redis的使用场景

1. redis的使用场景

redis使用场景的案例：[1]热点数据的缓存[2]分布式锁[3]短信业务（登录注册时）

2. redis实现注册登录功能

在这里插入图片描述

代码

在发送验证码时，先判断数据库是否有该手机号，有则发送验证码（此时redis缓存中有发送过该验证码，则返回已发送，防止多次发送验证码）并储存到redis中（手机号作为唯一的在加上过期时间）。

在登录验证手机号和验证码时，根据输入的手机号（唯一key在redis中查询）是否跟输入的验证码（不为空）时相同，登录成功，并删除该redis数据（验证码只能作为一次登录）。

@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@GetMapping("send")public R send(String phone) throws Exception {//1. 校验手机号是否存在---连接数据库if(phone.equals("15137437506")||phone.equals("15959715454")){if(redisTemplate.hasKey("code::"+phone)){return new R(500,"验证码已发送",null);}//2. 发生验证码String code = SendMsgUtil.sendCode(phone);//3. 保存验证码到redis.redisTemplate.opsForValue().set("code::"+phone,code,5, TimeUnit.MICROSECONDS);return new R(200,"发送成功",null);}return new R(500,"手机号未注册",null);}@PostMapping("login")public R login(@RequestBody LoginVo loginVo){//1. 校验验证码String code = redisTemplate.opsForValue().get("code::" + loginVo.getPhone());String phone = loginVo.getPhone();if(StringUtils.hasText(loginVo.getCode()) && loginVo.getCode().equals(code)){if(phone.equals("18839986970")||phone.equals("15137437506")){redisTemplate.delete("code::"+phone);return new R(200,"登录成功",null);}else{return new R(500,"手机号错误",null);}}return new R(500,"验证码错误",null);}

3. 热点数据缓存

为了把一些经常访问的数据，放入缓存中以减少对数据库的访问频率。从而减少数据库的压力，提高程序的性能。【内存中存储】

3.1 缓存的原理

在这里插入图片描述

3.2 java使用redis如何实现缓存功能

在增删改查中模拟redis缓存

@Service
public class StockServiceImpl02 implements StockService {@Autowiredprivate StockDao stockDao;@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Overridepublic Stock getById(Integer id) {//1.查询redis缓存是否命中ValueOperations<String, Object> forValue = redisTemplate.opsForValue();Object o = forValue.get("stock::" + id);//System.out.println(o);//表示缓存命中if(o!=null){return (Stock) o;}//查询数据库Stock stock = stockDao.selectById(id);if(stock!=null){forValue.set("stock::" + id,stock);}return stock;}@Overridepublic Stock insert(Stock stock) {int insert = stockDao.insert(stock);return stock;}@Overridepublic Stock update(Stock stock) {//修改数据库int i = stockDao.updateById(stock);if(i>0){//修改缓存redisTemplate.opsForValue().set("stock::"+stock.getProductid(),stock);}return stock;}@Overridepublic int delete(Integer productid) {int i = stockDao.deleteById(productid);if(i>0){//删除缓存redisTemplate.delete("stock::"+productid);}return i;}
}

发现在查询时会访问redis缓存，如果命中则直接返回数据，未命中则查询数据库并放入redis缓存；在修改时保持数据一致，需要redis中数据一起改变；在删除时，数据库和redis缓存一起删除。

3.2 使用缓存注解完成缓存功能

使用AOP面向切面编程—spring缓存使用的组件

配置文件

 @Beanpublic CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);//解决查询缓存转换异常的问题ObjectMapper om = new ObjectMapper();om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);// 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) //缓存过期10分钟 ---- 业务需求。.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))//设置key的序列化方式.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) //设置value的序列化.disableCachingNullValues();RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();return cacheManager;}

