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前言

上一节实现了Redis实战项目的第一个功能：短信登录。项目最初采用session方式实现短信登录，但该方式存在session共享问题，因此改为基于Redis来实现。

Redis从入门到精通(四)Redis实战(一)短信登录

4.2 商户查询缓存

4.2.1 缓存介绍

缓存（Cache），即数据交换的缓存区，俗称的缓存就是指缓存区中的数据。缓存最大的特点就是它运行在内存中，速度快，可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力。

但缓存也有不足之处，就是会增加代码复杂度和运营成本：

在实际开发中，会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升，包括：

• 浏览器缓存：浏览器在用户磁盘上对最近请求过的文档进行存储，当访问者再次请求这个页面时，浏览器就可以从本地磁盘显示文档，这样就可以加速页面的阅览。。
• 应用层缓存：例如Tomcat本地缓存或Redis缓存。
• 数据库缓存：例如MySQL缓存，是指MySQL数据库服务器中的内存区域，用于存储经常访问的数据和查询结果，以提高查询性能和响应时间。。
• CPU缓存：CPU的L1、L2、L3级缓存。

4.2.2 查询商户信息的传统做法

根据ID查询商户信息，传统做法是直接从数据库查询，并将查询结果返回。

4.2.2.1 接口文档

项目	说明
请求方式	GET
请求路径	/shop/{id}
请求参数	id
返回值	Shop

4.2.2.2 代码实现

在ShopController类中实现一个queryById()方法，调用IShopService接口的queryShopById()方法：

// com.star.redis.dzdp.controller.ShopController

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/shop")
public class ShopController {

    @Resource
    private IShopService shopService;

    /**
     * 根据ID查询商户信息
     * @author hsgx
     * @since 2024/4/3 11:23
     * @param id
     * @return com.star.redis.dzdp.pojo.BaseResult<com.star.redis.dzdp.pojo.Shop>
     */
    @GetMapping("/{id}")
    public BaseResult<Shop> queryById(@PathVariable Long id) {
        return shopService.queryShopById(id);
    }
}

然后在IShopService接口的实现类ShopServiceImpl类中实现queryShopById()方法：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl

@Slf4j
@Service
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Override
    public BaseResult<Shop> queryShopById(Long id) {
        log.info("query Shop by id = {}", id);
        // 查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        if(shop == null) {
            return BaseResult.setFail("商户不存在！");
        }
        return BaseResult.setOkWithData(shop);
    }
}

4.2.2.3 功能测试

当id=100时，返回“商户不存在”：

当id=1时，成功获取到商户信息，耗时62ms：

4.2.3 查询商户信息添加Redis缓存

4.2.3.1 逻辑分析

通常情况下，该功能的逻辑是在查询数据库之前先查询Redis，如果Redis中存在数据，则直接从Redis中返回数据；如果Redis中没有数据，再查询数据库，并将查询结果保存到Redis中。

4.2.3.2 代码实现

修改ShopServiceImpl类中实现queryShopById()方法，添加查询Redis的逻辑：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl

@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@Override
public BaseResult<Shop> queryShopById(Long id) {
    log.info("query Shop by id = {}", id);
    // 1.构建Key，并从Redis中查询商户信息
    String key = "cache:shop:" + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    log.info("get from Redis: Key = {}, Value = {}", key, shopJson);
    // 2.判断商户信息是否存在
    if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        // 3.存在，直接返回
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return BaseResult.setOkWithData(shop);
    }
    // 4.不存在，根据ID查询数据库
    Shop shop = getById(id);
    if(shop == null) {
        return BaseResult.setFail("商户不存在！");
    }
    // 5.将商户信息写入Redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    log.info("set to Redis: Key = {}, Value = {}", key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    // 6. 返回信息
    return BaseResult.setOkWithData(shop);
}

4.2.3.3 功能测试

当id=1时，由于此时Redis中还没有数据，所以会从数据库查询数据并保存到Redis。控制台打印信息如下（省略了一些不重要的信息）：

query Shop by id = 1
get from Redis: Key = cache:shop:1, Value = null
==>  Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
==> Parameters: 1(Long)
<==      Total: 1
set to Redis: Key = cache:shop:1, Value = {"area":"大关","openHours":"10:00-22:00",...省略...,"id":1}

