商品查询业务之解决商品查询的缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿问题(封装工具类)

核心思路如下：

在原来的逻辑中，我们如果发现这个数据在mysql中不存在，直接就返回404了，这样是会存在缓存穿透问题的

现在的逻辑中：如果这个数据不存在，我们不会返回404 ，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，欧当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个value是否是null，如果是null，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。

小总结：

缓存穿透产生的原因是什么？

• 用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力

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

解决缓存雪崩:

解决缓存击穿:

封装Redis工具类

把解决缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的代码封装成函数，到时调用就行了

封装代码

@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 中调用

@Resource
private CacheClient cacheClient;

@Override
public Result queryById(Long id) {
// 解决缓存穿透
Shop shop = cacheClient
.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    // 互斥锁解决缓存击穿
    // Shop shop = cacheClient
    //         .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    // 逻辑过期解决缓存击穿
    // Shop shop = cacheClient
    //         .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

    if (shop == null) {
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }
    // 7.返回
    return Result.ok(shop);
}