【Redis】Redis 的缓存使用技巧（商户查询缓存）

转x33g5p2x  于2022-08-17 转载在 Redis  
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1. 什么是缓存

缓存（Cache） 就是数据交换的缓冲区，是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。

缓存的作用：

  • 降低后端负载
  • 提高读写效率，降低响应时间

缓存的成本：

  • 数据一致性成本
  • 代码维护成本
  • 运维成本

2. 添加 Redis 缓存

2.1 缓存工作模型

2.2 代码实现

前端请求说明：

说明
请求方式POST
请求路径/shop/id
请求参数id
返回值

后端接口实现：

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryShopById(Long id) {
        String key = "cache:shop:" + 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.isBlank(shopJson)) {
            // 3. 存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 4. 不存在，根据 id 查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        // 5. 不存在，返回错误
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 6. 存在，写入 redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
        // 7. 返回
        return Result.ok(shop);
    }
}

3. 缓存更新策略

3.1 缓存更新策略类型

缓存更新策略内存淘汰超时剔除主动更新
说明不用自己维护，利用 Redis 的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存。给缓存数据添加 TTL 时间，到期后自动删除缓存。下次查询时更新缓存。编写业务逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存。
一致性差一般好
维护成本无低高

业务场景：

  • 低一致性：使用内存淘汰机制。
  • 高一致性：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。

3.2 主动更新策略

方式描述
Cache Aside Pattern由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存。
Read/Write Through Pattern缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题。
Write Behind Caching Pattern调用者只操作缓存，由其它线程异步的将缓存持久化到数据库，保证最终一致性。

这里推荐使用 Cache Aside Pattern，但操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

  • 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（推荐）：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存。
  • 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 TTC 等分布式事务方案。
  • 先操作缓存还是先操作数据库？
  • 先删除缓存，再操作数据库。（问题：当一个线程进行修改操作时，先删除了缓存，然后另一个线程读取，读取不到缓存便读取数据库，然后更新缓存，更新的是旧的数据库的值，最后第一个线程又更新数据库，导致数据库和缓存不一致。这种问题出现的概率比较高。
  • 先操作数据库，再删除缓存。（推荐。问题：当一个线程读取时正好缓存过期，那么将读取到数据库的数据，然后另一个线程进入进行修改操作，修改数据库后，将缓存删除。最后第一个线程将之前读取的数据写入缓存，就会造成数据库和缓存不一致。但读取缓存是微秒级的并又正好碰上缓存过期，因此该问题的概率很小。）

小结：

  • 读操作：缓存命中直接返回；缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间。
  • 写操作：先写数据库，然后再删缓存。要确保数据库与缓存操作的原子性。

3.3 超时剔除和主动更新缓存实现

后端接口实现：

  • 通过 id 查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库写入缓存，并设置超时时间。
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryShopById(Long id) {
        String key = "cache:shop:" + 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.isBlank(shopJson)) {
            // 3. 存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 4. 不存在，根据 id 查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        // 5. 不存在，返回错误
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 6. 存在，写入 redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
        stringRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.MINUTES);
        // 7. 返回
        return Result.ok(shop);
    }
}
  • 通过 id 修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存。
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
	@Override
    @Transactional
    public Result updateShop(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:" + id);
        return Result.ok();
    }
}

4. 缓存穿透

4.1 基本介绍

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，这样缓存永远不生效，这些请求都会打到数据库。（如果不断发起这样的请求，会给数据库带来巨大压力）

常见解决方案：

方案描述优点缺点
缓存空对象如果请求的数据缓存不存在，并且数据库也不存在，数据库将给缓存更新个空对象。实现简单，维护方便。额外的内存消耗，可能造成短期的不一致。
布隆过滤器内存占用较少，没有多余 key实现复杂，存在误判可能
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
做好热点参数的限流

4.2 通过缓存空对象解决缓存穿透问题

代码实现：

public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
    String key = "cache:shop:" + 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.isBlank(shopJson)) {
        // 3. 存在，直接返回
        return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
    }
    // 判断命中的是否为空值
    if (shopJson != null) {
        return null;
    }
    // 4. 不存在，根据 id 查询数据库
    Shop shop = getById(id);
    // 5. 不存在，返回错误
    if (shop == null) {
        // 将空值写入 Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 2, TimeUnit.MINUTES);
        // 返回错误信息
        return null;
    }
    // 6. 存在，写入 redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    stringRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.MINUTES);
    // 7. 返回
    return shop;
}

5. 缓存雪崩

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

6. 缓存击穿

6.1 基本介绍

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。

常见解决方案：

解决方案优点缺点
互斥锁没有额外的内存消耗；保证一致性；实现简单线程需要等待，性能受影响；可能有死锁风险
逻辑过期线程无需等待，性能较好不保证一致性；有额外内存消耗；实现复杂

