Redis实战篇(一)

前言

本文概括

• 导入黑马点评项目
  这里是前期的一些准备工作,以及会遇到的一些问题
• 短信登录
  这一块我们会使用redis共享session来实现
• 商户查询缓存
  通过本章节，我们会理解缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩等问题，让小伙伴的对于这些概念的理解不仅仅是停留在概念上，更是能在代码中看到对应的内容

Redis学习目录

1. Redis安装 点击我查看
2. Redis基础篇 点击我查看
3. Redis实战篇(一) 点击我查看(当前位置)
4. Redis实战篇(二) 点击我查看
5. Redis实战篇(三) 点击我查看

导入黑马点评项目

跟着视频导入项目即可,如果代码报错,可以将JDK的版本调整为1.8即可,如果还有一些地方不对,可以打开视频弹幕,根据弹幕提示,进行修改.

短信登录

基于Seission实现登录

思路:
发送验证码：
用户在提交手机号后，会校验手机号是否合法，如果不合法，则要求用户重新输入手机号
如果手机号合法，后台此时生成对应的验证码，同时将验证码进行保存，然后再通过短信的方式将验证码发送给用户

短信验证码登录、注册：
用户将验证码和手机号进行输入，后台从session中拿到当前验证码，然后和用户输入的验证码进行校验，如果不一致，则无法通过校验，如果一致，则后台根据手机号查询用户，如果用户不存在，则为用户创建账号信息，保存到数据库，无论是否存在，都会将用户信息保存到session中，方便后续获得当前登录信息

校验登录状态:
用户在请求时候，会从cookie中携带者JsessionId到后台，后台通过JsessionId从session中拿到用户信息，如果没有session信息，则进行拦截，如果有session信息，则将用户信息保存到threadLocal中，并且放行

• 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();
  }

• 登录注册

  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();
  }

实现登录拦截功能

首先来看一下tomacat的运行原理:

当用户发起请求时，会访问我们像tomcat注册的端口，任何程序想要运行，都需要有一个线程对当前端口号进行监听，tomcat也不例外，当监听线程知道用户想要和tomcat连接连接时，那会由监听线程创建socket连接，socket都是成对出现的，用户通过socket像互相传递数据，当tomcat端的socket接受到数据后，此时监听线程会从tomcat的线程池中取出一个线程执行用户请求，在我们的服务部署到tomcat后，线程会找到用户想要访问的工程，然后用这个线程转发到工程中的controller，service，dao中，并且访问对应的DB，在用户执行完请求后，再统一返回，再找到tomcat端的socket，再将数据写回到用户端的socket，完成请求和响应
通过以上讲解，我们可以得知 每个用户其实对应都是去找tomcat线程池中的一个线程来完成工作的， 使用完成后再进行回收，既然每个请求都是独立的，所以在每个用户去访问我们的工程时，我们可以使用threadlocal来做到线程隔离，每个线程操作自己的一份数据

• 拦截器实现

  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;
      }
  }

• 配置拦截器

  @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);
      }
  }

隐藏用户敏感信息

我们通过浏览器观察到此时用户的全部信息都在，这样极为不靠谱，所以我们应当在返回用户信息之前，将用户的敏感信息进行隐藏，采用的核心思路就是书写一个UserDto对象，这个UserDto对象就没有敏感信息了，我们在返回前，将有用户敏感信息的User对象转化成没有敏感信息的UserDto对象，那么就能够避免这个尴尬的问题了
在登录方法处修改

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

在拦截器处修改

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

在UserHolder处：将user对象换成UserDTO

public class UserHolder {
    private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal<>();

    public static void saveUser(UserDTO user){
        tl.set(user);
    }

    public static UserDTO getUser(){
        return tl.get();
    }

    public static void removeUser(){
        tl.remove();
    }
}

session共享问题

核心思路分析：
每个tomcat中都有一份属于自己的session,假设用户第一次访问第一台tomcat，并且把自己的信息存放到第一台服务器的session中，但是第二次这个用户访问到了第二台tomcat，那么在第二台服务器上，肯定没有第一台服务器存放的session，所以此时 整个登录拦截功能就会出现问题，我们能如何解决这个问题呢？早期的方案是session拷贝，就是说虽然每个tomcat上都有不同的session，但是每当任意一台服务器的session修改时，都会同步给其他的Tomcat服务器的session，这样的话，就可以实现session的共享了
但是这种方案具有两个大问题
1、每台服务器中都有完整的一份session数据，服务器压力过大。
2、session拷贝数据时，可能会出现延迟

