对不经常变动的数据集合添加Redis缓存
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前言
什么是缓存
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
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
以上图片是查询商户列表，我们每点击一次商铺，就会读取一次数据库，但这些数据并不是经常变动的，所以添加缓存后我只需要读取一次数据库
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
添加商户缓存
在我们查询商户信息时，是直接操作从数据库中去进行查询的，直接查询数据库那肯定慢，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);
}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。
实现代码
@Override
public Result queryById(Long id) {
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//从redis查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//存在，直接返回
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//不存在，根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
//不存在，返回错误
if (shop == null) {
return Result.fail("店铺不存在! ");
}
//存在，写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
//返回
return Result.ok(shop);
}问题分析
虽然我们查询店铺的时候只对数据库查询了一次,然后将数据保存到redis中,纳闷用户再次进入店铺时就在redis中查找而非数据库,如果店铺进行了更新,用户依然获取的是redis中的数据而非最新数据,就造成了数据库与缓存不一致的问题
解决方案
- 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
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
- 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。
- 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
实现商铺和缓存与数据库双写一致
实现代码
@Override
public Result queryById(Long id) {
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//从redis查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//存在，直接返回
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//不存在，根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
//不存在，返回错误
if (shop == null) {
return Result.fail("店铺不存在! ");
}
//存在，写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//返回
return Result.ok(shop);
}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
@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
Long id = shop.getId();
if (id == null) {
return Result.fail("店铺id不能为空");
}
updateById(shop);
stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
return Result.ok();
}原文地址：https://blog.csdn.net/qq_22554999/article/details/142671991
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