谷粒商城—缓存—缓存（151~156）

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谷粒商城—缓存—缓存（151~156）

一.缓存使用：

            1）缓存 介绍： 
                    a：为了系统性能 的提升，会将 部分数据放入缓存中，可以加速访问，而 DB 只承担数据落盘工作。
                    b：哪些数据 适合放入缓存？
                                -1.及时性 / 数据一致性 要求不高的。
                                -2.访问量大且频率更新不高的数据（读多，写少）。

                    c：读模式 缓存使用 流程：（ 图示 / 代码）
  

            2）整合 Redis： 
                    a：添加 POM 文件：

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

                    b：配置文件：
                                  a：Redis 配置类是 ：RedisAutoConfiguration.class
                                  b：Redis 配置文件 可配置的 选项：RedisProperties.class
                                  c：写配置文件：application.yml:

spring:redis:host: 114.215.173.88port: 6379

                                  d：编写 测试类，进行 Redis 测试：

    @Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Testvoid contextLoads2() {ValueOperations<String, String> operations = stringRedisTemplate.opsForValue();operations.set("hello", "workd : " + UUID.randomUUID().toString());String hello = operations.get("hello");System.out.println(hello);}

            3）优化 三级查询 业务，加入缓存功能： 
​​​​​​​                    a：Service 代码 优化：

    @Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {IPage<CategoryEntity> page = this.page(new Query<CategoryEntity>().getPage(params),new QueryWrapper<CategoryEntity>());return new PageUtils(page);}@Overridepublic List<CategoryVo> listWithTree() {//1.加入缓存逻辑ValueOperations<String, String> operations = stringRedisTemplate.opsForValue();//2.从缓存中获取对象String listWithTree = operations.get("listWithTree");if (StringUtils.isEmpty(listWithTree)) {log.info("查询 数据库了。");//3.缓存中 没有，从数据库 查询出来List<CategoryVo> categoryVos = getCategoryVos();//4.把 查询 出来的 数据，放入缓存，方便下次查询。//   [序列化 与 反序列化]operations.set("listWithTree", JSON.toJSONString(categoryVos));return categoryVos;}//[序列化 与 反序列化]
//        return JSON.parseObject(listWithTree, new TypeReference<List<CategoryVo>>() { }log.info("直接 返回 了");List<CategoryVo> categoryVoList = JSON.parseArray(listWithTree, CategoryVo.class);return categoryVoList;}

​​​​​​​                    b：fastJson （List 和 JSON 互相转换）：见 a



            4）加缓存后，压力测试（内存泄漏问题）： 
​​​​​​​                    a：outofdirectmemoryerror 形成原因：
                                  a：SpringBoot 2.0 以后，默认使用 lettuce，作为 操作 redis 的客户端。它使用 netty 进行网络通信。
                                  b：lettuce 的 bug ，导致 netty 堆外 内存溢出。
​​​​​​​                    b：解决方法：
                                  a：升级 lettuce 客户端。
                                  b：将 lettuce 去除，换为 Jedis 连接 Redis。

        <!-- .springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId></dependency>

            4）高并发下，缓存失效的问题：（）
​​​​​​​                    a：缓存 穿透：
                                 -1.概念：指 查询一个 一定不存在的 数据，由于缓存不命中，则会去数据库中查询，但是数据库也无此记录，没有将这次查询到的 null 写入缓存（写入一个标志），导致 这个不存在的数据，每次请求，都要到 数据库 中查询，失去了缓存的意义。
                                 -2.风险：利用不存在的 数据进行攻击，数据库 顺势压力增大。
                                 -3.解决：null 结果，也加入缓存中，并且加入 短暂过期时间。

​​​​​​​                    b：缓存击穿：（缓存雪崩的其中一个）
                                 -1.概念：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，被超高并发访问，是一种 非常热点的数据。如果 这个 key ，在大量请求 进来的同时前 正好失效，那么这个 key 的数据查询，都会落到 数据库 上，我们称为 缓存击穿。
                                 -2.解决：加锁，大量 并发，只让一个人查询，其他人等待，查询到数据以后，数据存入缓存。释放锁，其他人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去 查询 数据库。

​​​​​​​                    c：缓存雪崩：
                                 -1.概念：指 我们在设置 缓存时 的 key，采用了相同的过期时间，导致大量缓存，在某一时刻同时失效，请求全部转发到 数据库，数据库 瞬时压力过重，导致缓存雪崩。
                                 -2.解决：在设置 缓存时，在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，每一个缓存过期时间的重复率就会降低，很难引发集体失效的事件。


            4）三级查询 业务，优化缓存：
​​​​​​​                    a：空结果缓存，解决 缓存穿透 问题。
​​​​​​​                    b：key 设置随机，过期时间，解决缓存雪崩问题。
​​​​​​​                    c：加锁，解决缓存击穿问题。（本地锁）

    private List<CategoryVo> getCategoryVos() {//加锁synchronized (this) {//再次判断缓存中是否有数据。有直接返回String listWithTree = stringRedisTemplate.opsForValue().get("listWithTree");if (!StringUtils.isEmpty(listWithTree)) {List<CategoryVo> categoryVoList = JSON.parseArray(listWithTree, CategoryVo.class);return categoryVoList;}//1.查出所有分类......//2.放缓存中。......//返回组装好的 三级分类树return collect;}}

        4）本地锁在 分布式情况下 的问题
​​​​​​​                    a：复制 gulimail-product 项目，启动多个，并修改端口（ --server.port=10002 ）
​​​​​​​                    b：多个服务，每个服务都会查询 1 次 数据库，本地锁 锁不住。

三.Spring Cache 缓存 框架

        1）Spring Cache 简介：

                 1）注解介绍：
                                  a：@Cacheable：触发​​缓存填充。
                                  b：@CacheEvict：触发​​缓存逐出。
                                  c：@CachePut： 在不干扰方法执行的情况下更新缓存。
                                  d：@Caching：  重新组合要在一个方法上应用的多个缓存操作。
                                  e：@CacheConfig：在类级别共享一些与缓存相关的常见设置。
                 2）：
 

        2）整合 Spring Cache，简化缓存开发 ：

                 1）添加 redis，cache 依赖：

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

                 1）写 配置文件：
                                  a：@