一、缓存技术原理
缓存技术的核心思想是：将一些经常需要从数据库中查询的数据保存在内存中，当再次想要获得这些数据时，就可以直接从内存中返回。
1 缓存的基本功能
1.1 读模式和写模式
缓存必须要实现对读模式和写模式的支持。
● 读模式：当服务器收到一个查询请求时，会先去查缓存，如果缓存命中，就直接从缓存中返回查询结果；如果缓存未命中，再去查数据库，然后将查数据库的结果写入缓存，方便以后的查询。
● 写模式：当服务器收到一个修改请求时，在修改数据库中的数据后，要对缓存中的数据做同步修改。
缓存穿透
当客户端首次请求一个数据库中不存在的数据时，由于缓存不命中，会去查数据库，而数据库中也查不到结果。如果不将查数据库得到的null结果写入缓存，之后每次对这个不存在的数据的请求都要到数据库中做查询，缓存就失去了意义。
解决方法：将查询数据库得到的null结果写入缓存。
1.2 缓存过期
Redis官方文档：https://redis.io/commands/expire/
通常，我们在内存中创建一条缓存记录时，会指明这条记录在内存中的超时时间。否则除非用户手动删除，这条记录将永远存在于内存中，很可能造成内存泄漏。
实现缓存过期的方式一般有两种：被动方式和主动方式。两种方式需要结合使用。
● 被动方式：当客户端尝试访问一条缓存记录时，如果缓存记录已过期，就删掉这条记录并返回 null。
● 主动方式：每隔一段时间，从关联了超时时间的缓存记录中随机选取一些进行测试，删除已过期的记录。
缓存雪崩
在高并发场景下，某一时刻，大量缓存记录同时失效，对这些缓存数据的请求全部被转发到数据库，可能会导致数据库瞬时压力过大而崩溃。
解决方法：设置缓存记录的超时时间时，在原来基础上增加一个随机值。
缓存击穿
对于一些"热点"数据，在某个时刻，可能会被许多客户端同时访问，如果此时缓存记录正好失效，大量的查询请求会被全部转发到数据库，可能导致数据库崩溃。
解决方法：加锁。同一时间只允许一个线程进行查询，其他线程等待。
1.3 缓存一致性问题
参考文档：http://kaito-kidd.com/2021/09/08/how-to-keep-cache-and-consistency-of-db/
缓存一致性问题指的是：数据库中的数据更新后，缓存中的数据要和数据库中保持一致。
为什么这会是一个问题？
数据库中的数据更新、缓存数据同步更新，两个步骤不能通过一个原子操作完成。
既然是两步操作，在高并发情况下就可能出现各种问题。
针对缓存一致性问题，业界给出的解决方案是：延迟双删。
第一次删除缓存数据==>更新数据库==>等待1~5s==>第二次删除缓存数据。
● 为什么要删除缓存数据而不是直接更新？
? ?多个线程先后更新数据库后，它们不一定会按顺序更新缓存数据。
● 更新数据库前为什么要删除缓存数据？
? ?防止数据库更新成功后，某些原因导致缓存数据删除失败。
● 更新数据库后为什么要删除缓存数据？
? ?更新数据库前，可能有其他线程查询了数据库，并得到了旧数据，在更新数据库后，又将旧数据写入了缓存。
● 为什么要等待1~5s？
? ?等待查到旧数据的线程向缓存写数据完成、等待数据库主从复制完成。
除了延迟双删策略，近几年还有一种比较流行的解决方案：订阅数据库变更日志。
拿MySQL举例，当一条数据被修改时，MySQL就会生成一条变更日志(binlog)，我们可以订阅这个日志，拿到具体的操作数据，然后再根据这条数据去删除对应的缓存。
目前比较成熟的订阅数据库变更日志的开源中间件：阿里的Canal。
请注意，无论是延迟双删策略还是订阅数据库变更日志策略，都只能保证缓存数据的最终一致性，无法保证强一致性。
从设计的角度来讲，我们放入缓存的数据不应该是对实时性、一致性要求很高的数据。所以我们在工程中只要做到以下两点就可以满足大部分业务场景了：
● 给缓存记录加上超时时间。
● 更新数据库后删除缓存。
而对于实时性、一致性要求高的数据，就应该查询数据库，或者加锁。
2 分布式缓存
在分布式架构中，实现缓存需要考虑的事情更多。
2.1 本地缓存的不足
写模式下，本地缓存暴露出问题：
当一台服务器对数据库中的数据进行修改后，无法对其他服务器上的本地缓存做同步更新。这样，在其他服务器处理读请求时，如果本地缓存中的数据还没有失效，就会返回修改前的旧数据。
分布式缓存的思想就是：在所有的业务服务器之外创建一块公共的缓存区域，为所有的业务服务器提供缓存服务。
2.2 分布式锁
参考文档：https://blog.csdn.net/weixin_35586546/article/details/111413184
分布式锁对分布式缓存来说是必需的吗？
不是。加锁是消耗性能的，只有对缓存一致性有要求，才需要加分布式锁。
加分布式锁可能会出现哪些问题？怎么解决？
● 执行业务逻辑异常，锁无法被释放。
? ?加锁操作放在try块中，解锁操作放在finally块中。
? ?即使解锁操作放在finally块中，也有可能因为服务器宕机而无法解锁，所以要给锁设置一个超时时间。这个超时时间一般设为业务平均执行时间的3~5倍。
? ?加锁和给锁设置超时时间两个行为必须放在一个原子操作当中，防止加锁成功后给锁设置超时时间失败。
● 执行业务逻辑期间，其他线程释放了锁。
? ?在加锁的时候，给锁附上一段验证信息，一般采用服务器ID+线程ID或者UUID。解锁时，必须校验当前线程，验证成功才能释放锁。
? ?校验和释放锁两个行为必须放在一个原子操作当中，防止校验通过后，锁正好到期，别的线程拿到锁，又被当前线程释放。
● 锁的超时时间难以估计，到了设置的超时时间业务还没有执行完。
? ?起一个守护线程，每隔一段时间就去检查一次业务逻辑有没有执行结束，如果没有，就重置锁的超时时间。这种行为被称为锁续命。
? ?如何判断业务逻辑有没有执行结束？看占有分布式锁的线程有没有加锁，如果有，说明业务逻辑还没有执行结束。
