标签：实战缓存 return redis stringRedisTemplate Result key id 商城

本文主要基于黑马的redis视频编写

redis实战-商城系统

短信登录：使用redis共享session来实现
商户查询缓存：理解缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩等问题
优惠卷秒杀：Redis的计数器功能，结合Lua完成高性能的redis操作，同时了解Redis分布式锁的原理，包括Redis的三种消息队列
附近的商户：利用Redis的GEOHash来完成对于地理坐标的操作
UV统计：使用Redis来完成统计功能
用户签到：Redis的BitMap数据统计功能
好友关注：基于Set集合的关注、取消关注，共同关注等等功能
打人探店：基于List来完成点赞列表的操作，同时基于SortedSet来完成点赞的排行榜功能

项目结构模型：

手机或者app端发起请求，请求我们的nginx服务器，nginx基于七层模型走的事HTTP协议，可以实现基于Lua直接绕开tomcat访问redis，也可以作为静态资源服务器，轻松扛下上万并发，负载均衡到下游tomcat服务器，打散流量，我们都知道一台4核8G的tomcat，在优化和处理简单业务的加持下，大不了就处理1000左右的并发，经过nginx的负载均衡分流后，利用集群支撑起整个项目，同时nginx在部署了前端项目后，更是可以做到动静分离，进一步降低tomcat服务的压力，这些功能都得靠nginx起作用，所以nginx是整个项目中重要的一环。

在tomcat支撑起并发流量后，我们如果让tomcat直接去访问Mysql，根据经验Mysql企业级服务器只要上点并发，一般是16或32 核心cpu，32 或64G内存，像企业级mysql加上固态硬盘能够支撑的并发，大概就是4000起~7000左右，上万并发，瞬间就会让Mysql服务器的cpu，硬盘全部打满，容易崩溃，所以我们在高并发场景下，会选择使用mysql集群，同时为了进一步降低Mysql的压力，同时增加访问的性能，我们也会加入Redis，同时使用Redis集群使得Redis对外提供更好的服务。

短信登陆

通过session实现验证码

发送验证码

    @Override
    public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
        // 1.校验手机号
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
            // 2.如果不符合，返回错误信息
            return Result.fail("手机号格式错误！");
        }
        // 3.符合，生成验证码
        String code = RandomUtil.randomNumbers(6);

        // 4.保存验证码到 session
        session.setAttribute("code",code);
        // 5.发送验证码
        log.debug("发送短信验证码成功，验证码：{}", code);
        // 返回ok
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
        // 1.校验手机号
        String phone = loginForm.getPhone();
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
            // 2.如果不符合，返回错误信息
            return Result.fail("手机号格式错误！");
        }
        // 3.校验验证码
        Object cacheCode = session.getAttribute("code");
        String code = loginForm.getCode();
        if(cacheCode == null || !cacheCode.toString().equals(code)){
             //3.不一致，报错
            return Result.fail("验证码错误");
        }
        //一致，根据手机号查询用户
        User user = query().eq("phone", phone).one();

        //5.判断用户是否存在
        if(user == null){
            //不存在，则创建
            user =  createUserWithPhone(phone);
        }
        //7.保存用户信息到session中
        session.setAttribute("user",user);

        return Result.ok();
    }

登录拦截

拦截器代码

public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
       //1.获取session
        HttpSession session = request.getSession();
        //2.获取session中的用户
        Object user = session.getAttribute("user");
        //3.判断用户是否存在
        if(user == null){
              //4.不存在，拦截，返回401状态码
              response.setStatus(401);
              return false;
        }
        //5.存在，保存用户信息到Threadlocal
        UserHolder.saveUser((User)user);
        //6.放行
        return true;
    }
}

让拦截器生效

@Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        // 登录拦截器
        registry.addInterceptor(new LoginInterceptor())
                .excludePathPatterns(
                        "/shop/**",
                        "/voucher/**",
                        "/shop-type/**",
                        "/upload/**",
                        "/blog/hot",
                        "/user/code",
                        "/user/login"
                ).order(1);
        // token刷新的拦截器
        registry.addInterceptor(new RefreshTokenInterceptor(stringRedisTemplate)).addPathPatterns("/**").order(0);
    }
}

修改安全返回对象

//7.保存用户信息到session中
session.setAttribute("user", BeanUtils.copyProperties(user,UserDTO.class));