此时可以查询Redis中已经保存了商户的数据：

再次查询id=1的商户信息，由于此时Redis中已经存在数据，所以会直接从Redis中返回。控制台打印信息如下（省略了一些不重要的信息）：

query Shop by id = 1
get from Redis: Key = cache:shop:1, Value = {"area":"大关","openHours":"10:00-22:00",...省略...,"id":1}

再比较一下两次查询的性能，第二次查询耗时15ms，比前面直接查询数据库的方式的62ms要快。

4.2.3 数据一致性问题及其解决方案

4.2.3.1 问题分析

如果我们向Redis添加的大量数据，就会导致Redis缓存中的数据过多，为了节约宝贵的内存资源，Redis会对部分数据进行动态更新。 主要有三种方式：

• 1）内存淘汰

在Redis的配置文件redis.conf中，有两个关于内存淘汰的配置：

# 最大内存限制
maxmemory 512mb
# 当达到最大内存限制时的缓存更新策略
maxmemory-policy noeviction

maxmemory用于配置最大内存限制，当Redis中保存的数据超过该限制时，就会根据maxmemory-policy配置的策略自动淘汰一部分数据。

• 2）超时剔除

Redis支持单独为每个Key设置有效期，超过有效期后，Redis会自动删除。

• 3）主动更新

我们还可以手动调用Redis的DEL命令删除数据，通常用于解决缓存和数据库不一致的问题。

Redis缓存中的数据来源于数据库，因此当数据库的数据发生变化时，如果Redis缓存没有同步，就会产生数据一致性问题。

解决数据一致性问题也有三种方案：

• 1）Cache Aside Pattern：人工编码方式，由开发者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案。
• 2）Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由该服务来维护缓存与数据库的数据一致性。
• 3）Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其他线程去异步处理数据库实现数据的最终一致。

通常情况下，双写方案是最易实现，且可靠性最好的方案。因此本案例采用的就是双写方案。

下面继续来考虑双写方案的两个问题：

• 1）无效写操作过多问题

假设需要对数据库的记录进行N次修改。如果每次修改记录后都更新缓存，则需要更新N次缓存，但如果在这N次修改期间并没有另一个用户查询数据，那对缓存来说，只有最后一次更新是有效的，中间的几次更新都是无效的。这就导致了无效写操作较多的问题。

要避免这个问题，可以放弃每次修改记录都更新缓存的方案，而是在修改记录后删除缓存，等待再次查询时再更新缓存。这样就能确保缓存中的数据始终是最新的，且避免多次写操作。

• 2）操作顺序问题

先修改数据库，再更新缓存？还是先更新缓存，再修改数据库？

答案是先修改数据库，再更新缓存。 原因如下：

4.2.3.2 实现商户信息的双写一致

• 1）修改ShopServiceImpl类的queryShopById()方法

根据id查询商户时，如果缓存中没有，则查询数据库，再将数据库结果写入缓存并返回。此处将写入缓存这一步，增设超时时间。到时间后商户缓存自动失效，再次查询时自动更新为最新信息。

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl#queryShopById()

// 5.将商户信息写入Redis
// 旧逻辑
// stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
// 新逻辑：增设超时时间，30分钟
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30, TimeUnit.MINUTES);

• 2）实现根据ID修改商户信息功能

接口文档如下：

项目	说明
请求方式	POST
请求路径	/shop/edit
请求参数	Shop
返回值	无

在ShopController类中白那些一个editById()方法，调用IShopService接口的editShopById()方法：

// com.star.redis.dzdp.controller.ShopController

/**
 * 根据ID修改商户信息
 * @author hsgx
 * @since 2024/4/3 15:17
 * @param shop 
 * @return com.star.redis.dzdp.pojo.BaseResult
 */
@PostMapping("/edit")
public BaseResult edit(@RequestBody Shop shop) {
    return shopService.editShopById(shop);
}

然后在IShopService接口的实现类ShopServiceImpl类中编写editShopById()方法：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl

@Override
public BaseResult editShopById(Shop shop) {
    log.info("edit Shop by id = {}", shop.toString());
    if(shop.getId() == null) {
        return BaseResult.setFail("商户ID不能为空");
    }
    // 1.更新数据库记录
    updateById(shop);
    // 2.删除缓存
    Boolean delete = stringRedisTemplate.delete("cache:shop:" + shop.getId());
    log.info("delete from Redis: Key = {}, result = {}", "cache:shop:" + shop.getId(), delete);
    return BaseResult.setOk();
}

