緩存解決方案SpringDataRedis

文章目錄

2.緩存穿透、擊穿、雪崩

學習目標

掌握SpringDataRedis 的常用操作
能夠理解並說出什麼是緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩，以及對應的解決方案
使用緩存預熱的方式實現商品分類導航緩存
使用緩存預熱的方式實現廣告輪播圖緩存
使用緩存預熱的方式實現商品價格緩存

1.SpringDataRedis

1.1 SpringDataRedis簡介

SpringDataRedis 屬於Spring Data 家族一員，用於對redis的操作進行封裝的框架 ,Spring Data : Spring 的一個子項目.Spring 官方提供一套數據層綜合解決方案，用於簡化數據庫訪問，支持NoSQL和關係數據庫存儲。包括Spring Data JPA 、Spring Data Redis 、SpringDataSolr 、SpringDataElasticsearch 、Spring DataMongodb 等框架。

1.2 SpringDataRedis入門

1.2.1 準備工作

(1)創建SpringDataRedisDemo工程，在pom.xml中配置相關依賴

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.qingcheng.springdataredis</groupId>
    <artifactId>SpringDataRedisDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
            <version>2.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>5.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

(2)在src/main/resources下創建properties文件redis-config.properties

redis.host=127.0.0.1
redis.port=6379
redis.pass=
redis.database=0
redis.maxIdle=300
redis.maxWait=3000

maxIdle ：最大空閒數

maxWaitMillis: 連接時的最大等待毫秒數

(3)在src/main/resources下創建applicationContext-redis.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"      
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
  xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
   
   
   <context:property-placeholder location="classpath:redis-config.properties" />
   
   <!-- redis 相關配置 --> 
   <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">  
     <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />   
     <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />  
   </bean>  
  
   <bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
       p:host-name="${redis.host}" p:port="${redis.port}" p:password="${redis.pass}" p:pool-config-ref="poolConfig"/>  
   
   <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">  
    	<property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory" />
   </bean>


</beans>

1.2.2 值類型操作

package com.qingcheng.springdataredis.test;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestValue {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 存值 / 修改(當key相同，value不同，把原來覆蓋掉)
     */
    @Test
    public void setValue(){
        redisTemplate.boundValueOps("name").set("qingcheng");
    }

    /**
     * 取值
     */
    @Test
    public void getValue(){
        String str = (String) redisTemplate.boundValueOps("name").get();
        System.out.println(str);
    }

    /**
     * 刪除
     */
    @Test
    public void deleteValue(){
        Boolean name = redisTemplate.delete("name");
        
    }
}

1.2.3 Set類型操作

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

import java.util.Set;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestSet {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
    public void set(){
        redisTemplate.boundSetOps("names").add("曹操");
        redisTemplate.boundSetOps("names").add("劉備");
        redisTemplate.boundSetOps("names").add("孫權");
    }
    @Test
    public void get(){
        //獲取所有
        Set names = redisTemplate.boundSetOps("names").members();
        System.out.println(names);
    }

    @Test
    public void deleteValue(){
        Long remove = redisTemplate.boundSetOps("names").remove("曹操");
        System.out.println(remove);
    }

    @Test
    public void deleteAll(){
        Boolean isDelete = redisTemplate.delete("names");
        System.out.println(isDelete);
    }
}

1.2.3 List類型操作

package com.qingcheng.springdataredis.test;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

import java.util.List;
import java.util.Set;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestList {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 右壓棧 (後添加的排在後面)
     *
     */
    @Test
    public void setRightValue(){
        redisTemplate.boundListOps("names").rightPush("劉備");
        redisTemplate.boundListOps("names").rightPush("關羽");
        redisTemplate.boundListOps("names").rightPush("張飛");
    }


    /**
     * 左壓棧（後添加的在前面）
     */
    @Test
    public void setLeftValue(){
        redisTemplate.boundListOps("nams_").leftPush("劉備");
        redisTemplate.boundListOps("nams_").leftPush("關羽");
        redisTemplate.boundListOps("nams_").leftPush("張飛");
    }

