog2Vo catalogJsonFromDB getCatalogJsonFromDB();//3.将数据库查到的数据将对象转换为json存放到缓存String s JSON.toJSONString(catalogJsonFromDB);redisTemplate.opsForValue().set(catalogJson, s);}//4.从缓存中获取转换为我们指定的类型MapString, ListCatalog2Vo result JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReferenceMapString, ListCatalog2Vo() {});return result;}/*** 从数据库查询并封装的分类数据** return*/public MapString, ListCatalog2Vo getCatalogJsonFromDB() {/*** 优化将数据库查询的多次变为一次*/ListCategoryEntity selectList baseMapper.selectList(null);//1.查出所有1级分类ListCategoryEntity leve1Categorys getParent_cid(selectList, 0L);//2.封装数据MapString, ListCatalog2Vo parentCid leve1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k - k.getCatId().toString(), v - {//1.每一个一级分类ListCategoryEntity categoryEntities getParent_cid(selectList, v.getCatId());ListCatalog2Vo catalog2Vos null;if (categoryEntities ! null) {catalog2Vos categoryEntities.stream().map(l2 - {Catalog2Vo vo new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());//找二级分类的三级分类ListCategoryEntity categoryEntities3 getParent_cid(selectList, l2.getCatId());if (categoryEntities3 ! null) {ListCatalog2Vo.Catalog3Vo collect categoryEntities3.stream().map(l3 - {Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());vo.setCatalog3List(collect);}return vo;}).collect(Collectors.toList());}return catalog2Vos;}));return parentCid;}
3.3测试
在本地第一次查询后查看redis发现redis已经存储 使用JMeter压测一下 4.redis存在的问题
4.1缓存穿透 缓存穿透 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去查询失去了缓存的意义解决方案null结果缓存并加入短暂过期时间 4.2缓存雪崩 缓存雪崩 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,大量请求全部转发到DB, DB瞬时压力过重雪崩。解决方案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。 4.3缓存击穿 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是一种非常“热点”的数据。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。 解决方案枷锁 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 5.添加本地锁 若在缓存redis中没有查到也去数据库查询在查询数据库时添加本地锁在查之前再次判断缓存reids中是否有数据如果有直接返回如果没有在查数据库在查完数据库后由于延迟原因我们查完数据库时将数据存放到缓存中然后在释放锁 /*** 使用redis缓存*/Overridepublic MapString, ListCatalog2Vo getCatalogJson() {//1.使用redis缓存存储为json对象String catalogJson redisTemplate.opsForValue().get(catalogJson);//2.判断缓存中是否有if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {System.out.println(缓存没有命中~查询数据库...);//3.如果缓存中没有从数据库MapString, ListCatalog2Vo catalogJsonFromDB getCatalogJsonFromDB();return catalogJsonFromDB;}System.out.println(缓存命中....直接返回);//5.如果缓存中有转换为我们需要的类型MapString, ListCatalog2Vo result JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReferenceMapString, ListCatalog2Vo() {});return result;}/*** 从数据库查询并封装的分类数据** return*/public MapString, ListCatalog2Vo getCatalogJsonFromDB() {/*** 优化将数据库查询的多次变为一次*///TODO 本地锁在分布式下必须使用分布式锁//加锁防止缓存击穿使用同一把锁synchronized (this) {//加所以后我们还要去缓存中确定一次如果缓存中没有才继续查数据库String catalogJson redisTemplate.opsForValue().get(catalogJson);if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {//如果缓存中有从缓存中获取MapString, ListCatalog2Vo result JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReferenceMapString, ListCatalog2Vo() {});return result;}System.out.println(查询了数据库~);ListCategoryEntity selectList baseMapper.selectList(null);//1.查出所有1级分类ListCategoryEntity leve1Categorys getParent_cid(selectList, 0L);//2.封装数据MapString, ListCatalog2Vo parentCid leve1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k - k.getCatId().toString(), v - {//1.每一个一级分类ListCategoryEntity categoryEntities getParent_cid(selectList, v.getCatId());ListCatalog2Vo catalog2Vos null;if (categoryEntities ! null) {catalog2Vos categoryEntities.stream().map(l2 - {Catalog2Vo vo new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());//找二级分类的三级分类ListCategoryEntity categoryEntities3 getParent_cid(selectList, l2.getCatId());if (categoryEntities3 ! null) {ListCatalog2Vo.Catalog3Vo collect categoryEntities3.stream().map(l3 - {Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());vo.setCatalog3List(collect);}return vo;}).collect(Collectors.toList());}return catalog2Vos;}));//4.将从数据库中获取的数据转换为Json存储到redisString s JSON.toJSONString(parentCid);//设置缓存时间方式雪崩redisTemplate.opsForValue().set(catalogJson, s, 1, TimeUnit.DAYS);return parentCid;}}
6.添加分布式锁
