【redis】ssm项目整合redis，redis注解式缓存及应用场景，redis的击穿、穿透、雪崩的解决方案

【redis】ssm项目整合redis，redis注解式缓存及应用场景，redis的击穿、穿透、雪崩的解决方案
目录

一、整合redis

1、介绍

1.1、redis（Remote Dictionary Server）

1.2、MySQL

1.3、区别

2、整合

2.1、配置

2.2、文件配置

2.3、key的生成规则方法

2.4、注意

二、redis注解式缓存

1、@Cacheable注解

2、@CachePut注解

3、@CacheEvict注解

4、应用场景

三、redis击穿穿透雪崩

1、击穿（Cache Miss）

2、穿透（Cache Penetration）

3、雪崩（Cache Avalanche）

一、整合redis

1、介绍

1.1、redis（Remote Dictionary Server）
- Redis是一种基于内存的键值存储系统，它将数据存储在内存中，因此读写速度非常快。
- Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，这使得Redis适用于各种应用场景，如缓存、消息队列、计数器等。
- Redis具有高可用性和可扩展性，支持主从复制和分片，以实现数据的备份和负载均衡。
- Redis的持久化方式有RDB（快照）和AOF（日志追加），可以将数据持久化到磁盘，保证数据的安全性。
1.2、MySQL
- MySQL是一种关系型数据库管理系统，使用标准的SQL语言进行数据操作。
- MySQL将数据存储在磁盘上，因此相对于Redis来说，读写速度较慢。
- MySQL支持事务处理和复杂的查询，适用于需要处理结构化数据的应用，如网站、电子商务等。
- MySQL具有较高的稳定性和成熟度，支持ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），可以保证数据的完整性和一致性。
1.3、区别
1. redis是nosql数据库
2. MySQL是sql数据库
更一步的理解：
- 存储方式：Redis将数据存储在内存中，而MySQL将数据存储在磁盘中。
- 数据结构：Redis支持多种数据结构，MySQL使用表格和关系进行数据存储。
- 读写性能：由于Redis使用内存存储，读写速度较快，而MySQL较慢。
- 功能特性：Redis适用于缓存和实时数据处理，MySQL适用于结构化数据的存储和复杂查询。
- ACID特性：MySQL支持事务处理和ACID特性，而Redis在默认情况下不支持事务处理。
- 持久化方式：Redis可以将数据持久化到磁盘，MySQL具有多种持久化方式，如日志文件和复制。
2、整合

2.1、配置
创建ssm的项目，在配置文件的pom文件添加
```
<redis.version>2.9.0redis.version>
<redis.spring.version>1.7.1.RELEASEredis.spring.version>
 
<dependency>
	<groupId>redis.clientsgroupId>
	<artifactId>jedisartifactId>
	<version>${redis.version}version>
dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.datagroupId>
	<artifactId>spring-data-redisartifactId>
	<version>${redis.spring.version}version>
dependency>
```
2.2、文件配置
编写一个配置文件redis.properties,在我们的resources包里面。