    /**
     * range(start,end)
     * start:開始位置
     * end 查詢多少個 ，如果是"-1" 表示查詢所有
     */
    @Test
    public void seachAll(){
        List names = redisTemplate.boundListOps("nams_").range(0, -1);
        System.out.println(names);
    }

    @Test
    public void searchByIndex(){
        Object name = redisTemplate.boundListOps("nams_").index(2);
        System.out.println(name);
    }

    /**
     * 移除集合中某個元素
     * List集合可以重複
     * remove(count,Object) 第一個參數表示移除個數 第二個參數表示移除那個元素
     * 總之就是移除相同元素的個數
     */
    @Test
    public void remove(){
        redisTemplate.boundListOps("nams_").remove(2,"關羽");
    }
    @Test
    public void deleteAll(){
        redisTemplate.delete("nams_");
    }
}

1.2.4 Hash類型操作

類似於Java中的Map

package com.qingcheng.springdataredis.test;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

import java.util.List;
import java.util.Set;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class TestHash {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

     @Test
    public void setHashValue(){
         redisTemplate.boundHashOps("hashName").put("a","唐僧");
         redisTemplate.boundHashOps("hashName").put("s","孫悟空");
         redisTemplate.boundHashOps("hashName").put("z","豬八戒");
     }

     @Test
    public void getHashKeys(){
         Set keys = redisTemplate.boundHashOps("hashName").keys();
         System.out.println(keys);
     }

     @Test
    public void getHashValues(){
         List values = redisTemplate.boundHashOps("hashName").values();
         System.out.println(values);
     }

    /**
     * 根據key獲取value
     */
    @Test
    public void getValueByKey(){
        Object o = redisTemplate.boundHashOps("hashName").get("a");
        System.out.println(o);
    }

    @Test
    public void deleteByKey(){
        redisTemplate.boundHashOps("hashName").delete("a");
    }

    @Test
    public void delete(){
        redisTemplate.delete("hashName");
    }
}

1.2.5 zset類型操作

zset是set的升級版本，它在set的基礎上增加了格順序屬性，這屬性在添加元素

的同時可以指定，每次指定後，zset會自動重新按照新的值調整順序。可以理解爲有兩列的mysql表，列存儲value，列存儲分值。

比如主播的人氣榜、富豪榜

/*
package com.qingcheng.springdataredis.test;*/
package com.qingcheng.springdataredis.test;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

import java.util.List;
import java.util.Set;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext-redis.xml")
public class Testzset {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    public void testSetValue(){
        redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").add("曹操",1000);
        redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").add("劉備",100);
        redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").add("孫權",10);
    }

    /**
     * 默認是由低到高
     */
    @Test
    public void testGetValue(){
        Set nameszset = redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").range(0, -1);
        System.out.println(nameszset);
    }

    /**
     * 前兩位富豪
     */

    @Test
    public void testTuHaoBang(){
        Set nameszset = redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").reverseRange(0, 1);
        System.out.println(nameszset);
    }

    @Test
    public void addScort(){
        redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").incrementScore("孫權",200);
    }
    //查詢分數和值
    //TypeTuple類型的對象
    @Test
    public void getValueAndScore(){
        Set<ZSetOperations.TypedTuple> nameszset = redisTemplate.boundZSetOps("nameszset").reverseRangeWithScores(0, 9);
        for (ZSetOperations.TypedTuple typedTuple : nameszset) {
            System.out.println(typedTuple.getValue()+"----"+typedTuple.getScore());
        }

    }
}

1.2.6 設置過期時間

    @Test
    public void setTimeOut(){
        //第一個參數表示設置過期的數字
        //第二個參數表示數字的單位， seconds 表示秒
        redisTemplate.boundValueOps("name").expire(10, TimeUnit.SECONDS);
    }