//5.存在，保存用户信息到Threadlocal
UserHolder.saveUser((UserDTO) user);

Redis代替session实现

@Override
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
    // 1.校验手机号
    String phone = loginForm.getPhone();
    if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
        // 2.如果不符合，返回错误信息
        return Result.fail("手机号格式错误！");
    }
    // 3.从redis获取验证码并校验
    String cacheCode = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOGIN_CODE_KEY + phone);
    String code = loginForm.getCode();
    if (cacheCode == null || !cacheCode.equals(code)) {
        // 不一致，报错
        return Result.fail("验证码错误");
    }

    // 4.一致，根据手机号查询用户 select * from tb_user where phone = ?
    User user = query().eq("phone", phone).one();

    // 5.判断用户是否存在
    if (user == null) {
        // 6.不存在，创建新用户并保存
        user = createUserWithPhone(phone);
    }

    // 7.保存用户信息到 redis中
    // 7.1.随机生成token，作为登录令牌
    String token = UUID.randomUUID().toString(true);
    // 7.2.将User对象转为HashMap存储
    UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
    Map<String, Object> userMap = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
            CopyOptions.create()
                    .setIgnoreNullValue(true)
                    .setFieldValueEditor((fieldName, fieldValue) -> fieldValue.toString()));
    // 7.3.存储
    String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
    stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(tokenKey, userMap);
    // 7.4.设置token有效期
    stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    // 8.返回token
    return Result.ok(token);
}

状态登录刷新

RefreshTokenInterceptor

public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1.获取请求头中的token
        String token = request.getHeader("authorization");
        if (StrUtil.isBlank(token)) {
            return true;
        }
        // 2.基于TOKEN获取redis中的用户
        String key  = LOGIN_USER_KEY + token;
        Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
        // 3.判断用户是否存在
        if (userMap.isEmpty()) {
            return true;
        }
        // 5.将查询到的hash数据转为UserDTO
        UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);
        // 6.存在，保存用户信息到 ThreadLocal
        UserHolder.saveUser(userDTO);
        // 7.刷新token有效期
        stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 8.放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        // 移除用户
        UserHolder.removeUser();
    }
}

LoginInterceptor

public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1.判断是否需要拦截（ThreadLocal中是否有用户）
        if (UserHolder.getUser() == null) {
            // 没有，需要拦截，设置状态码
            response.setStatus(401);
            // 拦截
            return false;
        }
        // 有用户，则放行
        return true;
    }
}

商户查询缓存

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(例如:

例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发

例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存

例3:Static final Map<K,V> map =  new HashMap(); 本地缓存

由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;

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

商户缓存

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。

@Override
public Result queryById(Long id) {
    String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

    if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    Shop shop = getById(id);
    if(shop == null) {
        return Result.fail("店铺不存在!");
    }
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),
            RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    return Result.ok(shop);
}

缓存数据库双写

缓存更新

内存淘汰：redis自动进行，当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候，会自动触发淘汰机制，淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)

超时剔除：当我们给redis设置了过期时间ttl之后，redis会将超时的数据进行删除，方便咱们继续使用缓存

主动更新：我们可以手动调用方法把缓存删掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题

数据库缓存不一致

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

人工编码方式
- 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
- 先操作数据库，再删除缓存

商铺的缓存与数据库双写一致

修改ShopController中的业务逻辑，满足下面的需求：

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

// 查询添加过期时间
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),
        RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

// 添加更新方法
@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(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
    return Result.ok();

}

缓存穿透

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：

缓存空对象

当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：
  - 额外的内存消耗
  - 可能造成短期的不一致
布隆过滤

布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回
- 优点：内存占用较少，没有多余key
- 缺点：
  - 实现复杂
  - 存在误判可能

@Override
public Result queryById(Long id) {
    String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

    if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    // 判断缓存返回是否为空值
    if(shopJson != null) {
        return Result.fail("店铺信息不存在");
    }

    Shop shop = getById(id);
    if(shop == null) {
        // 将空值写入缓存中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",
                RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.fail("店铺不存在!");
    }
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),
            RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    return Result.ok(shop);
}

缓存穿透的解决方案有哪些？

缓存null值
布隆过滤
增强id的复杂度，避免被猜测id规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
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：

给不同的Key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
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：