redis.hostName：对应的IP地址
redis.port：对应的端口号
redis.password：对应的redis连接的密码
```
redis.hostName=localhsot
redis.port=6379
redis.password=123456
redis.timeout=10000
redis.maxIdle=300
redis.maxTotal=1000
redis.maxWaitMillis=1000
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
redis.testOnBorrow=true
redis.testWhileIdle=true
redis.expiration=3600
```
spring-redis.xml里面包含了
1. 添加注册
2. redis的连接池配置：对应的value值是redis.properties里面的配置
3. redis的的连接工厂：这里就用到了连接池的配置redis。
4. 配置序列化：里面有string、json、hash的序列化器
5. 配置key的生成
```
"1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://www.springframework.org/schema/context
       http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
       http://www.springframework.org/schema/cache
       http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd">
 
    
    
 
    
    <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        
        <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
        
        <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
        
        <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
        
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
        
        <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
        
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
        
        <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
        
        <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
    bean>
 
    
    <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
          destroy-method="destroy">
        <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
        
        <property name="hostName" value="${redis.hostName}"/>
        
        <property name="port" value="${redis.port}"/>
        
        <property name="password" value="${redis.password}"/>
        
        <property name="timeout" value="${redis.timeout}"/>
    bean>
 
    
    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
        <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
        
        <property name="keySerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
        property>
        <property name="valueSerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
        property>
        <property name="hashKeySerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
        property>
        <property name="hashValueSerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
        property>
        
        <property name="enableTransactionSupport" value="true"/>
    bean>
 
    
    <bean id="redisCacheManager" class="org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager">
        <constructor-arg name="redisOperations" ref="redisTemplate"/>
        
        <property name="defaultExpiration" value="${redis.expiration}"/>
        
        <property name="usePrefix" value="true"/>
        
        <property name="cachePrefix">
            <bean class="org.springframework.data.redis.cache.DefaultRedisCachePrefix">
                <constructor-arg index="0" value="-cache-"/>
            bean>
        property>
    bean>
 
    
    <bean id="cacheKeyGenerator" class="com.tgq.ssm.redis.CacheKeyGenerator">bean>
 
    
    <cache:annotation-driven cache-manager="redisCacheManager" key-generator="cacheKeyGenerator"/>
beans>
```
redis.properties与jdbc.properties在与Spring做整合时会发生冲突；所以引入配置文件的地方要放到applicationContext.xml中
applicationContext.xml配置如下
```
"1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">
    
    <bean id="propertyConfigurer"
          class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
        <property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
        <property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
        <property name="locations">
            <list>
                <value>classpath:jdbc.propertiesvalue>
                <value>classpath:redis.propertiesvalue>
            list>
        property>
    bean>
 
    <import resource="applicationContext-mybatis.xml">import>
    <import resource="spring-redis.xml">import>
    <import resource="applicationContext-shiro.xml">import>
beans>
```
2.3、key的生成规则方法

spring-redis.xml的最后的配置就说明了键的配置规则。
```
package com.tgq.ssm.redis;
 
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.util.ClassUtils;
 
import java.lang.reflect.Array;
import java.lang.reflect.Method;
 
@Slf4j
public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator {
    // custom cache key
    public static final int NO_PARAM_KEY = 0;
    public static final int NULL_PARAM_KEY = 53;
 
    @Override
    public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
        StringBuilder key = new StringBuilder();
        key.append(target.getClass().getSimpleName()).append(".").append(method.getName()).append(":");
        if (params.length == 0) {
            key.append(NO_PARAM_KEY);
        } else {
            int count = 0;
            for (Object param : params) {
                if (0 != count) {//参数之间用,进行分隔
                    key.append(',');
                }
                if (param == null) {
                    key.append(NULL_PARAM_KEY);
                } else if (ClassUtils.isPrimitiveArray(param.getClass())) {
                    int length = Array.getLength(param);
                    for (int i = 0; i < length; i++) {
                        key.append(Array.get(param, i));
                        key.append(',');
                    }
                } else if (ClassUtils.isPrimitiveOrWrapper(param.getClass()) || param instanceof String) {
                    key.append(param);
                } else {//Java一定要重写hashCode和eqauls
                    key.append(param.hashCode());
                }
                count++;
            }
        }
 
        String finalKey = key.toString();
//        IEDA要安装lombok插件
        log.debug("using cache key={}", finalKey);
        return finalKey;
    }
}
```
2.4、注意
1. 在applicationContext.xml中注册多个.properties结尾配置，那么不能在spring-*.xml添加注册。
2. resources的配置必须要涵盖读取.properties结尾的文件。
3. redisTemplate的使用可以参考jdbcTemplate、amqpTemplate、rabbitMQTemplate等。
二、redis注解式缓存

