分布式项目中锁的应用（本地锁-_redis【setnx】-_redisson-_springcache）-fen-bu-shi-xiang-mu-zhong-suo-de-ying-yong--ben-de-suo--redissetnx-springcache-redisson（一）https://developer.aliyun.com/article/1469578

数据一致性

写模式，会存在数据一致性问题：
  1.加读写锁实现（所以对一致性高的数据不要放在缓存里）
  2.引入canal，感知mysql更新去更新缓存
  3.读多写多，直接查数据库

1.双写模式和失效模式与最终一致性（指修改数据方案）

注：双写模式和失效模式都会导致数据一致性问题（写和读操作并发时导致，解决，读与写操作加读写锁）
双写模式：
  描述：同时写
  漏洞：缓存有脏数据。操作1写缓存慢于操作2写缓存，导致缓存与DB数据不一致
  解决：
    方案1：写数据库+写缓存整个加锁
    方案2：业务是否允许暂时性数据不一致问题，若允许则给数据设置一个过期时间即可
失效模式：
  描述：DB写完，删除缓存
  注：下图有错误，用户3先读db-1，然后用户2再写db-2，用户2删缓存，用户3写缓存【写入脏数据1】
  漏洞：缓存有脏数据。用户3将db-1写入了缓存
  解决：
    方案1：写数据库+写缓存整个加锁
    方案2：业务是否允许暂时性数据不一致问题，若允许则给数据设置一个过期时间即可
二者都有脏数据的可能性

2.解决方案（选用失效模式）

三种方案：
  1.仅加过期时间即可（首先考虑业务造成脏数据的概率，例如用户维度数据（订单数据、用户数据）并发几率很小，每过一段时间触发读的主动更新）
  2.canal订阅binlog的方式（菜单、商品介绍等基础数据）【完美解决】
  3.加读写锁
  4.实时性、一致性要求高的数据，应该直接查数据库
    
最终方案：
    1.所有数据加上过期时间
    2.读写数据加分布式读写锁（经常写的数据不要放在缓存里）

2.1.canal

canal：
    阿里开源的中间件，可以作为数据库的从服务器，订阅数据库的binlog日志，数据更新canal也同步更新redis
    
另一作用：
    解析不同的表日志分析计算生成一张新的表记录
    案例：
      根据用户访问的商品记录、订单记录 + 商品记录表共同生成一张用户推荐表，展示首页的数据（每个用户的首页推荐数据是不一样的）

SpringCache

简介：
    通过注解实现缓存；属于spring内容不是springboot
文档：
    https://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/integration.html#spring-integration

1.整合

注：name::key，缓存区域化指name，key是键
1.引入SpringCache依赖
<!--Spring Cache，使用注解简化开发-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
    
2.引入redis依赖
<!--redis启动器-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
    
3.这一步只是查看一下自动配置类+属性类，没有实际编码动作
    1）自动配置以下内容：
    属性类：CacheProperties.java【属性以spring.cache开头】
    自动配置类：CacheAutoConfiguration.java【会导入RedisCacheConfiguration配置】
    redis自动配置类：RedisCacheConfiguration.java【往IOC注入了redis缓存管理器】
    redis缓存管理器：RedisCacheManager【会初始化所有缓存（决定每个缓存使用什么配置）】
      【如果RedisCacheConfiguration有就使用，没有就使用默认的（导致缓存使用默认配置，默认配置值来自于this.cacheProperties.getRedis()）】
    注：缓存区域化只是springcache的内容，在redis里数据存放没有区域化的概念，体现为 name::key
    
4.注解解释：
    @Cacheable：更新缓存【读操作：如果当前缓存存在方法不被执行，不存在则执行get方法并更新缓存】
    @CacheEvict：删除缓存【写操作：失效模式，方法执行完删除缓存】
    @CachePut：更新缓存【写操作：双写模式，方法执行完更新缓存】
    @Caching：组合以上多个缓存操作
    @CacheConfig：在类级别共享缓存的相同配置
    
