基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求：
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方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
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方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓
存击穿问题
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方法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
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方法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
将逻辑进行封装
@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 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));
}
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.isNotBlank(json)) {
// 3.存在，直接返回
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redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
return r;
}
public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
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 null;
}
// 4.命中，需要先把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();
// 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 = 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 newR = dbFallback.apply(id);
// 重建缓存
this.setWithLogicalExpire(key, newR, 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;
}
public <R, ID> R queryWithMutex(
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 shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (shopJson != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.实现缓存重建
// 4.1.获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
R r = null;
try {
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 4.2.判断是否获取成功
if (!isLock) {
// 4.3.获取锁失败，休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
}
// 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
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, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
// 7.释放锁
unlock(lockKey);
}
// 8.返回
return r;
}
private boolean tryLock(String key) {
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
private void unlock(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
在ShopServiceImpl 中
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Resource
private CacheClient cacheClient;
@Override
public Result queryById(Long id) {
// //缓存穿透
// Shop shop = queryWithPassThrough(id);
Shop shop = cacheClient
// .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,id2->getById(id2),CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//缓存击穿
// Shop shop = queryWithMutex(id);
// Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
if (shop==null) {
return Result.fail("店铺不存在");
}
return Result.ok(shop);
}
总结：
封装工具类的主要难点在于不知道他们的类型和如何去查询数据库
不知道类型的，可以使用泛型，
不知道如何查询数据库的，调用的类肯定知道，所以这里入参一个Function, 有入参有返回值的函数式编程。
标签：缓存,封装,String,Redis,stringRedisTemplate,key,return,工具,id From： https://www.cnblogs.com/kisshappyboy/p/16930931.html