java后端redis缓存缓存预热

java后端&redis缓存&缓存预热

缓存概述

  1. 缓存：从数据库（磁盘）中取数据到前端展示，速度很慢。为了提高速度可以使用缓存，即把数据预先查出来，放到一个更快读取的介质，比如内存，不用在从数据库很慢的查。
  2. 预加载缓存：定时更新缓存，为了不让第一次使用次此系统时数据加载很慢，可以在选一个用户访问较少的时间，定时加载缓存。
  3. 分布式锁：控制同一时间只用一台机器去执行定时任务，同一份代码不用在多个机器加载缓存。
  4. 缓存的实现
    • Redis(分布式缓存)
    • Memcached（分布式缓存）
    • Etcd(云原生架构的分布式存储，公共的存储配置，扩容能力强)
    • ehcache（单机）
    • 本地缓存（java内存Map）
    • Caffeine（java内存缓存性能高）
    • Google Guava

单机缓存和分布式缓存

  • 单机本地缓存：在同一个进程内的内存空间中缓存数据，数据读写都是在同一个进程内完成；
  • 分布式缓存：一个独立部署的进程并且一般都是与应用进程部署在不同的机器，故需要通过网络来完成分布式缓存的数据读写操作的数据传输。

Redis

Redis定义：

NoSQL（非关系型数据库）
key-value键值对存储系统（区别于mysql的键值对数据库）

☆Redis的数据结构(5种基本＋高级)

  1. 基本
    1. String字符串：name:“erha”
    2. List列表 : names:[“erha”,“erha02”]（和数组的区别：列表的长度是不固定的，数组长度固定的）
    3. Set集合：names: [“erha”,“erha02”] (值不能重复)
    4. Hash哈希：nameAge:{“erha”:1,“haer02”:2}（键不能重复）
    5. Zset集合：names:{erha-99,erha02-100}(值从小到大排序)
  2. 高级
    1. bloomfilter（布隆过滤器，从大量的数据种快速过滤值，比如邮箱黑名单）
    2. geo（计算地理位置）
    3. hyperloglog（pv/uv）大数据统计
    4. pub/sub(发布订阅，类似消息队列)
    5. BitMap(把数据以10001110001的方式存储，存储大量可以压缩的值)

Redis在java中的实现方式（Spring Data Redis ， Lettuce，Jedis 和Redisson）

不同的场景使用不同的实现方式，
1. 如果用spring框架，并且没有过多的定制化要求，可以使用spring Data Redis，最方便
2. 如果使用的不是Spring，并且追求简单，没有过高的性能要求，可以用jedis + jedis Pool
3. 如果不是spring，并且追求高性能高定制化可以使用Lettuce，支持异步，连接池
4. 如果项目是分布式的，需要用到一些分布式的特征（比如分布式锁，分布式集合），可以使用redisson

  1. 使用Spring Data Redis 实现

    1. spring Data：通用的数据访问框架，定义了一组增删改查的接口，操做mysql，redis，jpa等数据库，通过应入不同的数据库依赖实现对不同数据库的操作。
    2. 引入Redis依赖
      <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><version>2.6.4</version>
</dependency>
    3. 配置Redis地址
        # Redis 配置redis:port: 6379host: localhostdatabase: 0
    4. Redis增删改查示例【如何使用Redis依赖中的增删改查接口，使用redis提供的，操作redis的类和对象】
      //操作redis的类
@SpringBootTest
public class RedisTest {//操作redis的对象@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid test(){ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();//增valueOperations.set("erhaString","fish");valueOperations.set("erhaInt",1);valueOperations.set("erhaDouble",2.0);User user = new User();user.setId(001);user.setUsername("testRedisString");valueOperations.set("erhaUser",user);//查Object erha = valueOperations.get("erhaString");Assert.assertTrue("fish".equals((String) erha));erha = valueOperations.get("erhaInt");Assert.assertTrue(1== (int)erha);erha = valueOperations.get("erhaDouble");Assert.assertTrue(2.0 == (Double) erha);erha = valueOperations.get("erhaUser");System.out.println(valueOperations.get("erhaUser"));}			}
      注：为了解决序列化问题，自编代码实现序列化配置
      @Configuration
public class RedisTemplateConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());return redisTemplate;}
}
    5. 在项目首页推荐出提取缓存
      1. 设计缓存key，不同用户看到的数据不同。systemId:moduleId:func:options（不和别人冲突）
        lack:user:recommed:userId
      2. 用缓存实现主页推荐
        /*** 首页推荐接口(分页查询)* @param request* @return*/
@GetMapping("/recommend")
public BaseResponse<Page<User>> recommendUsers(long pageSize,long pageNum,HttpServletRequest request) {//先获取当前登录对象User loginUser = userService.getLoginUser(request);ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();//判断有无缓存，有直接读缓存String redisKey = String.format("lack:user:recommed:userId:%s",loginUser.getId());Page<User> userPage =(Page<User>)redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);if(userPage != null){return ResultUtils.success(userPage);}//无缓存查数据库QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();userPage = userService.page(new Page<>(pageNum,pageSize),queryWrapper);//写缓存try {//redis的内存不能无限增加，一定要设置过期时间valueOperations.set(redisKey,userPage,30000, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (Exception e) {log.error("redis set key error",e);}return ResultUtils.success(userPage);
}
    6. 优化=>缓存预热

      1. 缓存预热解决的问题：

        • 让第一个触发缓存的用户也能很快获取到推荐用户【提前把第一个用户需要的数据准备好，当用户一登录立即显示即可】
        • 例如双十一这样可预期的场景，使用缓存预热降低数据库的压力，保护数据库。

      2. 缓存预热的优缺点：

        • 优点：让用户始终访问很快
        • 缺点：增加开发成本（额外开发）；占用空间；如果预热时机和时间错了，有可能缓存的数据不正确。

      3. 缓存预热的意义：

        • 提高用户的访问速度
        • 保护数据库

      4. 缓存预热的注意点：

        • 缓存空间不能太大，要预留给其他缓存空间
        • 缓存数据的周期（每天一次）

      5. 实现缓存预热

        • 手动模拟触发
        • 定时触发（定时任务实现，每天刷新所有用户的推荐列表）

          1. ☆Spring Schedule（spring boot默认整合）

            1. 主类开启@EnableScheduling
            2. 给要定时执行的方法添加@Scheduled注解，编写方法
              /**
* 缓存预热任务
* 
*/
@Slf4j
@Component
public class PreCacheJob {
@Resource
private UserService userService;
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
//重点用户
private List<Long> mainUserList = Arrays.asList(2l);
//每天执行，预热推荐用户
@Scheduled(cron = "0 31 19 * * ? ")
public void doCacheRecommendUser() {
for (Long userId : mainUserList) {
QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
Page<User> userPage = userService.page(new Page<>(1, 20), queryWrapper);
String redisKey = String.format("yupao:user:recommend:%s", userId);
ValueOperations<String, Object> valueOperations =
redisTemplate.opsForValue();
//写缓存
try {
valueOperations.set(redisKey, userPage, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (Exception e) {
log.error("redis set key error", e);}
}
}
}

          2. Quartz（独立于spring存在的定时任务框架）

          3. XXL-job分布式任务调度平台（界面+sdk）

  2. Jedis
    独立于spring操作redis
    redis的Java客户端

  3. Lettuce
    高阶的操作redis的java客户端

  4. 和Redisson
    分布式操作redis的java客户端，像在本地使用集合一样操作redis

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