仿黑马点评-redis整合【三、缓存工具封装】

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案列

上节回顾 仿黑马点评-redis整合【二——商户查询缓存】——缓存穿透、缓存击穿的解决

一些工具代码

  //设置锁
    private boolean tryLock(String key) {
        //我们利用redis中的 setnx
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    //释放锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
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方法一set

• 先写工具
  

我们需要json字符串，用hutool工具包的方法

• 代码

 //方法一
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,unit);
    }
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方法二 setWithLogicalExpire

逻辑过期：存数据的时候，给数据加上逻辑过期的字段

 //方法二
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){

        //设置逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));//过期时间
        //写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
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方法三 queryWithPassThrough

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;
    }
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在ShopServiceImpl改造

 @Override
    public Result queryById(Long id) {
    Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(
                CACHE_SHOP_KEY,
                id, Shop.class,
                this::getById,
                60l, TimeUnit.MINUTES);

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

}
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方法四 queryWithLogicalExpire

//方法四
    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
            ExcutorService_CACHE_RECUTOR.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;
    }
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