在主函数上需要启动：@EnableCaching

修改上述代码

@Service
public class StockServiceImpl implements StockService {@Autowiredprivate StockDao stockDao;@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;//Cacheable:表示查询时使用的注解。 cacheNames:缓存的名称  key:缓存的唯一表示值//   1. 查询缓存中是否存在名称为cacheNames::key的值//   2. 如果存在则方法不会执行//   3. 如果不存在则执行方法体并把方法的返回结果放入缓存中cacheNames::key@Cacheable(cacheNames ={ "stock"}, key = "#id")@Overridepublic Stock getById(Integer id) {Stock stock = stockDao.selectById(id);return stock;}@Overridepublic Stock insert(Stock stock) {int insert = stockDao.insert(stock);return stock;}//CachePut:表示修改时使用的注解.// 1. 先执行方法体// 2. 把方法的返回结果放入缓存中@CachePut(cacheNames = "stock", key = "#stock.productid")@Overridepublic Stock update(Stock stock) {int i = stockDao.updateById(stock);return stock;}//CacheEvict:表示删除时使用的注解// 1. 先执行方法体// 2. 把缓存中名称为cacheNames::key的值删除@CacheEvict(cacheNames = "stock", key = "#productid")@Overridepublic int delete(Integer productid) {int i = stockDao.deleteById(productid);return i;}
}

4. 分布式锁

为了模拟高并发:---使用jmeter压测工具

模拟客户端请求环境

在这里插入图片描述

 public String decrement(Integer productid) {//根据id查询商品的库存int num = stockDao.findById(productid);if (num > 0) {//修改库存stockDao.update(productid);System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";} else {System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";}}
}

运行结果：发现出现超卖重卖现象

在这里插入图片描述

解决办法：我们使用synchronized或者lock锁

public String decrement(Integer productid) {//根据id查询商品的库存synchronized (this) {int num = stockDao.findById(productid);if (num > 0) {//修改库存stockDao.update(productid);System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";} else {System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";}}}
}

再次测试：发现超卖重卖现象没有发生

在这里插入图片描述

上面使用syn和lock虽然解决了并发问题，但是我们未来项目部署时可能要部署集群模式。

在springboot模拟项目集群

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

接下来使用nginx代理集群

在nginx.conf配置文件中设置代理服务器

在这里插入图片描述

启动nginx,再次压测发现依旧会超卖

在这里插入图片描述

在多线程环境中上述的锁对象是本地锁，每个服务器都有本地锁，导致锁不是唯一的

通过压测发现本地锁 无效了。使用redis解决分布式锁文件

在这里插入图片描述

引入redis依赖和配置

		<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>
spring.redis.host=172.16.7.110
spring.redis.port=6379

修改原有代码

Redis提供了一个命令setnx 可以来实现分布式锁，该命令只在键 key 不存在的情况下 将键 key 的值设置为 value ，若键 key 已经存在， 则 SETNX 命令不做任何动作。根据这一特性我们就可以制定Redis实现分布式锁的方案了。

@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;//
public String decrement(Integer productid) {ValueOperations<String, String> opsForValue = redisTemplate.opsForValue();//1.获取共享锁资源Boolean flag = opsForValue.setIfAbsent("product::" + productid, "1111", 30, TimeUnit.SECONDS);//表示获取锁成功if(flag) {try {//根据id查询商品的库存int num = stockDao.findById(productid);if (num > 0) {//修改库存stockDao.update(productid);System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";} else {System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";}}finally {//释放锁资源redisTemplate.delete("product::"+productid);}}else{//休眠100毫秒 在继续抢锁try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}return decrement(productid);}}

再次压测

在这里插入图片描述

上述发现并没有超卖重卖，，但是

锁超时问题
这里有一个问题，如果获取到锁的服务在执行方法体（释放锁的时候）宕机了，那锁不就释放不了么，别的服务也就没办法获取到锁，就造成了死锁。

使用redisson

在执行方法体的时候锁的时间到了或者宕机，watch dog会检测持有锁的进程给其增加锁时间（大约3次如果还没执行完或者宕机，该线程会结束）可以自动删除锁，别的服务就可以获取锁了，

引入依赖

    <!--ression依赖--><dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.24.3</version></dependency>

设置配置文件

@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redisson(){Config config = new Config();
//        //连接的为redis集群
//        config.useClusterServers()
//                // use "rediss://" for SSL connection
//                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181","","","")
//        ;//连接单机config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.188:6379");RedissonClient redisson = Redisson.create(config);return redisson;}
}

修改原有代码

 @Autowiredprivate RedissonClient redisson;public String decrement(Integer productid) {RLock lock = redisson.getLock("product::" + productid);lock.lock();try {int num = stockDao.findById(productid);if (num > 0) {//修改库存stockDao.update(productid);System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";} else {System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";}} finally {lock.unlock();}}

可以解决该问题。

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