1、@Cacheable注解

配置在方法或类上，作用：本方法执行后，先去缓存看有没有数据，如果没有，从数据库中查找出来，给缓存中存一份，返回结果，
下次本方法执行，在缓存未过期情况下，先在缓存中查找，有的话直接返回，没有的话从数据库查找。

value：缓存位置的一段名称，不能为空。
key：缓存的key，默认为空，表示使用方法的参数类型及参数值作为key，支持SpEL。
condition：触发条件，满足条件就加入缓存，默认为空，表示全部都加入缓存，支持SpEL 。
- @Cacheable测试
但我们调用查询的方法而没有用@Cacheable注解的时候我们可以看到我们查询出来的结果是两个，而且查询了数据库两次。

当我们用到@Cacheable注解的时候我们只查询了数据库一次，如果再次查询就不会出现sql语句，而且已经缓存到了redis里面。

测试结果：redis中有数据，则访问redis；如果没有数据，则访问MySQL；
- 改变原有的key生成规则
改变原有的规则之后我们再次运行，我们的redis的键就不一样了。

condition：当某个值大于或者小于某个值才进行缓存。

2、@CachePut注解

类似于更新操作，即每次不管缓存中有没有结果，都从数据库查找结果，并将结果更新到缓存，并返回结果。

value：缓存的名称，在 spring 配置文件中定义，必须指定至少一个。
key：缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合。
condition：缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回 true 或者 false，只有为 true 才进行缓存。

当我们使用它测试出来的结果则是：只存不取
- @Cacheable与@CachePut区别
@Cacheable 注解表示方法的返回值可以被缓存，下次访问相同的方法时，会直接从缓存中获取结果，而不会再执行方法内部的逻辑。该注解标记在方法上，指定了缓存的名称（也可以使用默认的缓存名称），也可以通过参数指定缓存的Key。如果缓存中已有相应的Key存在，则会直接返回缓存中的值；若缓存中不存在对应的Key，则会执行方法，并将方法的返回值添加到缓存中。

@CachePut 注解表示无条件地执行方法内部的逻辑，并将方法的返回值添加到缓存中。该注解也标记在方法上，通常用于更新缓存的操作。它与 @Cacheable 注解的不同之处在于，每次调用带有 @CachePut 注解的方法时，都会执行方法内部的逻辑，并将结果添加到缓存中，覆盖原有的缓存值。

@CachePut 注解常用于需要更新缓存中数据的场景，可以保证每次调用方法时都会执行方法内部的逻辑，并更新缓存的结果。

Cacheable：会在redis中存储数据，同时也会读取数据。

CachePut：会在redis中写数据，不会读取数据。

3、@CacheEvict注解

用来清除用在本方法或者类上的缓存数据（用在哪里清除哪里）

value：缓存位置的一段名称，不能为空
key：缓存的key，默认为空，表示使用方法的参数类型及参数值作为key，支持SpEL
condition：触发条件，满足条件就加入缓存，默认为空，表示全部都加入缓存，支持SpEL
allEntries：true表示清除value中的全部缓存，默认为false

测试结果：可以配置删除指定缓存数据，也可以删除符合规则的所有缓存数据；

4、应用场景

Redis注解式缓存是一种通过使用注解来简化缓存操作的方法，它可以方便地在方法调用前后自动进行缓存的读取和写入。以下是Redis注解式缓存的常见应用场景：
1. 方法结果缓存：对于一些计算成本较高的方法，可以使用注解将其结果缓存起来，避免重复计算。当下次调用相同的方法时，可以直接从缓存中获取结果，提高性能并减轻服务器负载。
2. 数据查询缓存：对于频繁读取的数据查询操作，可以使用注解将查询结果缓存起来。这样可以避免反复查询数据库，提高系统的响应速度。
3. 限流和熔断：通过使用注解实现限流，可以控制对某些资源或接口的并发请求量，避免系统过载。同时，可以设置特定的缓存时间，当资源或接口不可用时，返回缓存中的数据，实现熔断降级。
4. 防止缓存穿透：通过使用注解和布隆过滤器等技术，可以在查询之前拦截请求，并且判断缓存中是否存在对应的数据。如果不存在，则直接返回空值，避免对数据库的无效查询。
5. 异步刷新缓存：通过使用注解和异步任务，在数据更新时可以同时异步地更新相应的缓存，保持缓存和数据库的一致性。
三、redis击穿穿透雪崩

