一、缓存

1. 什么是缓存

  缓存的作用是减低对数据源的访问频率。从而提高我们系统的性能。

缓存的流程图

2.缓存的分类

2.1 本地缓存

  其实就是把缓存数据存储在内存中(Map <String,Object>).在单体架构中肯定没有问题。

单体架构下的缓存处理

2.2 分布式缓存

  在分布式环境下，我们原来的本地缓存就不是太使用了，原因是：

• 缓存数据冗余
• 缓存效率不高

  分布式缓存的结构图

3.整合Redis

  要整合Redis那么我们在SpringBoot项目中首页来添加对应的依赖

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

  然后我们需要添加对应的配置信息

测试操作Redis的数据

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    public void testStringRedisTemplate(){
        // 获取操作String类型的Options对象
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        // 插入数据
        ops.set("name","bobo"+ UUID.randomUUID());
        // 获取存储的信息
        System.out.println("刚刚保存的值："+ops.get("name"));
    }

查看可以通过Redis的客户端连接查看

也可以通过工具查看

4.改造三级分类

  在首页查询二级和三级分类数据的时候我们可以通过Redis来缓存存储对应的数据，来提升检索的效率。

@Override
    public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSON() {
        // 从Redis中获取分类的信息
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if(StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
            // 缓存中没有数据，需要从数据库中查询
            Map<String, List<Catalog2VO>> catelog2JSONForDb = getCatelog2JSONForDb();
            // 从数据库中查询到的数据，我们需要给缓存中也存储一份
            String json = JSON.toJSONString(catelog2JSONForDb);
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON",json);
            return catelog2JSONForDb;
        }
        // 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
        Map<String, List<Catalog2VO>> stringListMap = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
        });
        return stringListMap;
    }

  然后对三级分类的数据做压力测试

压力测试内容	压力测试的线程数	吞吐量/s	90%响应时间	99%响应时间
Nginx	50	7,385	10	70
Gateway	50	23,170	3	14
单独测试服务	50	23,160	3	7
Gateway+服务	50	8,461	12	46
Nginx+Gateway	50
Nginx+Gateway+服务	50	2,816	27	42
一级菜单	50	1,321	48	74
三级分类压测	50	12	4000	4000
三级分类压测(业务优化后)	50	448	113	227
三级分类压测(Redis缓存)	50	1163	49	59

  通过对比可以看到Redis缓存加入后的性能提升的效果还是非常明显的。

5.缓存穿透

  指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，我们没有将这次查询的null写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义.

利用不存在的数据进行攻击，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃,解决方案也比较简单，直接把null结果缓存，并加入短暂的过期时间

6.缓存雪崩

  缓存雪崩是指在我们设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
注意这里的随机数要取正数，这里有可能随机出负数，那么有效期时间就是无效的会报异常

7.缓存击穿

  对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。如果这个key在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个key的数据查询都落到db，我们称为缓存击穿。

解决方案：加锁，大量并发只让一个去查，其他人等待，查到以后释放锁，其他人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去db。

但是当我们压力测试的时候，输出的结果有点出乎我们的意料

做了两次的查询，原因是释放锁和查询结果缓存的时序问题

我们只需要调整下释放锁和结果缓存的时序问题就可以了

然后就是完整的代码处理

/**
     * 查询出所有的二级和三级分类的数据
     * 并封装为Map<String, Catalog2VO>对象
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSON() {
        String key = "catalogJSON";
        // 从Redis中获取分类的信息
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if(StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
            System.out.println("缓存没有命中.....");
            // 缓存中没有数据，需要从数据库中查询
            Map<String, List<Catalog2VO>> catelog2JSONForDb = getCatelog2JSONForDb();
            if(catelog2JSONForDb == null){
                // 那就说明数据库中也不存在  防止缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"1",5, TimeUnit.SECONDS);
            }else{
                // 从数据库中查询到的数据，我们需要给缓存中也存储一份
                // 防止缓存雪崩
                String json = JSON.toJSONString(catelog2JSONForDb);
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON",json,10,TimeUnit.MINUTES);
            }

            return catelog2JSONForDb;
        }
        System.out.println("缓存命中了....");
        // 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
        Map<String, List<Catalog2VO>> stringListMap = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
        });
        return stringListMap;
    }