2.緩存穿透、擊穿、雪崩

2.1 緩存穿透

緩存穿透是指緩存和數據庫中都沒有的數據，而用戶不斷髮起請求，如發起爲id

爲“1”的數據或id爲特別大不存在的數據。這時的用戶很可能是攻擊者，攻擊會導致數據庫壓力過大。如下面這段代碼就存在緩存穿透的問題

public Integer findPrice(Long id) { 
    //從緩存中查詢 
    Integer sku_price = (Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id); 	     
    if(sku_price==null){ 
        //緩存中沒有，從數據庫查詢 
        Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id); 
       
        if(sku!=null){ 
            //如果數據庫有此對象 
            sku_price = sku.getPrice();                       		      
            redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price); 
        } 
    }
    return sku_price; 
}

解決方案：

1.接口層增加校驗，如用戶鑑權校驗，id做基礎校驗，id<=0的直接攔截；

2.從緩存取不到的數據，在數據庫中也沒有取到，這時也可以將key-value對寫爲 key-0。這樣可以防止攻擊用戶反覆用同一個id暴力攻擊。

代碼舉例：

public Integer findPrice(Long id) { 
    //從緩存中查詢 
    Integer sku_price = (Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id); 	     
    if(sku_price==null){ 
        //緩存中沒有，從數據庫查詢 
        Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id); 
        if(sku!=null){ 
            //如果數據庫有此對象 
            sku_price = sku.getPrice();                       		      
            redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price); 
        }else{
           redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,0);  
        } 
    }
    return sku_price; 
}

使用緩存預熱，緩存預熱就是將數據提前加入到緩存中，當數據發生變更，再將最新的數據更新到緩

存。後邊我們就用緩存預熱的方式實現對分類導航、廣告輪播圖等數據的緩存。

2.2 緩存擊穿

緩存擊穿是指緩存中沒有但數據庫中有的數據。這時由於併發用戶特別多，同時讀

緩存沒讀到數據，又同時去數據庫去取數據，引起數據庫壓力瞬間增大，造成過大壓力。

以下代碼可能會產生緩存擊穿：

@Autowired 
private RedisTemplate redisTemplate;
public List<Map> findCategoryTree() {
    //從緩存中查詢 
    List<Map> categoryTree= (List<Map>)redisTemplate.boundValueOps("categoryTree").get(); 
    if(categoryTree==null){ 
        Example example=new Example(Category.class); 
        Example.Criteria criteria = example.createCriteria(); criteria.andEqualTo("isShow","1");
        //顯示 
        List<Category> categories = categoryMapper.selectByExample(example); 
        categoryTree=findByParentId(categories,0); 
        redisTemplate.boundValueOps("categoryTree").set(categoryTree); 
        //過期時間設置 ...... 
    }
    return categoryTree; 
}

主要是緩存過期時間造成的。

解決方案：

1.設置熱點數據永遠不過期。

2.緩存預熱

2.3 緩存雪崩

緩存雪崩是指緩存數據大批量到過期時間，而查詢數據量巨大，引起數據庫壓力過

大甚至down機。和緩存擊穿不同的是，緩存擊穿指併發查同一條數據，緩存雪崩是不同

數據都過期了，很多數據都查不到從而查數據庫。

解決方案：

1.緩存數據的過期時間設置隨機，防止同一時間大量數據過期現象發生。

2.設置熱點數據永遠不過期。

3.使用緩存預熱

緩存解決方案SpringDataRedis

文章目錄

學習目標

1.SpringDataRedis

1.1 SpringDataRedis簡介

1.2 SpringDataRedis入門

1.2.1 準備工作

1.2.2 值類型操作

1.2.3 Set類型操作

1.2.3 List類型操作

1.2.4 Hash類型操作

1.2.5 zset類型操作

1.2.6 設置過期時間

2.緩存穿透、擊穿、雪崩

2.1 緩存穿透

2.2 緩存擊穿

2.3 緩存雪崩

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