使用分布式锁 步骤 1.先去redis中设置一个key为了保持原子性同时设置过期时间2.判断是否设置成功成功则继续业务操作失败则自选再次获取3.执行业务之后需要删除key释放锁为了保持原子性使用lua脚本 /*** 使用redis缓存*/Overridepublic MapString, ListCatalog2Vo getCatalogJson() {//1.使用redis缓存存储为json对象String catalogJson redisTemplate.opsForValue().get(catalogJson);//2.判断缓存中是否有if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {System.out.println(缓存没有命中~查询数据库...);//3.如果缓存中没有从数据库MapString, ListCatalog2Vo catalogJsonFromDB getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();return catalogJsonFromDB;}System.out.println(缓存命中....直接返回);//5.如果缓存中有转换为我们需要的类型MapString, ListCatalog2Vo result JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReferenceMapString, ListCatalog2Vo() {});return result;}/*** 从数据库中获取数据使用分布所锁** return*/public MapString, ListCatalog2Vo getCatalogJsonFromDBWithRedisLock() {//1.占分布式锁去redis占位String uuid UUID.randomUUID().toString();//2.设置过期时间,必须和加锁同步Boolean lock redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);if (lock) {System.out.println(获取分布式锁成功... redisTemplate.opsForValue().get(lock));//加锁成功...执行业务MapString, ListCatalog2Vo dataFromDb;try {dataFromDb getDataFromDb();} finally {String script if redis.call(get, KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end;//删除锁原子性Long lock1 redisTemplate.execute(new DefaultRedisScriptLong(script, Long.class), Arrays.asList(lock), uuid);}return getDataFromDb();} else {//加锁失败...重试//休眠100毫秒try {Thread.sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {}return getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();//自旋方式}}/*** 提起方法从数据库中获取** return*/private MapString, ListCatalog2Vo getDataFromDb() {//加所以后我们还要去缓存中确定一次如果缓存中没有才继续查数据库String catalogJson redisTemplate.opsForValue().get(catalogJson);if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {//如果缓存中有从缓存中获取MapString, ListCatalog2Vo result JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReferenceMapString, ListCatalog2Vo() {});return result;}System.out.println(查询了数据库~);ListCategoryEntity selectList baseMapper.selectList(null);//1.查出所有1级分类ListCategoryEntity leve1Categorys getParent_cid(selectList, 0L);//2.封装数据MapString, ListCatalog2Vo parentCid leve1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k - k.getCatId().toString(), v - {//1.每一个一级分类ListCategoryEntity categoryEntities getParent_cid(selectList, v.getCatId());ListCatalog2Vo catalog2Vos null;if (categoryEntities ! null) {catalog2Vos categoryEntities.stream().map(l2 - {Catalog2Vo vo new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());//找二级分类的三级分类ListCategoryEntity categoryEntities3 getParent_cid(selectList, l2.getCatId());if (categoryEntities3 ! null) {ListCatalog2Vo.Catalog3Vo collect categoryEntities3.stream().map(l3 - {Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());vo.setCatalog3List(collect);}return vo;}).collect(Collectors.toList());}return catalog2Vos;}));//4.将从数据库中获取的数据转换为Json存储到redisString s JSON.toJSONString(parentCid);//设置缓存时间方式雪崩redisTemplate.opsForValue().set(catalogJson, s, 1, TimeUnit.DAYS);return parentCid;}7.整合redisson作为分布式锁
7.1引入依赖 !--redisson作为所有分布式锁--dependencygroupIdorg.redisson/groupIdartifactIdredisson/artifactIdversion3.12.0/version/dependency
7.2程序化配置
在配置地址时一定要添加reds//
Configuration
public class MyRedissonConfig {Bean(destroyMethod shutdown)public RedissonClient redissonClient() throws IOException {//1.创建配置Config config new Config();config.useSingleServer().setAddress(redis://192.168.20.130:6379);//2.根据config创建redisson实例RedissonClient redissonClient Redisson.create(config);return redissonClient;}
}
7.3实例解析 1.锁的自动续期如果业务超长运行期间自动给锁续上新的30秒不用担心业务超长所自动过期被删除掉2.加锁的业务只要运行完成就不会给当前锁续期即使不手动解锁锁默认在30秒后自动删除 AutowiredRedissonClient redissonClient;ResponseBodyGetMapping(/hello)public String hello() {//1.设置redis的key获取一把锁只要名字相同就是同一把锁RLock lock redissonClient.getLock(my-lock);//2.手动枷锁lock.lock();//阻塞式等待默认30秒try {//3.执行业务System.out.println(枷锁成功 Thread.currentThread().getName());//4.模拟业务消耗时间Thread.sleep(20000);} catch (Exception e) {} finally {//3.释放锁System.out.println(释放锁~Thread.currentThread().getName());lock.unlock();//不删除默认30秒后过期自动删除}return hello;} 3.如果我们传递了锁的超时时间就发送给redis执行脚本进行占锁默认超时就是我们指定的时间4.如果未指定锁的超时时间就使用30*1000【LockWatchingTimeOut看门狗默认时间】 只要占锁成功就会启动一个定时任务【重新给锁设置过期时间新的过期时间就是看门狗的默认时间】每隔【LockWatchingTimeOut看门狗默认时间】/3折磨长时间自动续期 7.4读写锁 1.保证一定能读到最新数据修改期间写锁是一个排他锁读锁是一个共享锁2.读读相当于并发在redis中记录好都会读取成功3.写读等待写锁释放4.写写阻塞方式5.读写有读锁写也需要等待 GetMapping(/write)ResponseBodypublic String write() {RReadWriteLock readWriteLock redissonClient.getReadWriteLock(readWrite-lock);String word ;RLock rLock readWriteLock.writeLock();try {//该数据加写锁读数据加读锁rLock.lock();word UUID.randomUUID().toString();Thread.sleep(3000);redisTemplate.opsForValue().set(writeValue, word);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {rLock.unlock();}return word;}/*** 读写锁* return*/GetMapping(/read)ResponseBodypublic String read() {String word ;RReadWriteLock readWriteLock redissonClient.getReadWriteLock(readWrite-lock);//加读锁RLock rLock readWriteLock.readLock();rLock.lock();try {word redisTemplate.opsForValue().get(writeValue);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {rLock.unlock();}return word;}