    /**
     * 从数据库查询的结果
     * 查询出所有的二级和三级分类的数据
     * 并封装为Map<String, Catalog2VO>对象
     * 在SpringBoot中，默认的情况下是单例
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatelog2JSONForDb() {
        String keys = "catalogJSON";
        synchronized (this){
            /*if(cache.containsKey("getCatelog2JSON")){
                // 直接从缓存中获取
                return cache.get("getCatelog2JSON");
            }*/
            // 先去缓存中查询有没有数据，如果有就返回，否则查询数据库
            // 从Redis中获取分类的信息
            String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(keys);
            if(!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
                // 说明缓存命中
                // 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
                Map<String, List<Catalog2VO>> stringListMap = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
                });
                return stringListMap;
            }
            System.out.println("-----------》查询数据库操作");

            // 获取所有的分类数据
            List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>());
            // 获取所有的一级分类的数据
            List<CategoryEntity> leve1Category = this.queryByParenCid(list,0l);
            // 把一级分类的数据转换为Map容器 key就是一级分类的编号， value就是一级分类对应的二级分类的数据
            Map<String, List<Catalog2VO>> map = leve1Category.stream().collect(Collectors.toMap(
                    key -> key.getCatId().toString()
                    , value -> {
                        // 根据一级分类的编号，查询出对应的二级分类的数据
                        List<CategoryEntity> l2Catalogs = this.queryByParenCid(list,value.getCatId());
                        List<Catalog2VO> Catalog2VOs =null;
                        if(l2Catalogs != null){
                            Catalog2VOs = l2Catalogs.stream().map(l2 -> {
                                // 需要把查询出来的二级分类的数据填充到对应的Catelog2VO中
                                Catalog2VO catalog2VO = new Catalog2VO(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                                // 根据二级分类的数据找到对应的三级分类的信息
                                List<CategoryEntity> l3Catelogs = this.queryByParenCid(list,l2.getCatId());
                                if(l3Catelogs != null){
                                    // 获取到的二级分类对应的三级分类的数据
                                    List<Catalog2VO.Catalog3VO> catalog3VOS = l3Catelogs.stream().map(l3 -> {
                                        Catalog2VO.Catalog3VO catalog3VO = new Catalog2VO.Catalog3VO(l3.getParentCid().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                        return catalog3VO;
                                    }).collect(Collectors.toList());
                                    // 三级分类关联二级分类
                                    catalog2VO.setCatalog3List(catalog3VOS);
                                }
                                return catalog2VO;
                            }).collect(Collectors.toList());
                        }

                        return Catalog2VOs;
                    }
            ));
            // 从数据库中获取到了对应的信息 然后在缓存中也存储一份信息
            //cache.put("getCatelog2JSON",map);
            // 表示缓存命中了数据，那么从缓存中获取信息，然后返回
            if(map == null){
                // 那就说明数据库中也不存在  防止缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(keys,"1",5, TimeUnit.SECONDS);
            }else{
                // 从数据库中查询到的数据，我们需要给缓存中也存储一份
                // 防止缓存雪崩
                String json = JSON.toJSONString(map);
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON",json,10,TimeUnit.MINUTES);
            }
            return map;
        } }

8.本地锁的局限

  本地锁在分布式环境下，是没有办法锁住其他节点的操作的，这种情况肯定是有问题的

针对本地锁的问题，我们需要通过分布式锁来解决，那么是不是意味着本身锁在分布式场景下就不需要了呢？

  显然不是这样的，因为如果分布式环境下的每个节点不控制请求的数量，那么分布式锁的压力会非常大，这时我们需要本地锁来控制每个节点的同步，来降低分布式锁的压力，所以实际开发中我们都是本地锁和分布式锁结合使用的。