基于redis缓存查询店铺

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@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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文章标题：基于redis缓存查询店铺-创新互联
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