最后进行功能测试：

调用/shop/1接口获取id=1的商户信息，日志显示从Redis直接返回：

query Shop by id = 1
get from Redis: Key = cache:shop:1, Value = {"area":"大关","openHours":"10:00-22:00",...省略...,"id":1}

调用/shop/edit接口修改id=1的商户信息，日志显示先修改数据库记录后删除Redis缓存：

edit Shop by id = Shop(id=1, name=null, typeId=null, images=null, area=修改后的area, address=null, x=null, y=null, avgPrice=null, sold=null, comments=null, score=null, openHours=null, createTime=null, updateTime=null, distance=null)
==>  Preparing: UPDATE tb_shop SET area=? WHERE id=?
==> Parameters: 修改后的area(String), 1(Long)
<==    Updates: 1
delete from Redis: Key = cache:shop:1, result = true

再次调用/shop/1接口获取id=1的商户信息，日志显示从数据库查询后再存入Redis，且数据是最新的：

query Shop by id = 1
get from Redis: Key = cache:shop:1, Value = null
==>  Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
==> Parameters: 1(Long)
<==      Total: 1
set to Redis: Key = cache:shop:1, Value = {"area":"修改后的area","openHours":"10:00-22:00",...省略...,"id":1}

4.2.4 缓存穿透问题及其解决方案

4.2.4.1 什么是缓存穿透问题

查询商户信息时，目前的做法仍然存在漏洞，即当id=100时，Redis和数据库都没有数据，程序最终会操作数据库。那如果有大量id=100的查询请求，每次都会去查询数据库，Redis缓存就相当于摆设了。

这就是缓存穿透问题，即客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这些请求会穿透缓存，直击数据库，给数据库造成压力。

4.2.4.2 缓存穿透问题的解决方案

常见的解决缓存穿透问题的方案有两种：缓存空对象、布隆过滤。

• 1）缓存空对象

服务端接收到查询请求后，如果Redis和数据库都不存在，也将这个数据存入Redis，只是其Value值设置为空字符串""。那么下次查询这个不存在的数据时，在Redis这里就可以知道数据不存在了，而不用继续访问数据库。

缓存空对象的优点在于实现简单、维护方便；缺点在于有额外的内存消耗。

• 2）布隆过滤

布隆过滤是指采用哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，利用哈希思想判断当前要查询的数据是否存在。如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问Redis或数据库；如果布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回不存在。

布隆过滤的优点在于节约内存空间，没有多余的Key；缺点是布隆过滤器走的是哈希思想，可能存在误判。

综合考虑，本案例采用缓存空对象的方案。

4.2.4.3 基于缓存空对象解决缓存穿透问题

修改ShopServiceImpl类的queryShopById方法：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl#queryShopById()

// 2.判断商户信息是否存在
if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
    // 3.存在，直接返回
    Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
    return BaseResult.setOkWithData(shop);
} else if("".equals(shopJson)) {
    // 新增逻辑：如果保存了空字符串，则说明是商户信息不存在，直接返回不存在
    return BaseResult.setFail("商户不存在！");
}

// 4.不存在，根据ID查询数据库
Shop shop = getById(id);
// 旧逻辑：shop为空时直接返回不存在
// 新逻辑：要将字符串写入Redis，因此这里不直接返回
// if(shop == null) {
//     return BaseResult.setFail("商户不存在！");
// }

// 5.将商户信息写入Redis
// 新逻辑：如果商户信息为空，则将空字符串写入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,
        shop != null ? JSONUtil.toJsonStr(shop) : "",
        30, TimeUnit.MINUTES);

接下来进行功能测试：调用/shop/100接口获取id=100的商户信息，日志显示将空字符串写入了Redis：

query Shop by id = 100
get from Redis: Key = cache:shop:100, Value = null
==>  Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
==> Parameters: 100(Long)
<==      Total: 0
set to Redis: Key = cache:shop:100, Value = null