互斥锁：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行性能肯定受到影响
逻辑过期：线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦

互斥锁解决缓存击穿

进行查询之后，如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得到了锁，如果没有获得到，则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询，如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入redis，再释放锁，返回数据，利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", RedisConstants.LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

public Shop queryWithMutex(Long id)  {
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    // 1、从redis中查询商铺缓存
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
    // 2、判断是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        // 存在,直接返回
        return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
    }
    //判断命中的值是否是空值
    if (shopJson != null) {
        //返回一个错误信息
        return null;
    }
    // 4.实现缓存重构
    //4.1 获取互斥锁
    String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
    Shop shop = null;
    try {
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 4.2 判断否获取成功
        if(!isLock){
            //4.3 失败，则休眠重试
            Thread.sleep(50);
            return queryWithMutex(id);
        }
        //4.4 成功，根据id查询数据库
        shop = getById(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if(shop == 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.写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);

    }catch (Exception e){
        throw new RuntimeException(e);
    }
    finally {
        //7.释放互斥锁
        unlock(lockKey);
    }
    return shop;
}

逻辑过期解决缓存击穿

当用户开始查询redis时，判断是否命中，如果没有命中则直接返回空数据，不查询数据库，而一旦命中后，将value取出，判断value中的过期时间是否满足，如果没有过期，则直接返回redis中的数据，如果过期，则在开启独立线程后直接返回之前的数据，独立线程去重构数据，重构完成后释放互斥锁。

@Data
public class RedisData {
    private LocalDateTime expireTime;
    private Object data;
}

private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
    String key = CACHE_SHOP_KEY + 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)) {
        return null;
    }
    // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
    Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
    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 shop;
    }
    // 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){
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{

            try{
                //重建缓存
                this.saveShop2Redis(id,20L);
            }catch (Exception e){
                throw new RuntimeException(e);
            }finally {
                unlock(lockKey);
            }
        });
    }
    // 6.4.返回过期的商铺信息
    return shop;
}

public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds) {
    Shop shop = getById(id);

    RedisData redisData = new RedisData();
    redisData.setData(shop);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));

    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}

封装Redis工具类

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，并且可以设置TTL过期时间
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

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
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

@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);
    }
}

优惠券秒杀

全局同一ID

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：

ID的组成部分：符号位：1bit，永远为0

时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年

序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID

@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

        // 2.生成序列号
        // 2.1.获取当前日期，精确到天
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增长
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }
}

添加秒杀券：

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
    // 保存优惠券
    save(voucher);
    // 保存秒杀信息
    SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
    seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
    seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
    seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
    seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
    seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
    // 保存秒杀库存到Redis中
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}

秒杀下单

下单时需要判断两点：

秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单
库存是否充足，不足则无法下单

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    // 1.查询优惠券
    SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    // 2.判断秒杀是否开始
    if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
        // 尚未开始
        return Result.fail("秒杀尚未开始！");
    }
    // 3.判断秒杀是否已经结束
    if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
        // 尚未开始
        return Result.fail("秒杀已经结束！");
    }
    // 4.判断库存是否充足
    if (voucher.getStock() < 1) {
        // 库存不足
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //5，扣减库存
    boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update();
    if (!success) {
        //扣减库存
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //6.创建订单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    // 6.1.订单id
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    voucherOrder.setId(orderId);
    // 6.2.用户id
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    voucherOrder.setUserId(userId);
    // 6.3.代金券id
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    save(voucherOrder);

    return Result.ok(orderId);
}

库存超卖

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁

悲观锁：

悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等

乐观锁：

乐观锁：会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过，当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas

乐观锁的典型代表：就是cas，利用cas进行无锁化机制加锁，var5 是操作前读取的内存值，while中的var1+var2 是预估值，如果预估值 == 内存值，则代表中间没有被人修改过，此时就将新值去替换内存值

其中do while 是为了在操作失败时，再次进行自旋操作，即把之前的逻辑再操作一次。

boolean success = seckillVoucherService.update()
    .setSql("stock= stock -1")
    .eq("voucher_id", voucherId)
    .gt("stock",0)
    .update(); //where id = ? and stock > 0

一人一单

基本逻辑：

// 5.一人一单逻辑
// 5.1.用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
    // 用户已经购买过了
    return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}