        redis的简单的作用：能够极大的减轻MySQL的访问压力。

        大部分的解决方案需要根据具体的场景和需求选择合适的解决方案。同时，合理的缓存策略、数据预热和监控是缓解这些问题的关键，以确保系统的稳定性和可靠性。

1、击穿（Cache Miss）

什么事缓存击穿？

        缓存击穿就是在处于集中式高并发访问的情况下，当某个热点 key 在失效的瞬间，大量的请求在缓存中获取不到。瞬间击穿了缓存，所有请求直接打到数据库，就像是在一道屏障上击穿了一个洞。
高并发量的同时key失效，导致请求直接到达数据库；
- 解决方案之一：设置锁
  使用互斥锁（Mutex Lock）或分布式锁（Distributed Lock）来防止并发请求同时访问数据库。
  获取 Redis 锁，如果没有获取到，则回到任务队列继续排队
  获取到锁，从数据库拉取数据并放入缓存中
  释放锁，其他请求从缓存中拿到数据
- 另一种方式：限流
  在缓存中设置短暂的过期时间，并使用异步更新机制，即在缓存失效时，只有一个请求重新加载数据到缓存中，其他请求等待缓存数据更新完成后再读取。
  请求redis之前做流量削峰
2、穿透（Cache Penetration）
很多请求都在访问数据库一定不存在的数据，造成请求将缓存和数据库都穿透的情况。

解决方案如下：
- 规则排除：
  使用布隆过滤器（Bloom Filter）等数据结构来过滤不存在的请求，在查询缓存之前先进行判断，避免对数据库进行不必要的查询。
  或者可以增加一些参数检验。例如数据库数据 id 一般都是递增的，如果请求 id = -10 这种参数，势必绕过Redis。避免这种情况，可以对用户真实性检验等操作。
- 缓存空值（Null Cache）：
  即将空结果缓存一段时间，以避免频繁查询不存在的数据。
  可以理解为当缓存穿透时，redis存入一个类似null的值，下次访问则直接缓存返回空，当数据库中存在该数据的值则需要把redis存在的null值清除并载入新值，此方案不能解决频繁随机不规则的key请求。
3、雪崩（Cache Avalanche）
雪崩和击穿类似，不同的是击穿是一个热点 Key 某时刻失效，而雪崩是大量的热点 Key 在一瞬间失效。

方案如下：
- 设置合适的缓存失效时间，可以使用随机值或添加一定的时间偏移量，避免多个键同时失效，导致数据库负载过大。
- 使用多级缓存架构，将缓存分为多个层次，如本地缓存、分布式缓存等，提高缓存命中率和可用性。
- 实时监控缓存健康状态，当缓存出现异常时，采取相应的措施，如自动降级、限流等，保护后端系统。
更快捷的解决方案是：给不同的热点key设置不同的缓存策略
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_74383330/article/details/134248681

一、整合redis

1、介绍

1.1、redis（Remote Dictionary Server）

1.2、MySQL

1.3、区别

2、整合

2.1、配置

2.2、文件配置

2.3、key的生成规则方法

2.4、注意

二、redis注解式缓存

1、@Cacheable注解

2、@CachePut注解

3、@CacheEvict注解

4、应用场景

三、redis击穿穿透雪崩

1、击穿（Cache Miss）

2、穿透（Cache Penetration）

3、雪崩（Cache Avalanche）