查看Redis中保存的数据：

再次调用/shop/100接口获取id=100的商户信息，日志显示从Redis中获取到了空值，注解返回商户不存在：

query Shop by id = 100
get from Redis: Key = cache:shop:100, Value = 

4.2.5 缓存击穿问题及其解决

4.2.5.1 什么是缓存击穿问题

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，大量的请求击穿缓存到达数据库，给数据库造成压力。 例如：

如上图所示，线程1查询缓存未命中，然后继续查询数据库并重建缓存数据，但由于重建缓存数据业务复杂，没等重建完成，线程2、3、4就来查询缓存了，线程2、3、4都不能从缓存中查到数据，转而去查数据库。最终结果是4个线程都访问了数据库，给数据库造成压力。

4.2.5.2 缓存击穿问题的解决方案

解决方案一：互斥锁

如上图所示，线程1查询缓存未命中，然后会获取互斥锁，获取到了锁再继续查询数据库并重建缓存数据，最后释放锁。而此时线程2查询缓存未命中，也去获取互斥锁，但锁只能一个线程使用，所以会获取失败，转而进入休眠状态，不断地尝试查询缓存和获取锁这两步；等线程1重建缓存完成并释放锁后，线程2获取到互斥锁，就能跳出休眠状态，从缓冲中获取到数据了。

解决方案二：逻辑过期

如上图所示，逻辑过期方案的要点是不对key设置过期时间，而是将过期时间设置在Value值中。 假设线程1查询缓存，发现逻辑时间已经过期，则开启一个新的线程2并直接返回过期的数据。线程2获取互斥锁，去查询数据库和重构缓存数据，完成后释放锁。假设线程3过来访问，由于线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回过期数据，只有等到线程2重建缓存数据完成后，才能返回正确的数据。

两种解决方案各有优缺点：

互斥锁：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，仅仅只需要加一把锁，没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行，性能会受到影响。
逻辑过期：线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的脏数据，且实现起来麻烦。

4.2.5.3 利用互斥锁解决缓存击穿问题

如上图所示，要利用互斥锁解决缓存击穿问题，可以在缓存未命中时，尝试获取互斥锁，只有获取到了互斥锁，才能查询数据库并将查询结果写入Redis；而没有获取到互斥锁时，则进行休眠，并重试查询缓存。

在持有互斥锁的线程完成查询数据库并将查询结果写入Redis的动作之前，其他没有获得互斥锁的线程不断重复地从Redis拿数据，直到互斥锁被释放后，才能从Redis拿到数据。

下面正式进行代码编写。首先要对互斥锁进行设计：

Redis的String类型有一个SETNX方法，该方法会尝试添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不执行。我们可以利用这个方法来获取互斥锁，如果调用该方法成功，说明Key不存在，获取互斥锁成功；调用该方法失败，说明Key已存在，获取互斥锁失败。

在ShopServiceImpl类中编写获取互斥锁的tryLock()方法，以及释放锁的unLock()方法：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl

/**
 * 获取互斥锁
 * @author hsgx
 * @since 2024/4/3 17:19
 * @param key
 * @return boolean
 */
private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

/**
 * 释放锁
 * @author hsgx
 * @since 2024/4/3 17:20
 * @param key
 * @return void
 */
private void unLock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

接着在IShopService接口中定义一个queryShopByIdWithLock()方法，并在其实现类ShopServiceImpl中具体实现，功能仍然是根据ID查询商户信息，只是添加了互斥锁：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl

public BaseResult<Shop> queryShopByIdWithLock(Long id) {
    log.info("query Shop by id = {}", id);
    // 1.构建Key，并从Redis中查询商户信息
    String key = "cache:shop:" + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    log.info("get from Redis: Key = {}, Value = {}", key, shopJson);
    // 2.判断商户信息是否存在
    if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        // 存在，直接返回
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return BaseResult.setOkWithData(shop);
    } else if("".equals(shopJson)) {
        // 如果保存了空字符串，则说明是商户信息不存在，直接返回不存在
        return BaseResult.setFail("商户不存在！");
    }
    // 3.使用互斥锁方案解决缓存击穿问题
    String lockKey = "lock:shop:" + id;
    Shop shop = null;
    try {
        // 尝试获取互斥锁
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        log.info("isLock = {}", isLock);
        if(!isLock) {
            // 没有获取到互斥锁，则休眠重试
            log.info("Retry queryShopByIdWithLock()...");
            Thread.sleep(50);
            return queryShopByIdWithLock(id);
        }
        // 获取到了互斥锁，则根据ID查询数据，并重构缓存数据
        shop = getById(id);
        if(shop == null) {
            // 商户不存在，保存空字符串
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 30, TimeUnit.MINUTES);
            log.info("set to Redis: Key = {}, Value = \"\"", key);
            return BaseResult.setFail("商户不存在！");
        } else {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30, TimeUnit.MINUTES);
            log.info("set to Redis: Key = {}, Value = {}", key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        // 释放锁
        unLock(lockKey);
    }
    return BaseResult.setOkWithData(shop);
}

