redis和数据库数据不一直问题，缓存常见的三大问题

文章目录

- 数据一致性
- 缓存常见问题
- - 缓存穿透
  - 缓存击穿
  - 缓存雪崩

数据一致性

1 思路

查询数据的时候，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据写入缓存设置超时时间
修改数据时，先修改数据库，在删除缓存。

2 代码实现

修改更新方法，添加超时时间

 @Overridepublic Result queryById(Long id) {//1 redis中查询商户缓存String shopJson = (String)redisTemplate.opsForValue().get("cache.shop:" + id);//2 判断是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){//3存在直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}//4 不存在根据id去数据库查询Shop shop = this.getById(id);//5 数据库也不存在，返回错误if(shop==null){return Result.fail("店铺不存在");}//6 存在则写入redis中redisTemplate.opsForValue().set("cache.shop:" + id,JSONUtil.toJsonStr(shop),30, TimeUnit.MINUTES);//7 返回return Result.ok(shop);}

修改ShopController

  @PutMappingpublic Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {// 写入数据库//shopService.updateById(shop);//return Result.ok();return  shopService.update(shop);}

修改service代码延时双删策略

  @Overridepublic Result update(Shop shop) {Long id = shop.getId();if(id==null){return Result.fail("店铺id不存在");}// 删除缓存redisTemplate.delete("cache.shop:" + id);// 更新数据库updateById(shop);Thread.sleep(800);// 删除缓存redisTemplate.delete("cache.shop:" + id);return Result.ok();}

3 修改完代码以后，将所有的缓存删除，执行查询操作，多了超时
在这里插入图片描述

4 用postman执行修改方法: localhost:8081/shop

{"area":"大关","sold":3035,"address":"金华路锦昌文华苑29号","name":"102茶餐厅","x":120.149192,"y":30.316078,"typeId":1,"id":1
}

在这里插入图片描述

执行完成以后，数据库的数据发生改变，查看redis的数据已经删除了。

这样能保证百分之99的数据一致性问题，无法保证完全一致性，这个适合小项目，数据一致性要求不高的地方使用，如果对数据一致性要求高的不建议使用，建议使用数据库和redis数据同步进行的操作，可以上csdn进行搜索查看实现方式。

缓存常见问题

缓存穿透

客户端请求的数据，在数据库和redis中都不存在，这样缓存永远都不会生效，请求最终都到了数据库上。

解决方案：

当在数据库查询的结果也不存在的时候，可以返回null值给redis，并且设置TTL

在这里插入图片描述

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，底层是位数组，通过将集合中的元素多次hash得到的结果保存到布隆过滤器中。主要作用就是可以快速判断一个元素是否在集合里面，但是因为算法的原因，也有一定概率的错误。

开发的时候我们一般选择空值值方式。

代码方式实现

根据id查询的时候，如果信息不存在，则要将空值写入redis，并设置空值过期时间

@Overridepublic Result queryById(Long id) {//1 redis中查询商户缓存String shopJson = (String)redisTemplate.opsForValue().get("cache.shop:" + id);//2 判断是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){//3存在直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}if(shopJson!=null){return Result.fail("店铺不存在");}//4 不存在根据id去数据库查询Shop shop = this.getById(id);//5 数据库也不存在，返回错误if(shop==null){// 空值写入redis中redisTemplate.opsForValue().set("cache.shop:" + id,"",3, TimeUnit.MINUTES);return Result.fail("店铺不存在");}//6 存在则写入redis中redisTemplate.opsForValue().set("cache.shop:" + id,JSONUtil.toJsonStr(shop),30, TimeUnit.MINUTES);//7 返回return Result.ok(shop);}

缓存击穿

也叫热点key问题，一个被高并发访问且业务复杂的key突然失效了，无数的请求瞬间给数据库带来的巨大冲击
在这里插入图片描述
解决方案：互斥锁逻辑过期

在这里插入图片描述

互斥锁思路：

查询缓存的时候，未命中需要获取锁代码ShopServiceImpl

@Override
public Result queryById(Long id) {//1 redis中查询商户缓存String shopJson = (String)redisTemplate.opsForValue().get("cache.shop:" + id);//2 判断是否存在if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){//3存在直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}if(shopJson!=null){return Result.fail("店铺不存在");}Shop shop = null;String lockKey = "lock.id:" + id;try {//代码到这里说明没有命中缓存，那么就可以获取锁了boolean isLock = tryLock(lockKey);// 如果没有拿到锁，则等待一会，递归执行代码if(!isLock){Thread.sleep(100);queryById(id);}//获取锁成功//4 不存在根据id去数据库查询shop = this.getById(id);//5 数据库也不存在，返回错误if(shop==null){// 空值写入redis中redisTemplate.opsForValue().set("cache.shop:" + id,"",3, TimeUnit.MINUTES);return Result.fail("店铺不存在");}//6 存在则写入redis中redisTemplate.opsForValue().set("cache.shop:" + id,JSONUtil.toJsonStr(shop),30, TimeUnit.MINUTES);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {unlock(lockKey);}//7 返回return Result.ok(shop);
}// 获取锁
private boolean tryLock(String key){Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
//释放锁
private void unlock(String key){redisTemplate.delete(key);
}