redis应用-缓存实现

快来打我* 2022-02-03 14:13 394阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  redis缓存
 *   *  1.缓存概述：
     *   *   *   *  流程图：
                 *  代码逻辑
     *  2.缓存方式
     *   *   *  2.1 不设置过期时间
             *   *   *  数据同步：
                     *  内存消耗：
             *  2.2设置过期时间
             *   *   *  内存资源
                     *  过期时间设置
     *  3.名称解释
     *   *   *  缓存穿透
             *  缓存雪崩
             *  缓存击穿
     *  4.总结

# redis缓存 #

## 1.缓存概述： ##

缓存（Cache）的作用是减少服务器对数据库的访问频率，从而提高数据库的稳定性。  
访问的流程如下。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

##### 流程图： #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

##### 代码逻辑 #####

## 2.缓存方式 ##

缓存中的数据在redis中的存储方式有两种，一种是永久存在，不设置过期时间，第二种是设置过期时间。这两种方式都需要尽可能的保证数据的一致性（和数据源中的数据保持同步）。

#### 2.1 不设置过期时间 ####

当我们将缓存数据的key设置为永久存在时会存在数据同步和内存消耗逐渐增大的情况，**解决方式如下：**

###### 数据同步： ######

1.禁止直接操作数据源，避免因数据直接被改动而造成缓存数据不一致的问题。  
   2.如果有其他系统操作同一个数据源，这种情况肯定会产生数据不一致的情况。  
   3.系统执行DML操作时，应该将缓存中对于的数据删除。用户下一次相关请求是直接从数据源获取。

###### 内存消耗： ######

随着业务的增多，缓存数据必然会越来越多，所占用的内存也随之增多，系统的压力也会变大，这时一种方式是给key设置过期时间，但是过期时间长短不太好把握，这时我们可以通过设置redis最大内存来实现，并让redis按照一定的规则淘汰不需要的缓存键，这种方式在redis只作为缓存是非常实用。

\*\*具体实现方式：\*\*修改redis配置文件（redis.conf）中的maxmemory参数即可，限制redis最大可用内存大小（单位字节），当超出了这个限制时redis会依据maxmemory-policy参数指定的策略来删除不需要的key直到redis占用的内存小与指定内存。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**LRU：**（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”  
**LFU：**（Least Frequently Used）算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”

#### 2.2设置过期时间 ####

对保存到redis中的key设置过期时间，但同样也会遇到问题，比如过期时间怎么设置，内存资源同样也会过大。

###### 内存资源 ######

同样需要设置maxmemory来限制redis使用的最大内存和配置maxmemory-policy来指定删除策略。

###### 过期时间设置 ######

过期时间不要统一设置固定的时间，比如60分钟，这样会造成相同时间点大量缓存被清空，数据库访问量突然增大的情况，我们应该对过期时间设置合理范围内的随机值。比如：采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能进尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目（女装）的商品缓存时间长一些，冷门类目（图书）的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

public Goods searchArticleById(Long goodsId){
    	Object object = redisTemplate.opsForValue().get(String.valueOf(goodsId));
    	if(object != null){// 缓存查询到了结果
    		return (Goods)object;
    	}
    	// 开始查询数据库
    	Goods goods = goodsMapper.selectByPrimaryKey(goodsId);
    	if(goods!=null){
    		Random random = new Random();
    		// 将结果保存到缓存中
    		if(goods.getGoodsCategory().equals("女装")){
    			int time = 3600 + random.nextInt(3600);
    			// 热门商品
    			redisTemplate.opsForValue()
    						.set(String.valueOf(goodsId)
    							,goods
    							,time
    							,TimeUnit.MINUTES);
    		}else{
    			int time = 600 + random.nextInt(600);
    			// 冷门商品
    			redisTemplate.opsForValue()
    						.set(String.valueOf(goodsId)
    							,goods
    							,time
    							,TimeUnit.MINUTES);
    		}
    	}else{
    		// 防止缓存穿透
    		redisTemplate.opsForValue()
    						.set(String.valueOf(goodsId)
    							,null
    							,60
    							,TimeUnit.MINUTES);
    	}
    	return goods;
    }

## 3.名称解释 ##

#### 缓存穿透 ####

缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询的到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

采用缓存空值的方式，如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒。

#### 缓存雪崩 ####

缓存雪崩，是指在某一段时间段，缓存集中过期失效，解决方式就是上面设置过期时间中使用的方式，灵活设置过期时间。

#### 缓存击穿 ####

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏蔽上凿开了一个洞。解决方式直接设置为永久key就可以了， mutex key互斥锁可以学习下，但是一般情况下用不上！

## 4.总结 ##

**1.设置redis最大使用内存是必须的  
2.通过不同的策略设置过期时间  
3.如果是热点key我们可以直接设置为永久key**

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220203/5a81e016eba2403491b8ab5ca27abaf0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220203/0b302846f11b44698e7422fb58b9f3e5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220203/44aaabed0982409e98de20461fbf494a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220203/1d7ba9293a6f47e189317ca1acccc4c8.png