然后修改ShopController类中的调用方法：

// com.star.redis.dzdp.controller.ShopController

@GetMapping("/{id}")
public BaseResult<Shop> queryById(@PathVariable Long id) {
    //return shopService.queryShopById(id);
    // 使用互斥锁解决缓存击穿问题
    return shopService.queryShopByIdWithLock(id);
}

修改完毕后，进行功能测试：首先在shop = getById(id);这一行代码上打一个断点，用于模拟重建缓存数据的时间很久。

然后调用/shop/102接口获取id=102的商户信息，日志显示线程5从Redis中没有获取到数据，并获取互斥锁成功，进入查询数据库和重建缓存的逻辑，停在了断点处：

[http-nio-8081-exec-5] query Shop by id = 102
[http-nio-8081-exec-5] get from Redis: Key = cache:shop:102, Value = null
[http-nio-8081-exec-5] tryLock key = lock:shop:102
[http-nio-8081-exec-5] isLock = true

接着再次调用/shop/102接口获取id=102的商户信息，日志显示线程6从Redis中没有获取到数据，并获取互斥锁失败，进入重试逻辑，再次调用queryShopByIdWithLock()方法：

[http-nio-8081-exec-6] query Shop by id = 102
[http-nio-8081-exec-6] get from Redis: Key = cache:shop:102, Value = null
[http-nio-8081-exec-6] tryLock key = lock:shop:102
[http-nio-8081-exec-6] isLock = false
[http-nio-8081-exec-6] Retry queryShopByIdWithLock()...

此时放开断点，线程5继续执行，查询数据库信息，并将查询结果写入Redis，最后释放锁：

[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 102(Long)
[http-nio-8081-exec-5] <==      Total: 0
[http-nio-8081-exec-5] set to Redis: Key = cache:shop:102, Value = ""

锁释放后，线程6已可以从Redis中拿到数据并返回结果：

[http-nio-8081-exec-6] query Shop by id = 102
[http-nio-8081-exec-6] get from Redis: Key = cache:shop:102, Value = 

至此，基于互斥锁的方案测试完成。

4.2.5.4 利用逻辑过期解决缓存击穿问题

由上图可知，当查询缓存未命中时，则直接返回空；如果命中了，则将缓存数据中的Value值取出，判断Value值中保存的时间是否过期，如果没有过期，则直接返回缓存数据；如果过期了，则获取互斥锁，并开启一个独立的线程后直接返回过期数据。

独立线程负责查询数据库并更新缓存数据。而其他线程在获得过期数据后，由于无法获取互斥锁，也直接返回过期数据。

下面开始编写代码。由于要在Value值中保存过期时间，我们首先要重新定义一个保存到Redis的实体类。

// com.star.redis.dzdp.pojo.RedisData

@Data
public class RedisData {
    private Date expireTime;
    private Object data;
}

接着在IShopService接口中定义一个queryShopByIdWithExpire()方法，并在其实现类ShopServiceImpl中具体实现，功能仍然是根据ID查询商户信息，只是添加了逻辑过期：

