基于redis缓存查询店铺-创新互联
@Override
public Result queryById(Long id) {
//从redis中查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
//判断缓存是否命中
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
//命中,则返回店铺信息
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//未命中,根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
//不存在该店铺,报错
if (shop==null){
return Result.fail("店铺不存在!");
}
//存在,写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//返回
return Result.ok(shop);
}
缓存更新策略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(一些别有用心的人就会利用这一点不断的发出这样的请求,导致服务器压力变大)。
常见的两种解决方案: 缓存空对象*优点:实现简单,维护方便
*缺点:1.额外的内存消耗. 2.可能存在数据短期的不一致。
布隆过滤优点:内存占用较少。没有多余的key。
缺点:1.实现复杂 2.存在误判的可能。
布隆过滤器可以简单的理解为:是一个bite数组,里面存的是二进制位,不是把数据库里面的数据存储到布隆过滤器里面,而是把这些数据基于某种Hash算法计算出Hash值,然后再将这些Hash值转换成二进位保存到布隆过滤器里面,当我们要去判断数据库里面的数据是否存在的时候,其实就是判断对应的位置是0还是1.
基于redis缓存查询店铺考虑缓存穿透问题@Override
public Result queryById(Long id) {
//从redis中查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
//判断缓存是否命中
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
//命中,则返回店铺信息
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//命中为"",说明在数据库中店铺不存在
if (shopJson !=null){
return Result.fail("店铺不存在!");
}
//未命中,根据id查询数据库
Shop shop = getById(id);
//不存在该店铺,报错
if (shop==null){
//将空值写入redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY +id,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
return Result.fail("店铺不存在!");
}
//存在,写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY+id,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//返回
return Result.ok(shop);
}
缓存雪崩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,带来巨大的压力。
解决方案1.由于大量的缓存同时失效,造成原因可能就是TTL时间到了。所以:给不同的Key的TTL添加随机值。
2.针对redis宕机:搭建redis集群形成主从,假设主宕机了,我们就可以从 从机替代,这样就可以确保redis可以一直对外提供服务。
3.给缓存业务添加降级限流策略
4.给业务添加多级缓存
缓存击穿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。
假设:一个热点key失效了,当线程1来了,发现没有缓存,就会去重建缓存,这个过程又比较久,在重建的过程中仍然有许多的请求。
常见的两种解决方案: 1.互斥锁缺点:性能比较差。因为在构建缓存的过程中,其他的线程都要等待。
2.逻辑过期也就是在缓存中多了一个逻辑过期时间。而没有真的去设置TTL过期时间。
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当前题目:基于redis缓存查询店铺-创新互联
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