SpringBoot整合Redis实现常用功能

亦凉 2023-09-28 21:21 41阅读 0赞

### SpringBoot整合Redis实现常用功能 ###

*  建议大小伙们，在写业务的时候，提前画好 **流程图** ，思路会清晰很多。**文末有解决缓存穿透和击穿的通用工具类。**

### 1 登陆功能 ###

我想， **`登陆功能`** 是每个项目必备的功能吧，但是想设计好，却是很难！下面介绍两种登陆功能的解决方式：

*  基于Session实现登录流程
 *  基于Redis实现登录流程

#### 1.1 基于Session实现登录流程 ####

功能流程：

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

![3b90c4307f1a780cf35ac97cecb5730c.png][]

1.1.1 session共享问题

基于 **`session方式实现登陆功能`** ，最大的缺点就是在 **`多台`** tomcat下session无法共享，就会下出现下面问题。

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

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#### 1.2 Redis替代Session ####

1.2.1、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。

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1.2.2、设计key的具体细节

所以我们可以使用String结构，就是一个简单的key，value键值对的方式，但是关于key的处理，session他是每个用户都有自己的session，但是redis的key是共享的，咱们就不能使用code了

在设计这个key的时候，我们之前讲过需要满足两点:

*  1、key要具有唯一性
 *  2、key要方便携带

如果我们采用 **`phone`** ：手机号这个的数据来存储当然是可以的，但是如果把这样的敏感数据存储到redis中并且从页面中带过来毕竟不太合适，所以我们在后台生成一个随机串 **`token`** ，然后让前端带来这个token就能完成我们的整体逻辑了.

1.2.3、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。

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### 2 缓存功能 ###

#### 2.1 什么是缓存? ####

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;

2.1.1 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:

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2.1.2 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

![bccacd090df7f1d02708aae50d870ac7.png][]

#### 2.2.使用缓存 ####

2.2.1 、缓存模型和思路

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

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#### 2.3 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

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2.3.1 、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（ **`一般采用`**）

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

![6cd8f254720ad2f2e1ee4fd3481e655b.png][]

2.3.2 、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？存在线程安全问题

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#### 2.4 缓存穿透问题的解决思路 ####

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

![72f0fa1c6f072cf3bb1bdb372f881b23.png][]

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

### 3 工具类 ###

此工具类已经对缓存穿透，和缓存击穿实现了通用功能。

*  可以对比上叙的流程图查阅

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
    import cn.hutool.core.util.StrUtil;
    import cn.hutool.json.JSONObject;
    import cn.hutool.json.JSONUtil;
    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.CACHE_NULL_TTL;
    
    /**
     * @author : look-word
     * 2022-08-19 17:02
     **/
    @Component
    public class CacheClient {
        @Resource
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
        public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
        }
    
        /**
         * 设置逻辑过期时间
         */
        public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
            // .封装逻辑时间
            RedisData redisData = new RedisData();
            redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
            redisData.setData(value);
            String redisDataJson = JSONUtil.toJsonStr(redisData);
            // 写入Redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, redisDataJson);
        }
    
        /**
         * 解决缓存穿透 对未存在的数据 设置为null
         */
        public <R, ID> R queryWithPassThrough
        (String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long cacheTime, TimeUnit cacheUnit) {
            // 缓存key
            String key = keyPrefix + id;
            // 1 查询缓存中是否命中
            String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
                R r = JSONUtil.toBean(json, type);
                return r;
            }
            // 解决缓存穿透 数据库不存在的数据 缓存 也不存在 恶意请求
            if (json != null) {
                return null;
            }
    
            // 2 查询数据库 存在 存入缓存 返回给前端
            R r = dbFallback.apply(id);
            if (r == null) {
                // 解决缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            // 2.1 转换成json 存入缓存中
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(r), cacheTime, cacheUnit);
    
            return r;
        }
    
        // 线程池
        public static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    
        /**
         * 解决缓存击穿 逻辑过期时间方式
         */
        public <R, ID> R queryWithLogicalExpire
        (String keyPrefix, ID id, Class<R> type, String lockKeyPrefix, Function<ID, R> dbFallback, Long expiredTime, TimeUnit expiredUnit) {
            // 缓存key
            String key = keyPrefix + id;
            // 1 查询缓存中是否命中
            String redisDataJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isBlank(redisDataJson)) {
                return null;
            }
            // 2.命中 查看是否过期，
            //     2.1 未过期 直接返回旧数据
            //     2.2 过期 获取锁 查询数据写入Redis设置新的过期时间
            //     2.3 过期 未获取锁 返回 旧数据
            RedisData redisData = JSONUtil.toBean(redisDataJson, RedisData.class);
            LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
            R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
            if (LocalDateTime.now().isBefore(expireTime)) {
                return r;
            }
            String lockKey = lockKeyPrefix + id;
            // 获取锁
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            if (isLock) {
                CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                    try {
                        // 查询数据库
                        R r1 = dbFallback.apply(id);
                        // 存储Redis 设置逻辑过期 过期时间
                        setWithLogicalExpire(key, r1, expiredTime, expiredUnit);
                    } catch (Exception e) {
                        throw new RuntimeException(e);
                    } finally {
                        // 释放锁
                        unlock(lockKey);
                    }
                });
            }
            // 未获取到锁
            return r;
        }
    
        /**
         * 获取锁
         */
        public boolean tryLock(String key) {
            Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 100, TimeUnit.SECONDS);
            return BooleanUtil.isTrue(flag);
        }
    
        /**
         * 释放锁
         */
        public void unlock(String key) {
            stringRedisTemplate.delete(key);
        }
    
    }

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