并发情况：悲观锁

// maven
<dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>

// Service
synchronized(userId.toString().intern()) {
    //获取代理对象（事务）
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
    // 5.一人一单逻辑
    // 5.1.用户id
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();

    int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
    // 5.2.判断是否存在
    if (count > 0) {
        // 用户已经购买过了
        return Result.fail("用户已经购买过一次！");
    }

    //5，扣减库存
    boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId)
            .gt("stock",0)
            .update(); //where id = ? and stock > 0
    if (!success) {
        //扣减库存
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //6.创建订单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    // 6.1.订单id
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    voucherOrder.setId(orderId);
    // 6.2.用户id
    voucherOrder.setUserId(userId);
    // 6.3.代金券id
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    save(voucherOrder);
    return Result.ok(orderId);

}

分布式锁

集群环境下的并发问题

由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

分布式锁的要求

可见性：多个线程都能看到相同的结果，注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思

互斥：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行

高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性

高性能：由于加锁本身就让性能降低，所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能

安全性：安全也是程序中必不可少的一环

常见的分布式锁有三种

Mysql：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见

Redis：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁

Zookeeper：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，利用节点的唯一性和有序性实现互斥

分布式锁实现思路

获取锁：
- 互斥：确保只能有一个线程获取锁
- 非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回false
释放锁：
- 手动释放
- 超时释放：获取锁时添加一个超时时间

@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取线程标示
    Long threadId = Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

@Override
public void unlock() {
    //通过del删除锁
    stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}

//业务代码
//创建锁对象(新增代码)
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
//获取锁对象
boolean isLock = lock.tryLock(1200);
//加锁失败
if (!isLock) {
    return Result.fail("不允许重复下单");
}
try {
    //获取代理对象(事务)
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
    //释放锁
    lock.unlock();
}

分布式锁误删

解决：在存入锁时，放入自己线程的标识，在删除锁时，判断当前这把锁的标识是不是自己存入的，如果是，则进行删除，如果不是，则不进行删除

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString() + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

@Override
public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);

    //通过del删除锁
    if(threadId.equals(id)){
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

分布式锁的原子性问题

解决：Lua脚本一个脚本写入多条Redis命令

获取锁中的线程标示
判断是否与指定的标示（当前线程标示）一致
如果一致则释放锁（删除）
如果不一致则什么都不做

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
  -- 一致，则删除锁
  return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

public void unlock() {
    // 调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

分布式锁 redisson

setnx的分布式锁问题：

重入问题：重入问题是指获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁

不可重试：是指目前的分布式只能尝试一次，我们认为合理的情况是：当线程在获得锁失败后，他应该能再次尝试获得锁。

超时释放：我们在加锁时增加了过期时间，这样的我们可以防止死锁，但是如果卡顿的时间超长，虽然我们采用了lua表达式防止删锁的时候，误删别人的锁，但是毕竟没有锁住，有安全隐患

主从一致性： 如果Redis提供了主从集群，当我们向集群写数据时，主机需要异步的将数据同步给从机，而万一在同步过去之前，主机宕机了，就会出现死锁问题。

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。

redisson使用

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.6</version>
</dependency>

@Configuration
public class RedissonConfig {
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

//创建锁对象
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
//获取锁对象
boolean isLock = lock.tryLock();

//加锁失败
if (!isLock) {
    return Result.fail("不允许重复下单");
}
try {
    //获取代理对象(事务)
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
    //释放锁
    lock.unlock();
}

redisson可重入锁

通过hash表结构记录锁的线程及重入次数

redisson锁重试和WatchDog机制

可重试：利用信号量和PubSub功能实现等待、唤醒，获取锁失败的重试机制
超时续约：利用watchDog，间隔一段时间（releaseTime/3），重置超时时间

redisson解决主从一致 - MutiLock

为了解决这个问题，redission提出来了MutiLock锁，使用这把锁咱们就不使用主从了，每个节点的地位都是一样的，这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。

当我们去设置了多个锁时，redission会将多个锁添加到一个集合中，然后用while循环去不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ，假设有3个锁，那么时间就是4500ms，假设在这4500ms内，所有的锁都加锁成功，那么此时才算是加锁成功，如果在4500ms有线程加锁失败，则会再次去进行重试

秒杀优化

异步秒杀

需求：

新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

lua脚本判断：

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]

