此工具解决了Redis的缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的问题，更多的可参考泛型与Function的使用！非常好的一种方式！
注意，下方代码依赖了Hutool工具包，以及引用了几个字符常量，自行换成任意字符即可！
介绍：
缓存击穿 queryWithPassThrough 缓存穿透 queryWithMutex 缓存雪崩 queryWithLogicalExpire
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.HashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
@Slf4j
@Component // 注册为IOC容器的Bean，使用直接Autowired
public class CacheClient {
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// 定义一个线程池，方便开启线程去执行操作
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
// 添加一个String类型的键值对
public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
}
// 设置逻辑过期Key，以实现避免缓存击穿
public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
// 设置逻辑过期
HashMap<String, Object> hashMap = new HashMap();
hashMap.put("data", value);
hashMap.put("expireTime", LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
// 写入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(hashMap));
/**
RedisData redisData = new RedisData();
//redisData.setData(value);
//redisData.setExpireTime();
// 写入Redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
**/
}
// 缓存穿透解决方案：正常查询，正常走。如果DB没有数据，则插入带有TTL的空值
public <R, ID> R queryWithPassThrough(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
// 3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (json != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.不存在，根据id查询数据库
R r = dbFallback.apply(id);
// 5.不存在，返回错误
if (r == null) {
// 将空值写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 5, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
return r;
}
// 缓存雪崩的解决方案：询逻辑过期，如果过期了，那就重新插入进去
public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(json)) {
// 3.存在，直接返回
return null;
}
// 4.命中，需要先把json反序列化为对象
HashMap<String,Object> hashMap = JSONUtil.toBean(json, HashMap.class);
R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) hashMap.get("data"), type);
/**
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
**/
LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.parse((CharSequence) hashMap.get("expireTime"), DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd E HH:mm:ss"));
// 5.判断是否过期,使用的是纯JDK的工具
if (localDateTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 5.1.未过期，直接返回店铺信息
return r;
}
// 5.2.已过期，需要缓存重建
// 6.缓存重建
// 6.1.获取互斥锁
String lockKey = "LOCK_SHOP_KEY" + id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 6.2.判断是否获取锁成功
if (isLock) {
// 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
// 查询数据库
R newR = dbFallback.apply(id);
// 重建缓存
this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 释放锁
unlock(lockKey);
}
});
}
// 6.4.返回过期的商铺信息
return r;
}
// 缓存雪崩解决方案：互斥锁：自己会调用自己，如果Key不存在，则只有一个线程执行插入DB操作
public <R, ID> R queryWithMutex(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (shopJson != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.实现缓存重建
// 4.1.获取互斥锁
String lockKey = "Operate:AddLock" + id;
R r = null;
try {
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 4.2.判断是否获取成功
if (!isLock) {
// 4.3.获取锁失败，休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
}
// 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
r = dbFallback.apply(id);
// 5.不存在，返回错误
if (r == null) {
// 将空值写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 5, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 7.释放锁
unlock(lockKey);
}
// 8.返回
return r;
}
// 尝试加锁
private boolean tryLock(String key) {
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
// 解锁
private void unlock(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
特殊说明：
上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！转载记得标注原文链接：www.zanglikun.com
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