商户查询缓存

violet2025/02/14

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TIP

① 什么是缓存？

② 添加商户缓存

③ 缓存更新策略

④ 实现商铺和缓存与数据库双写一致

⑤ 缓存穿透问题的解决思路

⑥ 编码解决商品查询的缓存穿透问题

⑦ 缓存雪崩问题及解决思路

⑧ 缓存击穿问题及解决思路

⑨ 利用互斥锁解决缓存击穿问题

⑩ 利用逻辑过期解决缓存击穿问题

⑪ 封装 Redis 工具类

① 什么是缓存？

前言：什么是缓存？

就像自行车，越野车的避震器

bzq

举个例子：越野车，山地自行车，都拥有 避震器 ，防止车体加速后因惯性，在酷似 U 字母的地形上飞跃，硬着陆导致的损害，像个弹簧一样

同样实际开发中，系统也需要避震器，防止过高的数据访问猛冲系统，导致器线程无法及时处理信息而瘫痪

这在实际开发中对企业来讲，对产品口碑，用户评价都是致命的，所以企业非常重视缓存技术

缓存（Cache），就是数据交换的缓冲区，俗称的缓存就是缓冲区内的数据，一般从数据库中获取，存储于本地代码，例如：

例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发

例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存

例3:Static final Map<K,V> map =  new HashMap(); 本地缓存

由于其被 Static 修饰，所以随着类的加载而被加载到内存之中，作为本地缓存，由于其又被 final 修饰，所以其引用 例3：map 和对象例3：new HashMap 之间的关系是固定的，不能改变，因此不用担心赋值 = 导致缓存失效

1 为什么要使用缓存

一句话，因为速度快，好用

缓存数据存储于代码中，而代码运行在内存中，内存的读写性能远高于磁盘，缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力

实际开发过程中，企业的数据量，少则几十万，多则几千万，这么大数据量，如果没有缓存来作为避震器，系统几乎是撑不住的，所以企业会大量运用到缓存技术

但是缓存也会增加代码复杂度和运营成本

2 如何使用缓存

实际开发中，会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升，例如：本地缓存于 redis 中的缓存并发使用

浏览器缓存：主要用于存在于浏览器端的缓存
应用层缓存：可以分为 tomcat 本地缓存，比如之前提到的 map，或者是使用 redis 作为缓存
数据库缓存：在数据库中有一片空间是 buffer pool，增改查数据都会先加载到 mysql 的缓存中
CPU缓存：当代计算机最大问题是 cpu 性能提升了但内存读写速度没有跟上，所以为了适应当下的情况，增加了 cpu 的 L1、L2、L3级缓存

② 添加商户缓存

在我们查询商户信息时，我们是直接操作从数据库中去进行查询，大致逻辑是这样，直接查询数据库那肯定慢，所以我们需要增加缓存

@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
    //这里是直接查询数据库
    return shopService.queryById(id);
}

1 缓存模型和思路

标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存，如果缓存数据存在，则直接从缓存中返回，如果缓存数据不存在，再查询数据库，然后将数据存入 redis。

2 代码如下

代码思路：如果缓存有，则直接返回，如果缓存不存在，则查询数据库，然后存入 redis。

③ 缓存更新策略

缓存更新是 redis 为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向 redis 插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以 redis 会对部分数据进行更新，或者把他叫为淘汰更合适。

内存淘汰：redis 自动进行，当 redis 内存达到咱们设定的 max-memery 的时候，会自动触发淘汰机制，淘汰掉一些不重要的数据（可以自己设置策略方式）
超时剔除：当我们给 redis 设置了过期时间 ttl 之后，redis 会将超时的数据进行删除，方便我们继续使用缓存
主动更新：我们可以手动调用方法把缓存删掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题

1 数据库缓存不一致解决方案

由于我们的缓存的数据来自于数据库，而数据库的数据是会发生变化的，因此，如果当数据库中数据发生变化，而缓存却没有同步，此时就会有一致性问题存在，其后果是：

用户使用缓存中的过时数据，就会产生类似多线程数据安全问题，从而影响业务，产品口碑等，怎么解决呢？有如下几种方案：

Cache Aside Pattern 人工编码方式：缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案