-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2.库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

阻塞队列实现：

//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {
   SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息
 private class VoucherOrderHandler implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            while (true){
                try {
                    // 1.获取队列中的订单信息
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2.创建订单
                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                }
          	 }
        }
     
       private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
            //1.获取用户
            Long userId = voucherOrder.getUserId();
            // 2.创建锁对象
            RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
            // 3.尝试获取锁
            boolean isLock = redisLock.lock();
            // 4.判断是否获得锁成功
            if (!isLock) {
                // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
                log.error("不允许重复下单！");
                return;
            }
            try {
				//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
                proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
            } finally {
                // 释放锁
                redisLock.unlock();
            }
    }
 }

// 主程序
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new  ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );
        int r = result.intValue();
        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 2.3.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 2.4.用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 2.5.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // 2.6.放入阻塞队列
        orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.获取代理对象
         proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
        //4.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
     
      @Transactional
    public  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
           log.error("用户已经购买过了");
           return ;
        }

        // 6.扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return ;
        }
        save(voucherOrder);
    }

优化思路：

先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单
基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
- 内存限制问题
- 数据安全问题

Redis消息队列

什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
生产者：发送消息到消息队列
消费者：从消息队列获取消息并处理消息

使用队列的好处在于解耦

Redis List消息队列

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

优点：

利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
可以满足消息有序性

缺点：

无法避免消息丢失
只支持单消费者

Redis PubSub消息队列

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

优点：

采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：

不支持数据持久化
无法避免消息丢失
消息堆积有上限，超出时数据丢失

Redis 基于Stream的消息队列

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。

xadd users * name jack
xread count 1 streams users 0 -- $

注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题

STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：

消息可回溯
一个消息可以被多个消费者读取
可以阻塞读取
有消息漏读的风险

消费者组

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：

消息分流：不重复消费
消息标示：记录最后一个被处理的消息
消息确认：通过XACK确认消息，从pending-list移除

创建消费者组：

XGROUP CREATE key groupName ID [MKSTREAM]

key：队列名称
groupName：消费者组名称
ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息
MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列

从消费者组读取消息：

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

group：消费组名称
consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
count：本次查询的最大数量
BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间
NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
STREAMS key：指定队列名称
ID：获取消息的起始ID：
- ">"：从下一个未消费的消息开始
- 其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：

消息可回溯
可以多消费者争抢消息，加快消费速度
可以阻塞读取
没有消息漏读的风险
有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

	List	PubSub	Stream
消息持久化	支持	不支持	支持
阻塞读取	支持	支持	支持
消息堆积处理	受限内存空间，通过多消费者加快处理	受限消费者缓冲区	受限队列长度，利用消费者组提高消费速度，减少堆积
消息确认机制	不支持	不支持	支持
消息回溯	不支持	不支持	支持

需求：

创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders
修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId
项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单

XGROUP CREATE stream.orders g1 0 MKSTREAM # 生成消息队列

private class VoucherOrderHandler implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                    StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
                );
                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环
                    continue;
                }
                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);
                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理订单异常", e);
                //处理异常消息
                handlePendingList();
            }
        }
    }

    private void handlePendingList() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1),
                    StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0"))
                );
                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环
                    break;
                }
                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);
                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理pendding订单异常", e);
                try{
                    Thread.sleep(20);
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

达人探店

发布探店笔记

探店笔记类似点评网站的评价，往往是图文结合。对应的表有两个：
tb_blog：探店笔记表，包含笔记中的标题、文字、图片等
tb_blog_comments：其他用户对探店笔记的评价

上传、发送、查看：

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("upload")
public class UploadController {

    @PostMapping("blog")
    public Result uploadImage(@RequestParam("file") MultipartFile image) {
        try {
            // 获取原始文件名称
            String originalFilename = image.getOriginalFilename();
            // 生成新文件名
            String fileName = createNewFileName(originalFilename);
            // 保存文件
            image.transferTo(new File(SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR, fileName));
            // 返回结果
            log.debug("文件上传成功，{}", fileName);
            return Result.ok(fileName);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("文件上传失败", e);
        }
    }
}

@PostMapping
public Result saveBlog(@RequestBody Blog blog) {
    //获取登录用户
    UserDTO user = UserHolder.getUser();
    blog.setUpdateTime(user.getId());
    //保存探店博文
    blogService.saveBlog(blog);
    //返回id
    return Result.ok(blog.getId());
}