6.2 基于互斥锁方式解决缓存击穿问题

这里通过 Redis 中的 SETNX 命令去自定义一个互斥锁，通过 del 命令去删除这个 key 来解锁。

自定义尝试获取锁和释放锁实现

// 尝试获取锁
private boolean tryLock(String key){
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    // 拆箱过程可能有空值
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

// 释放锁
private void unlock(String key){
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

业务逻辑实现：

@Override
public Result queryShopById(Long id) {
    // 互斥锁缓存击穿
    Shop shop = queryWithMutex(id);
    if(shop == null){
        Result.fail("店铺不存在！");
    }
    // 7. 返回
    return Result.ok(shop);
}

// 互斥锁存击穿
public Shop queryWithMutex(Long id){
    String key = "cache:shop:" + 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.isBlank(shopJson)) {
        // 3. 存在，直接返回
        return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
    }
    // 判断命中的是否为空值
    if(shopJson != null ){
        return null;
    }

    // 4. 实现缓存重建
    // 4.1 获取互斥锁
    String lockKey = "lock:shop:" + id;
    Shop shop = null;
    try {
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 4.2 判断是否获取成功
        if(!isLock) {
            // 4.3 失败，则休眠并重试
            Thread.sleep(50);
            return queryWithMutex(id);
        }
        // 4.4 成功，则根据 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, "", 2, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6. 存在，写入 redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
        stringRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.MINUTES);
        // 7. 释放互斥锁
        unlock(lockKey);
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
    // 8. 返回
    return shop;
}

6.3 基于逻辑过期方式解决缓存击穿问题

在不修改原有实体类的情况下，可以新定义一个类用来保存原有的数据并添加逻辑过期时间

@Data
public class RedisData {
    // 逻辑过期时间
    private LocalDateTime expireTime;
    // 要存储到 Redis 中的数据
    private Object data;
}

将店铺数据和逻辑过期时间封装并保存到 Redis 中

public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds){
    // 1. 查询店铺数据
    Shop shop = getById(id);
    // 2. 封装逻辑过期时间
    RedisData redisData = new RedisData();
    redisData.setData(shop);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
    // 3. 写入 Redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shop:" + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}

业务实现：

// 定义线程池
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

// 基于逻辑过期缓存穿透
public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
    String key = "cache:shop:" + 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.isBlank(shopJson)) {
        // 3. 不存在，直接返回
        return null;
    }
    // 4. 命中，需要吧 json 反序列化为对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
    LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
    // 因为 data 类型为 Object，并不知道为 Shop，这里会转成 JSONObject
    JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
    Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
    // 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:" + 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(() -> {
            // 重建缓存
            this.saveShop2Redis(id, 1800L);
            // 释放锁
            unlock(lockKey);
        });
    }
    // 6.4 返回过期的店铺信息
    return shop;
}

7. 缓存工具封装

接下来将对以下四个方法进行封装：

  1. 将任意 Java 对象序列化为 JSON 并存储在 String 类型的 key 中，并可以设置 TTL 过期时间
  2. 将任意 Java 对象序列化为 JSON 并存储在 String 类型的 key 中，并可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
  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
  4. 根据指定的 key 查询缓存，并反序列化为指定类型，利用逻辑过期解决缓存击穿问题
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    // 将任意 Java 对象序列化为 JSON 并存储在 String 类型的 key 中，并可以设置 TTL 过期时间
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    // 将任意 Java 对象序列化为 JSON 并存储在 String 类型的 key 中，并可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
    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));
    }

    // 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
    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.isBlank(json)) {
            // 3. 存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否为空值
        if (json != null) {
            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, "", 2, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6. 存在，写入 redis
        this.set(key, r, time, unit);
        // 7. 返回
        return r;
    }

    // 根据指定的 key 查询缓存，并反序列化为指定类型，利用逻辑过期解决缓存击穿问题
    // 定义线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    // 尝试获取锁
    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        // 拆箱过程可能有空值
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    // 释放锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    // 基于逻辑过期缓存穿透
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix1, String keyPrefix2, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix1 + 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. 不存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4. 命中，需要吧 json 反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 因为 data 类型为 Object，并不知道为 Shop，这里会转成 JSONObject
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        R r = JSONUtil.toBean(data, type);
        // 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 = keyPrefix2 + 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 {
                    // 重建缓存
                    // 查询数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入 Redis
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4 返回过期的店铺信息
        return r;
    }
}

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://t4dmw.blog.csdn.net/article/details/126313136

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