// com.star.redis.dzdp.service.impl.ShopServiceImpl

private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

@Override
public BaseResult<Shop> queryShopByIdWithExpire(Long id) {
    log.info("query Shop by id = {}", id);
    // 1.构建Key，并从Redis中查询商户信息
    String key = "cache:shop:" + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    log.info("get from Redis: Key = {}, Value = {}", key, shopJson);
    // 2.商户信息不存在，直接返回
    if(StrUtil.isBlank(shopJson)) {
        return BaseResult.setFail("商户不存在！");
    }
    // 3.商户信息存在，先反序列化为Java对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
    Date expireTime = redisData.getExpireTime();
    Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
    // 4.判断是否过期
    if(expireTime.after(new Date())) {
        // 没过期，直接返回数据
        return BaseResult.setOkWithData(shop);
    }
    // 5.已过期，则尝试获取互斥锁
    String lockKey = "lock:shop:" + id;
    try {
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        log.info("isLock = {}", isLock);
        if(!isLock) {
            // 没有获取到互斥锁，则直接返回过期数据
            return BaseResult.setOkWithData(shop);
        }
        // 获取到了互斥锁，则开启一个新的线程
        log.info("create a new thread ...");
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
            log.info("a new thread begin...");
            // 查询数据库
            Shop newShop = getById(id);
            // 写入Redis
            RedisData newRedisDate = new RedisData();
            newRedisDate.setData(newShop);
            long expire = System.currentTimeMillis() + 30 * 60 * 1000;
            newRedisDate.setExpireTime(new Date(expire));
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(newRedisDate));
            log.info("set to Redis: Key = {}, Value = {}", key, JSONUtil.toJsonStr(newRedisDate));
            // 释放锁
            unLock(lockKey);
            log.info("a new thread end...");
        });
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    // 当前线程直接返回过期数据
    return BaseResult.setOkWithData(shop);
}

然后修改ShopController类中的调用方法：

// com.star.redis.dzdp.controller.ShopController

@GetMapping("/{id}")
public BaseResult<Shop> queryById(@PathVariable Long id) {
    // return shopService.queryShopById(id);
    // 使用互斥锁解决缓存击穿问题
    // return shopService.queryShopByIdWithLock(id);
    // 使用逻辑过期解决缓存击穿问题
    return shopService.queryShopByIdWithExpire(id);
}

由于在queryShopByIdWithExpire()方法中，只要Redis未命中就直接返回不存在，因此这种方式需要进行初始化，也就是将数据库的商户信息同步一次到Redis中。

假设现在初始化过了，在Redis中有这样一条数据：

然后我们在线程内部添加一行代码Thread.sleep(30 * 1000);，用于模拟新线程重建缓存数据的时间很久。

接着调用/shop/2接口获取id=2的商户信息，日志显示线程1从Redis中没有获取到了过期数据，并获取互斥锁成功，然后创建新线程：

[http-nio-8081-exec-1] query Shop by id = 2
[http-nio-8081-exec-1] get from Redis: Key = cache:shop:2, Value = {"data":{"area":"拱宸桥/上塘","openHours":"11:30-03:00",...省略...,"id":2},"expireTime":1640170813000}
[http-nio-8081-exec-1] tryLock key = lock:shop:2
[http-nio-8081-exec-1] isLock = true
[http-nio-8081-exec-1] create a new thread ...

然后新线程[pool-1-thread-1]进入30s睡眠，模拟耗时很长。 此时一个新的请求过来，线程2开始执行，日志显示线程2从Redis拿到了过期数据，但获取互斥锁失败，直接返回过期数据：

[pool-1-thread-1]  a new thread begin...
[http-nio-8081-exec-2] query Shop by id = 2
get from Redis: Key = cache:shop:2, Value = {"data":{"area":"拱宸桥/上塘","openHours":"11:30-03:00",...省略...,"id":2},"expireTime":1640170813000}
[http-nio-8081-exec-2] tryLock key = lock:shop:2
[http-nio-8081-exec-2] isLock = false

新线程[pool-1-thread-1]休眠结束，查询数据库，并将查询结果更新到Redis，最后释放互斥锁：

[pool-1-thread-1] ==>  Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
[pool-1-thread-1] ==> Parameters: 2(Long)
[pool-1-thread-1] <==      Total: 1
[pool-1-thread-1] set to Redis: Key = cache:shop:2, Value = {"data":{"area":"拱宸桥/上塘","openHours":"11:30-03:00",...省略...,"id":2},"expireTime":1712234901457}
[pool-1-thread-1] unLock key = lock:shop:2
[pool-1-thread-1] a new thread end...

至此，基于逻辑过期的方案也测试完成。

…

本节完，更多内容请查阅分类专栏：Redis从入门到精通

感兴趣的读者还可以查阅我的另外几个专栏：

• SpringBoot源码解读与原理分析(已完结)
• MyBatis3源码深度解析(已完结)
• 再探Java为面试赋能(持续更新中…)