@Override
public Result queryBlogById(Long id) {
    // 1.查询blog
    Blog blog = getById(id);
    if (blog == null) {
        return Result.fail("笔记不存在！");
    }
    // 2.查询blog有关的用户
    queryBlogUser(blog);
  
    return Result.ok(blog);
}

点赞

需求：
- 同一个用户只能点赞一次，再次点击则取消点赞
- 如果当前用户已经点赞，则点赞按钮高亮显示（前端已实现，判断字段Blog类的isLike属性）
实现步骤：
- 给Blog类中添加一个isLike字段，标示是否被当前用户点赞
- 修改点赞功能，利用Redis的set集合判断是否点赞过，未点赞过则点赞数+1，已点赞过则点赞数-1
- 修改根据id查询Blog的业务，判断当前登录用户是否点赞过，赋值给isLike字段
- 修改分页查询Blog业务，判断当前登录用户是否点赞过，赋值给isLike字段

private void isBlogLiked(Blog blog) {
    // 1.获取登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    // 2.判断当前登录用户是否已经点赞
    String key = BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
    Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
    blog.setIsLike(BooleanUtil.isTrue(isMember));
}

@Override
public Result likeBlog(Long id) {
    // 1.获取登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    // 2.判断当前登录用户是否已经点赞
    String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
    Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
    if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){
        //3.如果未点赞，可以点赞
        //3.1 数据库点赞数+1
        boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();
        //3.2 保存用户到Redis的set集合
        if(isSuccess){
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(key,userId.toString());
        }
    }else {
        //4.如果已点赞，取消点赞
        //4.1 数据库点赞数-1
        boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
        //4.2 把用户从Redis的set集合移除
        if (isSuccess) {
            stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());
        }
    }
    return Result.ok();
}

点赞排行榜

修改set为sortedSet：set-->zset

Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());

stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());

// 点赞前五显示
@Override
public Result queryBlogLikes(Long id) {
    String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
    // 1.查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
    Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
    if (top5 == null || top5.isEmpty()) {
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    // 2.解析出其中的用户id
    List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    // 3.根据用户id查询用户 WHERE id IN ( 5 , 1 ) ORDER BY FIELD(id, 5, 1)
    List<UserDTO> userDTOS = userService.query()
            .in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list()
            .stream()
            .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
            .collect(Collectors.toList());
    // 4.返回
    return Result.ok(userDTOS);
}

好友关注

关注与取关

需求：基于该表数据结构，实现两个接口：

关注和取关接口
判断是否关注的接口

FollowController

//关注
@PutMapping("/{id}/{isFollow}")
public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId, @PathVariable("isFollow") Boolean isFollow) {
    return followService.follow(followUserId, isFollow);
}
//取消关注
@GetMapping("/or/not/{id}")
public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId) {
      return followService.isFollow(followUserId);
}

FollowService

取消关注service
@Override
public Result isFollow(Long followUserId) {
        // 1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.查询是否关注 select count(*) from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?
        Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();
        // 3.判断
        return Result.ok(count > 0);
    }

 关注service
 @Override
    public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
        // 1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = "follows:" + userId;
        // 1.判断到底是关注还是取关
        if (isFollow) {
            // 2.关注，新增数据
            Follow follow = new Follow();
            follow.setUserId(userId);
            follow.setFollowUserId(followUserId);
            boolean isSuccess = save(follow);

        } else {
            // 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?
            remove(new QueryWrapper<Follow>()
                    .eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));

        }
        return Result.ok();
    }

共同关注

set交集

FollowServiceImpl

@Override
public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
    // 1.获取登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    String key = "follows:" + userId;
    // 1.判断到底是关注还是取关
    if (isFollow) {
        // 2.关注，新增数据
        Follow follow = new Follow();
        follow.setUserId(userId);
        follow.setFollowUserId(followUserId);
        boolean isSuccess = save(follow);
        if (isSuccess) {
            // 把关注用户的id，放入redis的set集合 sadd userId followerUserId
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());
        }
    } else {
        // 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?
        boolean isSuccess = remove(new QueryWrapper<Follow>()
                .eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));
        if (isSuccess) {
            // 把关注用户的id从Redis集合中移除
            stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString());
        }
    }
    return Result.ok();
}

