功能02-商铺查询缓存03
3.功能02-商铺查询缓存
3.6封装redis工具类
3.6.1需求说明
基于StringRedisTemplate封装一个工具列，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，用户处理缓存击穿问题（针对热点key）
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（针对热点key）
3.6.2代码实现
（1）创建redis工具类，封装上述方法
package com.hmdp.utils;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;
/**
* @author 李
* @version 1.0
* 封装redis工具类
*/
@Component
@Slf4j
public class CacheClient {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 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
*
* @param key 缓存的key值
* @param value 缓存的value值
* @param time 过期时间值
* @param unit 过期的时间单位
*/
public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
stringRedisTemplate.opsForValue()
.set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
}
/**
* 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，用户处理缓存击穿问题（针对热点key）
*
* @param key 缓存的key值
* @param value 缓存的value值
* @param time 过期时间值
* @param unit 过期的时间单位
*/
public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
//设置逻辑过期时间
RedisData redisData = new RedisData();
redisData.setData(value);
//逻辑过期时间=当前时间+指定的时间
redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}
/**
* 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
*
* @param keyPrefix 查询的key值的前缀
* @param id 查询的key值的后缀
* @param type 要转换的Class类型
* @param dbFallback 传入的函数
* @param time 过期时间值
* @param unit 时间单位
* @param <R> 泛型
* @param <ID> 泛型
* @return 返回指定的类型对象
*/
public <R, ID> R queryWithPassThrough(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
//redis查询缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//判断json是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
//存在，转为java对象并返回
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
//判断是否为""，如果是，说明该key是为了解决缓存穿透设置的空值
if ("".equals(json)) {
//返回错误信息
return null;
}
//不存在，根据id查询数据库——使用函数式编程
R r = dbFallback.apply(id);
if (r == null) {//说明数据库中没有该数据
//缓存空值，应对缓存穿透
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//返回错误信息
return null;
}
//r存在，则将其写入redis
this.set(key, r, time, unit);
return r;
}
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR =
Executors.newFixedThreadPool(10);
/**
* 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（针对热点key）
* @param keyPrefix 查询的key值的前缀
* @param id 查询的key值的后缀
* @param type 要转换的Class类型
* @param dbFallback 传入的函数
* @param time 过期时间值
* @param unit 时间单位
* @param <R> 泛型
* @param <ID> 泛型
* @return 返回指定的类型对象
*/
public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type,
Function<ID, R> dbFallback, Long time,
TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//这里不再考虑缓存穿透问题，因为key永不过期
if (StrUtil.isBlank(json)) {
//如果未命中,说明不是热点key,直接返回null
return null;
}
//如果命中
//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();
//判断是否逻辑过期
if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
//未过期，直接返回信息
return r;
}
//过期，获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
if (isLock) {//成功获取互斥锁
//开启独立线程
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
//重建缓存
//先查询数据库
R apply = dbFallback.apply(id);
//再存入reids缓存
this.setWithLogicalExpire(key, apply, time, unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
//释放互斥锁
unLock(lockKey);
});
}
//如果未获取互斥锁，直接返回旧数据
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);
}
}
（2）修改ShopServiceImpl，调用封装好的方法，简化代码
package com.hmdp.service.impl;
import ...
/**
* 服务实现类
*
* @author 李
* @version 1.0
*/
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop>
implements IShopService {
@Resource
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Resource
private CacheClient cacheClient;
@Override
public Result queryById(Long id) {
//缓存穿透
//Shop shop =
// cacheClient.queryWithPassThrough
// (CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//缓存击穿方案（逻辑过期）
Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire
(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.MINUTES);
if (shop == null) {
return Result.fail("店铺不存在！");
}
return Result.ok(shop);
}
@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
...
}
}
3.7缓存总结
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文章来源: 博客园
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