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缓存开始

SpringCache

• 使用spring-cache注解, 存储数据注意事项

• 当使用@Cacheable缓存了数据后, 有别的方法进行修改时,

  #缓存该方法的值
  @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
  

  1, 可以使用@CacheEvict删除对应的值, 让@Cacheable的方法重新载入redis

  #字符串需要加 单引号, 不然他以为是表达式
  @CacheEvict(value = {"category"},key = "'getCatalogJson'")
  

  2, 使用@Caching删除多个缓存

  @Caching(
          evict = {
                  @CacheEvict(value = {"category"},key = "'getCatalogJson1'")
                  ,@CacheEvict(value = {"category"},key = "'getCatalogJson2'")
          }
  )
  

  3, 根据分区删除数据, 删除某个分区下的所有数据

  @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
  

双写模式

• 使用@CachePut, 将更新的数据在redis中再存储一份, 即删除之前的又写入当前的, 双写模式

  @CachePut
  @CacheEvict(value = {
       "category"},key = "'getCatalogJson'")
  @Transactional
  @Override
  public ... updateCascade(CategoryEntity category) {
       
      this.updateById(category);
      		  categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(),category.getName());
      return ...;
  }
  

读模式

• 
  缓存穿透:
  
  就是大量请求查询一个null数据;

  spring-cache解决方式:

  #redis是否缓存空值, 解决缓存穿透
  spring.cache.redis.cache-null-values=true
  

  
  缓存击穿:
  
  大量请求同时查询一个正好过期的数据;

  解决方式: 加锁, 默认spring-cache是不加锁的, 可以通过sync指定, 注意如果数据可能存在数据击穿, 再加sync

  spring-cache解决方式:

  @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName",sync = true)
  

  
  缓存雪崩:
  
  大量的key同时过期;

  spring-cache解决方式: 让key有随机不同的过期时间

  #redis中key的存活时间, 单位是ms
  spring.cache.redis.time-to-live=3600000
  

写模式

1, 读写加锁

2, 引入cannal, 动态更新mysql

3, 读多写多, 直接去查询mysql

redis存数据总结

常规数据(读多写少, 即时性, 一致性要求不高的数据), 可以使用spring-cache存储, 写的数据加过期时间, 按点更新

特殊数据: 要即时性, 一致性要求高的数据, 使用cannal同步, 加读写锁

Redis分布式锁

• (可以参考谷粒商城gulimall的CategoryServiceImpl的阶段1, 2, 3, 4笔记)

  引入redission, 解决分布式锁, 主要是使用Redisson的LockWatchdogTime看门狗

  简单引入: