Redis缓存

1.缓存概述

  缓存(Cache)的作用是减少服务器对数据源的访问频率，从而提高数据库的稳定性。访问的流程如下。

流程图

代码逻辑

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){
		// 将结果保存到缓存中
		redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(goodsId),goods,60,TimeUnit.MINUTES);;
	}
	return goods;
}

  

 

  
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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,避免因数据源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，应该将缓存中对应的数据删除。用户下一次相关请求时直接从数据源中获取。

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只作为缓存使用时非常实用。
具体实现方式:修改redis配置文件(redis.conf)中的maxmemory参数既可，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占用的内存小于指定内存。

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
  过期时间不要设置统一固定的时间，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;
}

  

 

  
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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。

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){
		// 将结果保存到缓存中
		redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(goodsId),goods,60,TimeUnit.MINUTES);
	}else{
redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(goodsId),null,60,TimeUnit.SECONDS);
	}
	return goods;
}

  

 

  
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  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，是指在某一个时间段，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，就像在一个屏障上凿开了一个洞。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，但一般情况下用不上！

4.总结

  搞清楚了缓存的这些知识点我们选择就比较清楚了，具体的灵活使用。

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。

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