? ?注意，分布式锁本质上是一套控制流，而上文中的"加锁"是实实在在地把锁信息存在对象的markword当中。
● 分布式锁应该是可重入的。
? ?在加锁的时候需要维护当前锁的重入次数，初始值为1。解锁时，先把锁重入次数减1，当且仅当减1后的结果为0时，释放锁。
? ?在加锁的时候还要维护锁的最大超时时间，当发生锁重入时，将本次重入设置的超时时间与最大超时时间做比较，产生新的最大超时时间，并将其设为锁的真实超时时间。这是为了防止锁重入导致超时时间缩水而提前过期。
二、缓存实现方案：Spring Cache+Redis
使用Spring Cache+Redis实现缓存服务。
1 名词解释
Spring Cache：Spring缓存。
Redis：Remote Dictionary Server，远程字典服务。
RedisTemplate：Spring Boot对Redis API的封装，性能要低于直接使用Redis客户端。
Redisson：本项目选择使用的Redis客户端。
Jedis：另一个Redis客户端。
Lettuce：另一个Redis客户端。
Redis Desktop Manager：一个Redis可视化工具。
2 实现缓存的基本功能
2.1 环境搭建
1. 使用Maven引入Spring Cache。
? ? groupId: org.springframework.boot
? ? artifactId: spring-boot-starter-cache
2. 使用Maven引入Redis。
? ? groupId: org.springframework.boot
? ? artifactId: spring-boot-starter-data-redis
3. 在配置文件中配置缓存实现方式为Redis。
? ? spring.cache.type:redis
? ? spring.redis.host:192.168.56.10
? ? spring.redis.port:6379
4. 我们一般要为缓存记录指定超时时间，在配置文件中配置：
? ? spring.cache.redis.time-to-live:3600000
? ? 需要和下一步搭配起来使用。
5. 创建配置类：指定缓存数据的key的类型为String，value的类型为JSON；将查询得到的null结果写入缓存；将配置文件中的time-to-live值作为缓存记录的超时时间
? ? @Configuration // 该文件是配置文件
? ? @EnableCaching // 开启缓存功能
? ? @EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class) // 使CacheProperties类作为配置生效
? ? public class MyCacheConfig {
? ? ? ? @Bean
? ? ? ? RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
? ? ? ? ? ? RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
? ? ? ? ? ? // 指定key的类型为String，value的类型为JSON
? ? ? ? ? ? config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
? ? ? ? ? ? config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
? ? ? ? ? ? CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
? ? ? ? ? ? // 将查询得到的null结果写入缓存
? ? ? ? ? ? if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
? ? ? ? ? ? ? ? config = config.disableCachingNullValues();
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? // 将配置文件中的time-to-live值作为缓存记录的超时时间
? ? ? ? ? ? if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
? ? ? ? ? ? ? ? config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? return config;
? ? ? ? }
? ? }
6. 使用注解完成开发。
2.2 @Cacheable
标注在方法上，调用方法时，如果缓存命中，直接从缓存中返回数据，如果缓存未命中，执行方法后将返回值写入缓存。
使用时必须指定缓存的名称，如@Cacheable(value="product")或者@Cacheable(cacheNames="product")或者@Cacheable("product")，三者等价。
除缓存名外，还可以指定一个key，缓存记录的完整的key是：缓存名::指定的key。
注意，必须使用SpEL表达式来指定key。例如使用方法名：key="#root.method.name"。如果要使用字符串，字符串前后要加单引号。
如果不指定key，key将使用默认值"SimpleKey []"。
2.3 @CacheEvict
标注在方法上，方法执行结束后从缓存中删除指定的记录。
使用时必须指定缓存的名称，可以指定key，指定方式和@Cacheable一致。
2.4 @CachePut
标注在方法上，方法执行结束后更新指定的缓存记录。