具体的关注代码：

FollowServiceImpl

@Override
public Result followCommons(Long id) {
    // 1.获取当前用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    String key = "follows:" + userId;
    // 2.求交集
    String key2 = "follows:" + id;
    Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, key2);
    if (intersect == null || intersect.isEmpty()) {
        // 无交集
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    // 3.解析id集合
    List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
    // 4.查询用户
    List<UserDTO> users = userService.listByIds(ids)
            .stream()
            .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
            .collect(Collectors.toList());
    return Result.ok(users);
}

Feed流

当我们关注了用户后，这个用户发了动态，那么我们应该把这些数据推送给用户，这个需求，其实我们又把他叫做Feed流，关注推送也叫做Feed流，直译为投喂。为用户持续的提供“沉浸式”的体验，通过无限下拉刷新获取新的信息。

Feed流产品有两种常见模式：
Timeline：不做内容筛选，简单的按照内容发布时间排序，常用于好友或关注。例如朋友圈

优点：信息全面，不会有缺失。并且实现也相对简单
缺点：信息噪音较多，用户不一定感兴趣，内容获取效率低

智能排序：利用智能算法屏蔽掉违规的、用户不感兴趣的内容。推送用户感兴趣信息来吸引用户

优点：投喂用户感兴趣信息，用户粘度很高，容易沉迷
缺点：如果算法不精准，可能起到反作用

我们本次针对好友的操作，采用的就是Timeline的方式，只需要拿到我们关注用户的信息，然后按照时间排序即可

，因此采用Timeline的模式。该模式的实现方案有三种：

拉模式：读扩散

优点：比较节约空间，因为赵六在读信息时，并没有重复读取，而且读取完之后可以把他的收件箱进行清楚。

缺点：比较延迟，当用户读取数据时才去关注的人里边去读取数据，假设用户关注了大量的用户，那么此时就会拉取海量的内容，对服务器压力巨大。
推模式：写扩散

优点：时效快，不用临时拉取

缺点：内存压力大，假设一个大V写信息，很多人关注他，就会写很多分数据到粉丝那边去
推拉结合：读写混合，兼具推和拉两种模式的优点

粉丝推送

需求：

修改新增探店笔记的业务，在保存blog到数据库的同时，推送到粉丝的收件箱
收件箱满足可以根据时间戳排序，必须用Redis的数据结构实现
查询收件箱数据时，可以实现分页查询

核心的意思：就是我们在保存完探店笔记后，获得到当前笔记的粉丝，然后把数据推送到粉丝的redis中去。

@Override
public Result saveBlog(Blog blog) {
    // 1.获取登录用户
    UserDTO user = UserHolder.getUser();
    blog.setUserId(user.getId());
    // 2.保存探店笔记
    boolean isSuccess = save(blog);
    if(!isSuccess){
        return Result.fail("新增笔记失败!");
    }
    // 3.查询笔记作者的所有粉丝 select * from tb_follow where follow_user_id = ?
    List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId()).list();
    // 4.推送笔记id给所有粉丝
    for (Follow follow : follows) {
        // 4.1.获取粉丝id
        Long userId = follow.getUserId();
        // 4.2.推送
        String key = FEED_KEY + userId;
        stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
    }
    // 5.返回id
    return Result.ok(blog.getId());
}

邮箱分页查询

每次查询完成后，我们要分析出查询出数据的最小时间戳，这个值会作为下一次查询的条件
我们需要找到与上一次查询相同的查询个数作为偏移量，下次查询时，跳过这些查询过的数据，拿到我们需要的数据

使用 ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset count

@Override
public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {
    // 1.获取当前用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    // 2.查询收件箱 ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset count
    String key = FEED_KEY + userId;
    Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet()
            .reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
    // 3.非空判断
    if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {
        return Result.ok();
    }
    // 4.解析数据：blogId、minTime（时间戳）、offset
    List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
    long minTime = 0; // 2
    int os = 1; // 2
    for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) { // 5 4 4 2 2
        // 4.1.获取id
        ids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));
        // 4.2.获取分数(时间戳）
        long time = tuple.getScore().longValue();
        if(time == minTime){
            os++;
        }else{
            minTime = time;
            os = 1;
        }
    }
    os = minTime != max ? os : os + offset;
    // 5.根据id查询blog
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    List<Blog> blogs = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();

    for (Blog blog : blogs) {
        // 5.1.查询blog有关的用户
        queryBlogUser(blog);
        // 5.2.查询blog是否被点赞
        isBlogLiked(blog);
    }