Read/Write Through Pattern：由系统本身完成，数据库与缓存的问题交由系统本身去处理

Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，其他线程去异步处理数据库，实现最终一致

2 数据库和缓存不一致采用什么方案

综合考虑使用方案一，但是方案一调用者如何处理呢？这里有几个问题

操作缓存和数据库有三个问题需要考虑：

如果采用第一个方案，那么假设我们每次操作数据库后，都操作缓存，但是中间如果没有人查询，那么这个更新动作实际上只有最后一次生效，中间的更新动作意义并不大，我们可以把缓存删除，等待再次查询时，将缓存中的数据加载出来

删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作多❌
- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存✔
如何保证缓存与数据库的操作同时成功或失败？
- 单体系统：将缓存与数据库操作放在一个事务
- 分布式系统：利用 TCC 等分布式事务方案

应该具体操作缓存还是操作数据库，我们应当先操作数据库，再删除缓存，原因在于，如果你选择第一种方案，再两个线程并发来访问时，假设线程1先来，他把缓存删了，此时线程2过来，他查询数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1在执行更新动作，实际上写入的就是旧的数据，新的数据被旧数据覆盖了

先操作缓存还是先操作数据库？
- 先删除缓存，再操作数据库
- 先操作数据库，再删除缓存

总结：

缓存更新策略的最佳实践方案：

低一致性需求：使用 Redis 自带的内存淘汰机制
高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
- 读操作：
  - 缓存命中则直接返回
  - 缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
- 写操作：
  - 先写数据库，然后再删除缓存
  - 要确保数据库与缓存操作的原子性

④ 实现商铺和缓存与数据库双写一致

核心思路如下：

修改 ShopController 中的业务逻辑，满足下面的需求：

根据 id 查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间

根据 id 修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存

修改重点代码1：修改 ShopServiceImpl 的 queryById 方法

设置 redis 缓存时添加过期时间

修改重点代码2

代码分析，通过之前的淘汰，我们确定了采用删除策略，来解决双写问题，当我们修改了数据之后，然后把缓存中的数据进行删除，查询时发现缓存中没有数据，则会从 mysql 中加载最新的数据，从而避免数据库和缓存不一致的问题

⑤ 缓存穿透问题的解决思路

缓存穿透：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

常见的解决方案有两种：

缓存空对象
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：
  - 额外的内存消耗
  - 可能造成短期的不一致
布隆过滤
- 优点：内存占用较少，没有多余的 key
- 缺点：
  - 实现复杂
  - 存在误判可能

缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求 redis ，但是此时 redis 中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如 redis 这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到 redis 中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在 redis 中也能找到这个数据就不会进入缓存了

布隆过滤：布隆过滤其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想来判断当前这个要查询的数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求回去访问 redis ，哪怕此时 redis 中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据之后，再将其放入到 redis 中，假设布隆过滤判断这个数据不存在，则直接返回，这种方式的有点在于节约内存空间，缺点在于实现复杂并且可能存在误判，误判原因在于，布隆过滤器走的是哈希思想，只要是哈希思想，就可能存在哈希冲突

⑥ 编码解决商品查询的缓存穿透问题

核心思路如下：

在原来的逻辑中，我们如果发现这个数据在 mysql 中不存在，直接就返回 404 了，这样是会存在缓存穿透问题的

现在的逻辑中：如果这个数据不存在，我们不会返回 404 ，还是会把这个数据写入到 redis 中，并且将 value 设置为空，当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个 value 是否是 null，如果是 null ，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //1、从redis查询缓存
        String shouJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
        //2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shouJson)) {
            // 3、存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shouJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        //4、不存在，根据id查询数据库
        Shop shopEntity = getById(id);
        //5、不存在、返回错误
        if (shopEntity == null) {
            // 将空值写入 redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        //6、存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shopEntity), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);
    }

小总结：

缓存穿透产生的原因是什么？

用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力

缓存穿透的解决方案有哪些？

缓存 null 值
布隆过滤
增强 id 的复杂度，避免被猜测 id 规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流

⑦ 缓存雪崩问题及解决思路

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存 key 同时失效或者 Redis 服务宕机，导致大量请求达到数据库，带来巨大压力

解决方案：

给不同的 key 的 TTL 添加随机值
利用 Redis 集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

⑧ 缓存击穿问题及解决思路

缓存击穿问题也叫热点 key 问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务比较复杂的 key 突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种：