因为我们一般采用删除缓存的策略，所以知道是用来更新缓存的就行了。
2.5 Caching
合并多个缓存操作。
3 Redisson
官方文档：https://github.com/redisson/redisson/wiki/
3.1 环境搭建
1. 使用Maven引入redisson。
? ? groupId: org.redisson
? ? artifactId: redisson
2. 创建配置类，注入bean。
? ? @Configuration
? ? public class MyRedissonConfig{
? ? ? ? @Bean(destoryMethod="shutdown")
? ? ? ? public RedissonClient redisson() throws IOException{
? ? ? ? ? ? Config config = new Config();
? ? ? ? ? ? // 单节点模式
? ? ? ? ? ? config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.56.10:6379");
? ? ? ? ? ? return Redisson.create(config);
? ? ? ? }
? ? }
3. 测试。
? ? @Autowired
? ? RedissonClient redissonClient;
? ? public void test(){
? ? ? ? RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
? ? ? ? try{
? ? ? ? ? ? // 加锁
? ? ? ? ? ? lock.lock();
? ? ? ? ? ? Thread.sleep(30000);
? ? ? ? } catch(Exception e){
? ? ? ? } finally{
? ? ? ? ? ? // 解锁
? ? ? ? ? ? lock.unlock();
? ? ? ? }
? ? }
3.2 Redisson分布式锁
Redisson提供了各种各样的分布式锁。
● 可重入锁
? ?RLock lock = redisson.getLock("myLock");
● 公平锁
? ?RLock fairLock = redisson.getFairLock("myLock");
● 读写锁
? ?RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("myRWLock");
? ?rwlock.readLock().lock();
? ?// rwlock.writeLock().lock();
● 信号量
? ?RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("semaphore");
? ?semaphore.acquire();
? ?// semaphore.release();
● 闭锁
? ?RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("myCountDownLatch");
? ?latch.trySetCount(3);
? ?latch.await();
? ?// 在其他线程里
? ?RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("myCountDownLatch");
? ?latch.countDown();
3.3 Redisson看门狗
Redisson看门狗机制实现了锁续命。
1. 加锁时，不给锁设置超时时间，看门狗开启。
2. 看门狗会给锁设置一个超时时间，默认为30s。这个值可以在创建RedissonClient对象时，通过setLockWatchdogTimeout方法进行设置。
3. 看门狗每隔10s(lockWatchdogTimeout的三分之一)就去检查一次占有分布式锁的线程有没有加锁，如果有，就重置锁的超时时间。
3.4 Redisson执行脚本
我们希望能够组合多个Redis命令，让这些命令能够在一个原子操作内执行。Redis对此的解决方案是：支持执行Lua脚本。
Redisson执行Lua脚本示例：
? ? String luaScript = "xxx";
? ? result = redissonClient.getScript().evalSha(RScript.Mode.READ_ONLY,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? luaScript,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? RScript.ReturnType.VALUE,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Collections.emptyList());
三、其他内容
1?缓存数据类型
一般使用JSON字符串。
1. 使用Maven引入fastjson。
? ? groupId: com.alibaba
? ? artifactId: fastjson
2. 在向缓存中添加缓存记录前，先将对象转换成JSON字符串。
? ? MyModel mm = new MyModel();
? ? mm.set...
? ? String data = JSON.toJSONString(mm);
3. 从缓存中查到数据后，把JSON字符串转换成目标对象。
? ? MyModel result = JSON.parseObject(data, MyModel.class);
