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宿州大型网站建设公司北京网站建设V芯ee8888e

宿州大型网站建设公司,北京网站建设V芯ee8888e,廊坊自动seo,cms做网站容易不什么是缓存 缓存就是数据交换的缓冲区#xff08;称作Cache#xff09;,是存贮数据的临时地方#xff0c;一般读写性能较高。 添加 redis 缓存 给店铺类型查询业务添加缓存 需求#xff1a;添加ShopTypeController中的queryTypeList方法#xff0c;添加查询缓存 缓存更新…什么是缓存 缓存就是数据交换的缓冲区称作Cache,是存贮数据的临时地方一般读写性能较高。 添加 redis 缓存 给店铺类型查询业务添加缓存 需求添加ShopTypeController中的queryTypeList方法添加查询缓存 缓存更新策略 业务场景 低一致性需求使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存 高一致性需求主动更新并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询的缓存 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑 1.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✓ 2.如何保证缓存与数据库的操作同时成功或失败 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 3.先操作缓存还是先操作数据库 先删除缓存,在操作数据库 先操作数据库,再删除缓存 读操作: 缓存命中则直接返回 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,然后再删除缓存 要确保数据库与缓存操作的原子性 给查询商铺的缓存添加超时剔除和主动更新的策略 修改ShopController的业务逻辑,满足下面的需求 ① 根据id查询商铺时,如果缓存未命中,则查询数据库,将数据库数据写入缓存,并设置超时时间 //6.存在将商铺数据写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);② 根据id修改店铺时,先修改数据库,再修改缓存 OverrideTransactionalpublic Result update(Shop shop) {Long id shop.getId();if (idnull) {return Result.fail(店铺id不为空);}//1更新数据库updateById(shop);//2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY id);return Result.ok();}缓存穿透 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,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库 常见的解决方案有两种: 1.缓存空对象 优点:实现简单,维护方便 缺点:额外的内存消耗,可能造成短期的数据不一致 2.布隆过滤 优点:内存占用少,没有多余的key 缺点:实现复杂,存在误判 其他的解决方案 1.增加id的复杂度,避免被猜测id规律 2.做好数据的基础格式校验 3.加强用户权限校验 4.做好热点参数的限流 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: 1.给不同的key的TTL添加随机值 2.利用redis集群提高服务的可用性 3.给缓存业务添加降级限流策略 4.给业务添加多级缓存 缓存击穿 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 常见的解决方案有两种: 1.互斥锁 2.逻辑过期 优缺点: 基于互斥锁方式解决缓存击穿问题 需求:修改根据id查询商铺的业务,基于互斥锁来解决缓存击穿问题 基于逻辑过期解决缓存击穿问题 需求:修改根据id查询商铺的业务,基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题 缓存工具封装 基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类,满足下列需求: 方法: 1.将任意Java对象序列化为json并存储在String类型的key中,并且设置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,并且设置逻辑过期时间,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,需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题 CacheClient 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 setWithLogicExpire(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(value), time, unit);}//解决缓存穿透public R, ID R queryWithPassThrough(String kerPrefix, ID id, ClassR type, FunctionID, R dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {//1.查询商铺缓存String key kerPrefix id;String json stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(json)) {//3.缓存存在返回return JSONUtil.toBean(json, type);}//判断命中的是否是空值if (json ! null) {//返回一个错误的信息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) {//将空值写入数据库stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, , CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}//6.存在将商铺数据写入redisthis.set(key, r, time, unit);//7.返回return r;}//解决缓存击穿public R, ID R queryWithLogicExpire(String keyPrefix, ID id, ClassR type, FunctionID, R dbFallBack, Long time, TimeUnit unit) {//1.查询商铺缓存String key keyPrefix id;String json stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isBlank(json)) {//3.缓存存在返回return null;}//4.命中需要把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();if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {//5.1.未过期返回商铺信息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 r1 dbFallBack.apply(id);//写入redisthis.setWithLogicExpire(key, r1, 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;}private boolean tryLock(String key) {Boolean flag stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, 1, 10L, TimeUnit.MINUTES);return BooleanUtil.isTrue(flag);}private void unLock(String key) {stringRedisTemplate.delete(key);} }ShopServiceImpl Resourceprivate CacheClient cacheClient;Overridepublic Result queryById(Long id) {//缓存穿透//Shop shop cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);//Shop shop queryWithPassThrough(id);//互斥锁解决缓存击穿//Shop shop queryWithMutex(id);//逻辑过期解决缓存击穿Shop shop cacheClient.queryWithLogicExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);//Shop shop queryWithLogicExpire(id);if (shop null) {return Result.fail(店铺不存在);}//7.返回return Result.ok(shop);}视频地址
http://www.hkea.cn/news/14585073/

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