互斥锁
逻辑过期

逻辑分析：假设线程1在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存中，此时只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能冲缓存中加载这些数据了，但是假设在线程1没有走完的时候，后续的线程2，线程3，线程4同时过来访问当前这个方法，那么这些线程都不能冲缓存中查询到数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没有查到，接着同一时间去访问数据库，同时的执行数据库代码，对数据库访问压力过大

解决方案一、使用锁来解决：

因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能。因为此时会让查询的性能从并行变成串行，我们可以采用 tryLock 方法 + double check 来解决这样的问题。

假设现在线程1 来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得锁，那么线程2就可以进行到休眠，知道线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。

解决方案二、逻辑过期方案：

方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对 key 设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。

我们把过期时间设置在 redis 的 value 中，注意：这个过期时间并不会直接作用于 redis ，而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程 1 去查询缓存，然后从 value 中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程 1 去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个线程去进行以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁，而线程 1 直接进行返回，假设现在线程 3 过来访问，由于线程 2 持有着锁，所以线程 3 无法获得锁，线程 3 也直接返回数据，只有等到新开的线程 2 把重建数据构建完后，其他线程才能返回正确的数据。

这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于构建完缓存之前，返回的都是脏数据。

进行对比

互斥锁方案：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行性能肯定受到影响

逻辑过期方案：线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦

⑨ 利用互斥锁解决缓存击穿问题

核心思路：相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是，进行查询之后，如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得了锁，如果没有获得到，则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁位置，才能进行查询

如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入 redis，再释放锁，返回数据，利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿

操作锁的代码：

核心思路就是利用 redis 的 setnx 方法来表示获取锁，该方法含义是 redis 中如果没有这个 key，则插入成功，返回 1 ，在 StringRedisTemplate 中返回 true ，如果有这个 key 则插入失败，则返回 0 ，在 StringRedisTemplate 返回 false ，我们可以通过 true ，或者是 false ，来表示是否有线程成功插入 key ，成功插入的 key 的线程我们认为他就是获得锁的线程。

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

操作代码：

 public Shop queryWithMutex(Long id)  {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
        // 2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在,直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断命中的值是否是空值
        if (shopJson != null) {
            //返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重构
        //4.1 获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断否获取成功
            if(!isLock){
                //4.3 失败，则休眠重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.4 成功，根据id查询数据库
             shop = getById(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if(shop == null){
                 //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return null;
            }
            //6.写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        }catch (Exception e){
            throw new RuntimeException(e);
        }
        finally {
            //7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }

⑩ 利用逻辑过期解决缓存击穿问题

需求：修改根据 id 查询商铺的业务，基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题

思路分析：当用户开始查询 redis 时，判断是否命中，如果没有命中则直接返回空数据，不查询数据库，而一旦命中后，将 value 取出，判断 value 中的过期时间是否满足，如果没有过期，则直接返回 redis 中的数据，如果过期，则在开启独立线程后直接返回之前的数据，独立线程去重构有数据，重构完成后释放互斥锁。

步骤一：

新建一个实体类，我们采用第二个方案，这个方案，对原来代码没有侵入性。

@Data
public class RedisData {
    private LocalDateTime expireTime;
    private Object data;
}

步骤二：

在 ShopServiceImpl 新增此方法，利用单元测试进行缓存预热

在测试类中

步骤三：

正式代码

private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
public Shop queryWithLogicalExpire( Long id ) {
    String key = CACHE_SHOP_KEY + 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
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
    Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
    LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
    // 5.判断是否过期
    if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
        // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
        return shop;
    }
    // 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){
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{

            try{
                //重建缓存
                this.saveShop2Redis(id,20L);
            }catch (Exception e){
                throw new RuntimeException(e);
            }finally {
                unlock(lockKey);
            }
        });
    }
    // 6.4.返回过期的商铺信息
    return shop;
}

⑪ 封装Redis工具类

基于 StringRedisTemplate 封装一个缓存工具类，满足下列需求：

方法1：将任意 Java 对象序列化为 json 并存储在 string 类型的 key 中，并且可以设置 TTL 过期时间
方法2：将任意 Java 对象序列化为 json 并存储在 string 类型的 key 中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
方法3：根据指定的 key 查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
方法4：根据指定的 key 查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题

将逻辑进行封装

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    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, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }

    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
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.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;
    }

    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 = LOCK_SHOP_KEY + 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, "", CACHE_NULL_TTL, 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;
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}

在ShopServiceImpl 中

@Resource
private CacheClient cacheClient;

  @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 逻辑过期解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);
    }

商户查询缓存

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