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一、缓存 1、缓存使用

为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中，加速访问。而db

承担数据落盘工作。

哪些教据适合放入緩存? 即时性、数据一致性要求不高的 访问量大且更新频率不高的数据(读多，写少)

举例：电商类应用，商品分类，商品列表等适合缓存并加一个失效时间(根据数

据更新频率来定)，后台如果发布一个商品，买家需要5分钟才能看到新的商品一

般还是可以接受的。

伪代码逻辑：

data = cache.load(id);//从缓存加载数据 if(data == null){ data = db.loadid);//从数据库加载数据 cache.put(id，data);//保存到cache中 }retum data; 注意：在开发中，凡是放入缓存中的数据都应该指定过期时间，使其可以在系统即使没有 主动更新数据也能自动触发数据加载进缓存的流程。避免业务崩溃导致的数据永久不一致 题。本地缓存： 适合单体应用

分布式缓存-本地模式在分布式下的问题: 缓存一致性问题、拓展性问题、高可用问

题分布式缓存: 可以解决前面两个的不足，目前最常使用的是redis

2、整合 redis 作为缓存

需要创建一个 Spring Boot 项目来整合 Redis。如果还没有安装 Redis，那么

Redis 的安装可以参考：在CentOS中安装和使用Docker 这篇内容。或者使用

Windows 版本的 Redis 也是可以的。

1、配置pom 文件 在 SpringBoot 项目的 pom 文件中引入 redis 依赖，可以不用写版本号，使用

SpringBoot的默认配置项：

引入依赖之后，项目中就会有 RedisAutoConfiguration.java 自动配置类，可

以进行 redis 的自动配置。 RedisAutoConfiguration.java 将 redis 的所有

配置属性都放在 RedisProperties.java 类中。

2、配置application.yml文件： 3、测试 redis <!-- 引入redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data- redis</artifactId> </dependency> spring: redis: host: 192.168.56.10 # redis地址 port: 6379 # 端口号，默认为6379.相同的话也可以不配

在 RedisAutoConfiguration.java 类中，已经为我们提供了

RedisTemplate<Object, Object> 和 StringRedisTemplate 两个类，来封装

redis 的操作，下面来使用 StringRedisTemplate 测试一下。

在测试类中添加下面的代码：

测试输出结果：获取之前保存的数据：world_90bf25e1-2e84-4f50-b6e2- 5eaab32b4175

还可以通过安装 redis 可视化工具 RedisDesktopManager 来查看之前保存的数

据：

二、缓存失效问题 1、高并发下缓存失效问题-缓存穿透 @Autowired StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test public void testStringRedisTemplate(){ // 操作字符串 ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue(); // 保存 ops.set("hello", "world_"+ UUID.randomUUID().toString()); // 查询 String hello = ops.get("hello"); System.out.println("获取之前保存的数据："+hello); }

缓存穿透： 指查询一个一定不存在 的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据

库，但是数据库也无此记录，我们没有将这次查询的null写入缓存，这将导致这

个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义

风险： 利用不存在的数据进行攻击，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃

解决： null结果缓存，并加入短暂过期时间 2、高并发下缓存失效问题-缓存雪崩

缓存雪崩： 缓存雪崩是指在我们设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓

存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时 压力过重雪崩。

解决： 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，这样每一个缓存的过 期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。 3、高并发下缓存失效问题-缓存击穿