    // 6.封装并返回
    ScrollResult r = new ScrollResult();
    r.setList(blogs);
    r.setOffset(os);
    r.setMinTime(minTime);

    return Result.ok(r);
}

附近商户 GEO

GEO就是Geolocation的简写形式，代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。常见的命令有：

GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）
GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回
GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
GEOPOS：返回指定member的坐标
GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.以后已废弃
GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能
GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能

导入数据

@Test
void loadShopData() {
    // 1.查询店铺信息
    List<Shop> list = shopService.list();
    // 2.把店铺分组，按照typeId分组，typeId一致的放到一个集合
    Map<Long, List<Shop>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
    // 3.分批完成写入Redis
    for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {
        // 3.1.获取类型id
        Long typeId = entry.getKey();
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        // 3.2.获取同类型的店铺的集合
        List<Shop> value = entry.getValue();
        List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());
        // 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 member
        for (Shop shop : value) {
            // stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());
            locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
                    shop.getId().toString(),
                    new Point(shop.getX(), shop.getY())
            ));
        }
        stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
    }
}

实现：

导入pom

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>6.1.6.RELEASE</version>
</dependency>

实现功能（查询 | 分页 | 排序）

@Override
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
    // 1.判断是否需要根据坐标查询
    if (x == null || y == null) {
        // 不需要坐标查询，按数据库查询
        Page<Shop> page = query()
                .eq("type_id", typeId)
                .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
        // 返回数据
        return Result.ok(page.getRecords());
    }

    // 2.计算分页参数
    int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
    int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

    // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
    String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
    GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
            .search(
                    key,
                    GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                    new Distance(5000),
                    RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
            );
    // 4.解析出id
    if (results == null) {
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
    if (list.size() <= from) {
        // 没有下一页了，结束
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    // 4.1.截取 from ~ end的部分
    List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
    Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
    list.stream().skip(from).forEach(result -> {
        // 4.2.获取店铺id
        String shopIdStr = result.getContent().getName();
        ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
        // 4.3.获取距离
        Distance distance = result.getDistance();
        distanceMap.put(shopIdStr, distance);
    });
    // 5.根据id查询Shop
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
    for (Shop shop : shops) {
        shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
    }
    // 6.返回
    return Result.ok(shops);
}

用户签到

BitMap的操作命令有：

SETBIT：向指定位置（offset）存入一个0或1
GETBIT ：获取指定位置（offset）的bit值
BITCOUNT ：统计BitMap中值为1的bit位的数量
BITFIELD ：操作（查询、修改、自增）BitMap中bit数组中的指定位置（offset）的值
BITFIELD_RO ：获取BitMap中bit数组，并以十进制形式返回
BITOP ：将多个BitMap的结果做位运算（与、或、异或）
BITPOS ：查找bit数组中指定范围内第一个0或1出现的位置

签到：

@Override
public Result sign() {
    // 1.获取当前登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    // 2.获取日期
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    // 3.拼接key
    String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
    String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
    // 4.获取今天是本月的第几天
    int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
    // 5.写入Redis SETBIT key offset 1
    stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth - 1, true);
    return Result.ok();
}

UV统计

UV：全称Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
PV：全称Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。

通常来说UV会比PV大很多，所以衡量同一个网站的访问量，我们需要综合考虑很多因素，所以我们只是单纯的把这两个值作为一个参考值

Hyperloglog(HLL)是从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数。Redis中的HLL是基于string结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用低。作为代价，其测量结果是概率性的，有小于0.81％的误差。

@Test
void testHLL() {
    String[] users = new String[1000];
    int idx = 0;
    for(int i= 1;i<=100000;i++){
        users[idx++] = "user_" + i;
        if(i % 1000 == 0){
            idx = 0;
            stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hll1",users);
        }
    }
    Long size = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hll1");
    System.out.println("size = "+ size);
}

标签：实战,缓存,return,redis,stringRedisTemplate,Result,key,id,商城
From： https://www.cnblogs.com/dreaife/p/17615248.html