③使用Redis缓存，并增强数据一致性。

浅浅的花香味﹌ 2024-04-17 10:19 72阅读 0赞

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#### 使用Redis缓存，并增强数据一致性。 ####

*  Redis缓存
 *   *  ?为什么使用缓存？
     *  ?如何添加Redis缓存？
     *  ?缓存数据一致性问题（双写问题）
     *  ?实现 缓存与数据库双写一致（此方式不能保证绝对一致）

--------------------

## Redis缓存 ##

### ?为什么使用缓存？ ###

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。

*  **缓存的作用：**
 *   *  降低后端负载。
     *  提高读写效率，降低响应时间。

使用缓存的同时，也会增加代码复杂度和运营的成本。

*  **缓存的成本：**
 *   *  数据一致性成本（双写问题）
     *  代码维护成本
     *  运维成本

*  **缓存的使用案例：**
 *   *  **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:本地用于高并发
            Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 
            
            //例2:用于redis等缓存
            static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 
            
            //例3:本地缓存
            Static final Map<K,V> map =  new HashMap();
        
        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;

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### ?如何添加Redis缓存？ ###

`Redis缓存作用模型`：

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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`为查询的数据添加缓存 业务逻辑`：

@Resource
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
        // 根据id查询商铺信息
        @Override
        public Result queryById(Long id) {
        
            // redis缓存的key
            String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
            //1. 从redis缓存中获取shop信息
            String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    
            //2. 缓存存在，返回（Hutool工具：StrUtil、JSONUtil）
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJSON)){
        
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
                return Result.ok(shop);
            }
    
            //3. 缓存未命中，从数据库中获取
            Shop shop = this.getById(id);
    
            //4. 数据库中不存在，返回错误
            if(shop == null) return Result.fail("店铺不存在！");
    
            //5. 数据库中存在，存入redis缓存（Hutool工具：JSONUtil）
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    
            //6. 返回
            return Result.ok(shop);
        }

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### ?缓存数据一致性问题（双写问题） ###

`双写问题`：

双写问题通常出现在以下场景：

1.  **写入数据源：** 应用程序接收到写入请求后，首先将数据写入主要的数据源（例如数据库）。
2.  **写入缓存：** 同时，应用程序尝试将相同的数据写入缓存，以提高后续对该数据的读取性能。

在这个过程中，如果写入数据源成功而写入缓存失败，或者写入缓存成功而写入数据源失败，就会导致数据不一致的情况。例如：

*  **写入数据源成功，写入缓存失败：** 在这种情况下，缓存中可能没有最新的数据，而应用程序仍然从缓存中读取旧数据，导致不一致。
 *  **写入缓存成功，写入数据源失败：** 这种情况下，缓存中包含了最新的数据，但是由于数据源没有更新，当应用程序从数据源中读取数据时，可能得到旧的数据，同样导致不一致。

`解决方案`：

*  `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` : 缓存与数据库整合为一个服务，用服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关系缓存一致性问题。即：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

`使用Cache Aside Pattern人工编码方式，需要注意的问题`：

*  **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操作同时成功或失败？**
 *   *  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

*  **先操作缓存还是先操作数据库？**
 *   *  选择①：先删除缓存，再操作数据库
     *  选择②：先操作数据库，再删除缓存（`√`）
     *  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。

--------------------

### ?实现 缓存与数据库双写一致（此方式不能保证绝对一致） ###

`流程`：

*  查询数据时，若缓存未命中，从数据库中获取，再将结果写入缓存，设置过期时间(TTL)。
 *  修改数据时，先更新数据库，再删除缓存。

`查询数据时`：

// 根据id查询商铺信息
        @Override
        public Result queryById(Long id) {
        
            // redis缓存的key
            String key = "cache:shop:" + id;
            //1. 从redis缓存中获取shop信息
            String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    
            //2. 缓存存在，返回
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJSON)){
        
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
                return Result.ok(shop);
            }
    
            //3. 缓存未命中，从数据库中获取
            Shop shop = this.getById(id);
    
            //4. 数据库中不存在，返回错误
            if(shop == null) return Result.fail("店铺不存在！");
    
            //5. 数据库中存在，存入redis缓存，并设置过期时间ttl
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
    
            //6. 返回
            return Result.ok(shop);
        }

`查询数据时(解决缓存穿透)：`

// 根据id查询商铺信息（缓存空值，避免缓存穿透问题）
        @Override
        public Result queryById(Long id) {
        
            // redis缓存的key
            String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
            //1. 从redis缓存中获取shop信息
            String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    
            if(shopJSON == null){
         // 获取值为空，返回错误
                return Result.fail("商铺不存在！");
            }
    
            //2. 缓存存在，返回
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJSON)){
        
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
                return Result.ok(shop);
            }
    
            //3. 缓存未命中，从数据库中获取
            Shop shop = this.getById(id);
    
            //4. 数据库中不存在，空值写入Redis，返回错误
            if(shop == null){
        
                // 控制写入Redis，设置2分钟有效期
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 2L, TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误
                return Result.fail("商铺不存在！");
            }
    
            //5. 数据库中存在，存入redis缓存
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
    
            //6. 返回
            return Result.ok(shop);
        }

`修改数据时`：

@Override
        @Transactional  //开启事务，保证证缓存与数据库操作同时成功或失败
        public Result update(Shop shop) {
        
            Long id = shop.getId();
            if(id == null) return Result.fail("商铺ID不能为空!");
            
            //注意: 先更新数据库再删除缓存
            
            //1. 更新数据库
            this.updateById(shop);
    
            //2. 删除缓存
            stringRedisTemplate.delete("cache:shop:" + id);
    
            return Result.ok();
        }

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