所以咱们后来采用的方案都是基于redis来完成，我们把session换成redis，redis数据本身就是共享的，就可以避免session共享的问题了

Redis代替session的业务流程

设计key的结构

首先我们要思考一下利用redis来存储数据，那么到底使用哪种结构呢？由于存入的数据比较简单，我们可以考虑使用String，或者是使用哈希，如下图，如果使用String，同学们注意他的value，用多占用一点空间，如果使用哈希，则他的value中只会存储他数据本身，如果不是特别在意内存，其实使用String就可以啦.

• String结构,以Json字符串保存
• String 结构，以 JSON 字符串保存

KEY	FIELD	VALUE
“heima:user:1”	“name”	“Jack”
	“age”	“21”
“heima:user:2”	“name”	“Rose”
	“age”	“18”

• Hash结构可以将对象属性独立储存
• Hash 结构可以将对象属性独立储存

KEY	VALUE
“heima:user:1”	{“name”:”Jack”, “age”:”21”}
“heima:user:2”	{“name”:”Rose”, “age”:”18”}

整体访问流程

当注册完成后，用户去登录会去校验用户提交的手机号和验证码，是否一致，如果一致，则根据手机号查询用户信息，不存在则新建，最后将用户数据保存到redis，并且生成token作为redis的key，当我们校验用户是否登录时，会去携带着token进行访问，从redis中取出token对应的value，判断是否存在这个数据，如果没有则拦截，如果存在则将其保存到threadLocal中，并且放行。

基于Redis实现用户登录

UserServiceImpl代码

@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);
}

解决状态登录刷新问题

问题存在
在这个方案中，他确实可以使用对应路径的拦截，同时刷新登录token令牌的存活时间，但是现在这个拦截器他只是拦截需要被拦截的路径，假设当前用户访问了一些不需要拦截的路径，那么这个拦截器就不会生效，所以此时令牌刷新的动作实际上就不会执行，所以这个方案他是存在问题的

优化方案
既然之前的拦截器无法对不需要拦截的路径生效，那么我们可以添加一个拦截器，在第一个拦截器中拦截所有的路径，把第二个拦截器做的事情放入到第一个拦截器中，同时刷新令牌，因为第一个拦截器有了threadLocal的数据，所以此时第二个拦截器只需要判断拦截器中的user对象是否存在即可，完成整体刷新功能。

代码实现
刷新Token拦截器代码如下：

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(false为忽略不存在的属性)
        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();
    }
}

登录拦截器代码如下：

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

了解缓存

举个例子: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;

缓存特点: 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

缓存类型：
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

添加商户缓存

缓存思路: 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。

代码实现:

@Override
public Result queryById(Long id) {
    String key = "cache:shop:" + 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
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    // 4.不存在，根据id查询数据库
    Shop shop = getById(id);
    // 5.不存在，返回错误
    if (shop == null) {
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }
    // 6.存在，写入redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    // 7.返回
    return Result.ok(shop);
}

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，或者把他叫为淘汰更合适。
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

关于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

一般采用方案一来解决问题,但同时方案一又存在以下问题:
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
  • 先操作数据库，再删除缓存

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

@Override
public Result queryById(Long id) {
    String key = CACHE_SHOP_KEY + 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
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    // 4.不存在，根据id查询数据库
    Shop shop = getById(id);
    // 5.不存在，返回错误
    if (shop == null) {
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }
    // 6.存在，写入redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
    // 7.返回
    return Result.ok(shop);
}

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
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(CACHE_SHOP_KEY + id);
    return Result.ok();
}    

缓存穿透问题解决思路

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
  • 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
  • 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
      缓存空对象思路分析：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
      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
      这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突
      

