1.缓存

1.1 什么是缓存？

越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪;这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术。

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;

1.1.1 为什么要使用缓存？

一句话:因为速度快,好用

缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力。实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存来作为"避震器",系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术。

但是缓存也会增加代码复杂度和运营的成本:

1.1.2 如何使用缓存

实际开发中,会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升,例如:本地缓存与redis中的缓存并发使用

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

1.2 实战-添加商户缓存

在我们查询商户信息时，我们是直接操作从数据库中去进行查询的，大致逻辑是这样，直接查询数据库那肯定慢咯，所以我们需要增加缓存

@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {//这里是直接查询数据库return shopService.queryById(id);
}

1.2.1 缓存模型与思路

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。

1.2.2 代码如下

代码思路：如果缓存有，则直接返回，如果缓存不存在，则查询数据库，然后存入redis。

 @Overridepublic Result queryById(Long id) {//1.从redis中查询商铺缓存String shopStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);//2.判断缓存是否命中if (shopStr != null) {//3.如果命中，直接返回商铺信息Shop shop = JSONUtil.toBean(shopStr, Shop.class);return Result.ok(shop);}//4.如果未命中，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);//5.判断店铺是否存在if (shop == null) {//6.若不存在，则报错，返回404return Result.fail("店铺不存在!");}//7.若存在，则将商铺信息写入redis,并返回商铺信息stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(shop));return Result.ok(shop);}

1.3 缓存更新策略

缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把它叫为淘汰更合适。

**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

1.3.1 数据库缓存不一致解决方案

由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,其后果是:

用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢？有如下几种方案

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

1.3.2 数据库和缓存不一致采用什么方案

综合考虑使用方案一，但是方案一调用者如何处理呢？这里有几个问题

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

如果采用第一个方案，那么假设我们每次操作数据库后，都操作缓存，但是中间如果没有人查询，那么这个更新动作实际上只有最后一次生效，中间的更新动作意义并不大，我们可以把缓存删除，等待再次查询时，将缓存中的数据加载出来

• 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

应该具体操作缓存还是操作数据库，我们应当是先操作数据库，再删除缓存，原因在于，如果你选择第一种方案，在两个线程并发来访问时，假设线程1先来，他先把缓存删了，此时线程2过来，他查询缓存数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1再执行更新动作时，实际上写入的就是旧的数据，新的数据被旧数据覆盖了。

• 先操作缓存还是先操作数据库？

  • 先删除缓存，再操作数据库

    • 正常情况：

异常情况下：

初始状态：

最终情况：

总结：这种情况发生的概率是挺大的，因为对于缓存的操作速度要比数据库的操作速度快很多。

• 先操作数据库，再删除缓存

  正常情况：

  

  初始状态：

  

  此时恰好缓存失效：

  

  最终状态：

  

  总结：这种情况发生的概率是很低的，因为对于缓存的操作速度要比数据库的操作速度快很多。

综上所述：第二种方案胜出，即先操作数据库，再删除缓存。

1.4 实现商铺和缓存与数据库双写一致

核心思路如下：

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

修改重点代码1：修改ShopServiceImpl的queryById方法

设置redis缓存时添加过期时间

stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

修改重点代码2

代码分析：通过之前的淘汰，我们确定了采用删除策略，来解决双写问题，当我们修改了数据之后，然后把缓存中的数据进行删除，查询时发现缓存中没有数据，则会从mysql中加载最新的数据，从而避免数据库和缓存不一致的问题

    @Override@Transactional //记得要加上事务注解public Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if (id == null) {return Result.fail("店铺id不能为空");}//1.更新数据库updateById(shop);//2.删除缓存stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY+shop.getId());return Result.ok();}