• Redis从理论到实战:使用Redis实现商铺查询缓存(逐步分析缓存更新策略)



    加油加油,不要过度焦虑(#^.^#)

    一、什么是缓存

    缓存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
    我们可以在很多地方做缓存,比如浏览器缓存、应用层缓存、数据库缓存等等
    在这里插入图片描述


    二、缓存的作用

    • 我们可以使用缓存,降低后端负载;
    • 使用缓存,可以提高读写效率,降低响应时间。

    三、添加商户缓存

    思路分析:

    • 首先从Redis中查询数据是否存在:如果存在,则返回数据;如果不存在,则访问数据库;
    • 接着从数据库中查询数据是否存在:如果存在,则从数据库中返回数据并写入redis缓存中;如果不存在,则提示用户不存在。

    代码实现:

    	//controller层
        @GetMapping("/{id}")
        public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
            return shopService.queryShopById(id);
        }
    	//service层
        @Autowired
        private ShopMapper shopMapper;
        @Autowired
        private StringRedisTemplate redisTemplate;
        @Override
        public Result queryShopById(Long id) {
            String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
            String shopCache = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            //如果在缓存中查询到商户,则返回数据给前端
            if (StrUtil.isNotBlank(shopCache)) {
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopCache, Shop.class);
                System.out.println("shopCache" + shopCache);
                return Result.ok(shop);
            }
            //不存在则根据id在数据库中查找
            Shop shop = shopMapper.selectById(id);
            if (shop == null) {
                return Result.fail("店铺不存在");
            }
            //店铺存在,写入缓存
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
            return Result.ok(shop);
        }
    
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    整体思路如下:

    在这里插入图片描述


    四、分析缓存更新策略

    • 刚才的代码在更新数据方面存在着一些问题,所以来一起讨论讨论redis的缓存更新策略。

    Redis有三种缓存更新策略:

    内存淘汰超时剔除主动更新
    说明不需要自己维护,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(过期)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
    一致性一般
    维护成本

    业务场景的使用:

    业务场景低一致性需求高一致性需求
    使用内存淘汰机制使用主动更新,并以超时剔除作为兜底方案

    对于商户查询的缓存,这里使用的是主动更新策略,而对于主动更新策略的选择,又有三种方案,这里采用的是方案一:

    方案一由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存
    方案二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
    方案三调用者只操作缓存,由其它线程异步的将缓存数据持久化到数据库,保证最终一致

    方案拿捏了,在操作缓存和数据库时,我们还需要考虑三个问题:

    1、删除缓存还是更新缓存?

    如果采用更新缓存,那么每次更新数据库时都会更新缓存,无效写操作较多,所以我们不采用;选择删除缓存,在更新数据库时让缓存失效,等到查询时再更新缓存。

    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物
    分布式系统:利用TCC等分布式事物方案

    3、先操作缓存还是先操作数据库?

    在这里插入图片描述

    • 如果先删除缓存再操作数据库,如图所示,在线程1删除缓存开始更新数据库时,线程2进来了,此时数据库还未更新,那么线程2写入的缓存就不是数据库更新后的数据
    • 如果先操作数据库再删除缓存,如图所示,在线程1查询数据库并写入缓存时,线程2进来了,此时线程2更新数据库并删除缓存,那么线程1写入的缓存也就不是数据库更新后的数据
    • 但是由于后者在写入缓存的时间低于数据库更新的时间,所以第二种选择更好,发生数据不同步的概率更低!

    小总结:

    • 对于读操作: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。
    • 对于写操作: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。

    代码实现:

    • 根据id查询店铺时,如果缓存未命中,则查询数据库,将数据库结果写入缓存,并设置超时时间。
    • 根据id修改店铺时,先修改数据库,再删除缓存。

    service层代码:

    	//查询商户
    	@Override
        public Result queryShopById(Long id) {
            String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
            String shopCache = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            //如果在缓存中查询到商户,则返回数据给前端
            if (StrUtil.isNotBlank(shopCache)) {
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopCache, Shop.class);
                return Result.ok(shop);
            }
            //不存在则根据id在数据库中查找
            Shop shop = shopMapper.selectById(id);
            if (shop == null) {
                return Result.fail("店铺不存在");
            }
            //店铺存在,写入缓存,过期时间设置为30分钟
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return Result.ok(shop);
        }
        //更新商户
        @Override
        @Transactional
        public Result updateShop(Shop shop) {
            Long shopId = shop.getId();
            if (shopId == null) {
                return Result.fail("店铺id不能为空");
            }
            //先更新数据库
            shopMapper.updateById(shop);
            //再删除缓存
            redisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + shopId);
            return Result.ok();
        }
    
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    controller层代码:

        /**
         * 根据id查询商铺信息
         * @param id 商铺id
         * @return 商铺详情数据
         */
        @GetMapping("/{id}")
        public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
            return shopService.queryShopById(id);
        }
        /**
         * 更新商铺信息
         * @param shop 商铺数据
         * @return 无
         */
        @PutMapping
        public Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {
            return shopService.updateShop(shop);
        }
    
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    到此结束,有什么疑问可以一起讨论~

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_59654772/article/details/127832958