编码解决商品查询的缓存穿透问题:

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。

缓存空值

@Override
public Result queryById(Long id) {
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    // 1. 从redis查询商铺缓存
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    
    // 2. 命中且不为空值，直接返回
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    
    // 3. 命中空值（防止缓存穿透）
    if (shopJson != null) {
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }
    
    // 4. 未命中，查询数据库
    Shop shop = getById(id);
    
    // 5. 数据库不存在，缓存空值
    if (shop == null) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }
    
    // 6. 数据库存在，写入缓存并返回
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    return Result.ok(shop);
}

布隆过滤器

@Service
public class ShopService {
    private static final String CACHE_SHOP_KEY = "cache:shop:";
    private static final Long CACHE_SHOP_TTL = 30L;
    private BloomFilter<CharSequence> bloomFilter;
    
    @PostConstruct
    public void init() {
        // 初始化布隆过滤器，预计元素数量和误判率可根据实际情况调整
        bloomFilter = BloomFilter.create(
            Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
            100000,  // 预计元素数量
            0.01    // 误判率
        );
        // 加载所有店铺ID到布隆过滤器
        loadShopIdsToBloomFilter();
    }
    
    private void loadShopIdsToBloomFilter() {
        // 从数据库查询所有店铺ID
        List<Long> shopIds = this.listIds();
        for (Long id : shopIds) {
            bloomFilter.put(String.valueOf(id));
        }
    }
    
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        
        // 1. 布隆过滤器判断是否可能存在
        if (!bloomFilter.mightContain(String.valueOf(id))) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        
        // 2. 从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        
        // 3. 命中且不为空值，直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        
        // 4. 命中空值（防止缓存穿透）
        if (shopJson != null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        
        // 5. 未命中，查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        
        // 6. 数据库不存在，缓存空值
        if (shop == null) {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        
        // 7. 数据库存在，写入缓存并返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.ok(shop);
    }
}

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

缓存雪崩问题及解决思路

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

缓存击穿问题及解决思路

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
• 逻辑过期

逻辑分析：假设线程1在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存的，此时只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据了，但是假设在线程1没有走完的时候，后续的线程2，线程3，线程4同时过来访问当前这个方法， 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没查到，接着同一时间去访问数据库，同时的去执行数据库代码，对数据库访问压力过大

解决方案一、使用锁来解决：

因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行到休眠，直到线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。

解决方案二、逻辑过期方案

方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。

我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁， 而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。

这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。

进行对比

互斥锁方案：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

逻辑过期方案： 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

解决方案	优点	缺点
互斥锁	- 没有额外的内存消耗 - 保证一致性 - 实现简单	- 线程需要等待，性能受影响 - 可能有死锁风险
逻辑过期	- 线程无需等待，性能较好	- 不保证一致性 - 有额外内存消耗 - 实现复杂

利用互斥锁解决缓存击穿问题
核心思路：相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是 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

操作锁的代码：
核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁，该方法含义是redis中如果没有这个key，则插入成功，返回1，在stringRedisTemplate中返回true， 如果有这个key则插入失败，则返回0，在stringRedisTemplate返回false，我们可以通过true，或者是false，来表示是否有线程成功插入key，成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。

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);
}

操作代码：

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 = "lock:shop:" + 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;
   }

利用逻辑过期解决缓存击穿问题

需求：修改根据id查询商铺的业务，基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题

思路分析：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。

如果封装数据：因为现在redis中存储的数据的value需要带上过期时间，此时要么你去修改原来的实体类，要么你

步骤一、
新建一个实体类，我们采用第二个方案，这个方案，对原来代码没有侵入性。

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

步骤二、

在ShopServiceImpl 新增此方法，利用单元测试进行缓存预热

public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) {
    // 1.查询店铺数据
    Shop shop = getById(id);
    // 2.封装逻辑过期时间
    RedisData redisData = new RedisData();
    redisData.setData(shop);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
    // 3.写入Redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}

步骤三：正式代码

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)) {
        // 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);
    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;
}

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
  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

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 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);
    }