5.属性
spring:
  redis:
    host: 192.168.56.10
    port: 6379
  cache:
    type: redis # 使用redis作为缓存
    redis:
      time-to-live: 3600s # 过期时间
      # key-prefix: CACHE_ # 会导致自己在@Cacheable里设置的名字失效，所以这里不指定
      use-key-prefix: true # key值加前缀
      cache-null-values: true # 缓存控制
6.默认行为：
  key自动生成：缓存名字::key值
    默认过期时间：-1
    value值默认序列化方式：jdk序列化【值使用jdk序列化后存放到redis】
7.自定义行为
    缓存名字：value = {"category"}【区域划分】
  key值：key = "'levelCategorys'"
        【接收一个SpEl表达式，可以获取当前方法名，参数列表，单引号表字符串】
        【使用方法名作为key："#root.method.name"】
    过期时间：在application.yml中指定
    修改序列化方式要在配置类中修改
8.配置类【添加@EnableCache使用springcache】
@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
@EnableCaching
@Configuration
public class MyCacheConfig {
 
//    @Autowired
//    CacheProperties cacheProperties;
    /**
     * 需要将配置文件中的配置设置上
     * 1、使配置类生效
     * 1）开启配置类与属性绑定功能EnableConfigurationProperties
     *
     * @ConfigurationProperties(prefix = "spring.cache")  public class CacheProperties
     * 2）注入就可以使用了
     * @Autowired CacheProperties cacheProperties;
     * 3）直接在方法参数上加入属性参数redisCacheConfiguration(CacheProperties redisProperties)
     * 自动从IOC容器中找
     * <p>
     * 2、给config设置上
     */
    @Bean
    RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(CacheProperties cacheProperties) {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
        config = config.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()));
        config = config.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
        // 当自己往IOC注入了RedisCacheConfiguration配置类时，以下参数全都失效，需要手动设置
        CacheProperties.Redis redisProperties = cacheProperties.getRedis();
        if (redisProperties.getTimeToLive() != null) {
            config = config.entryTtl(redisProperties.getTimeToLive());
        }
        if (redisProperties.getKeyPrefix() != null) {
            config = config.prefixCacheNameWith(redisProperties.getKeyPrefix());
        }
        if (!redisProperties.isCacheNullValues()) {
            config = config.disableCachingNullValues();
        }
        if (!redisProperties.isUseKeyPrefix()) {
            config = config.disableKeyPrefix();
        }
        return config;
    }
}
        
9.使用案例：在service层代码上添加注解
/**
 * 查出所有1级分类
 */
@Cacheable(value = {"category"}, key = "'level1Categorys'")
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
    System.out.println("调用了getLevel1Categorys...");
    // 查询父id=0
    return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
}

redis缓存管理器源码，会初始化过期时间、key前缀、空数据是否缓存、是否使用缓存前缀

2.读模式与写模式

2.1.读模式

直接在get方法上添加@Cacheable即可
/**
 * 查出所有1级分类
 */
@Cacheable(value = {"category"}, key = "'level1Categorys'")
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
    System.out.println("调用了getLevel1Categorys...");
    // 查询父id=0
    return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
}

2.2.写模式

失效模式

/**
 * 级联更新
 * 缓存策略：失效模式，方法执行完删除缓存
 */
@CacheEvict(value = "category", key = "'level1Categorys'")
@Transactional
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
    this.updateById(category);
    if (!StringUtils.isEmpty(category.getName())) {
        // 更新冗余表
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        // TODO 更新其他冗余表
    }
}

双写模式

/**
 * 级联更新
 * 缓存策略：双写模式，方法执行完更新缓存
 */
@CachePut(value = "category", key = "'level1Categorys'")
@Transactional
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
    this.updateById(category);
    if (!StringUtils.isEmpty(category.getName())) {
        // 更新冗余表
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        // TODO 更新其他冗余表
    }
}

2.3.@Caching+失效模式+解决击穿、雪崩、穿透（分布式锁）

失效模式，级联更新类型时，删除与类型相关的所有缓存
两种方式：
    方式1：指定每个key
    @Caching(evict = {
        @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevel1Categorys'"),
        @CacheEvict(value = "category", key = "'getCatalogJson'")
    })
    
    方式2：直接删除区域化内所有缓存
    @CacheEvict(value = {"category"}, allEntries = true)

/**
 * 级联更新所有关联表的冗余数据
 * 缓存策略：失效模式，方法执行完删除缓存
 */
@CacheEvict(value = {"category"}, allEntries = true)
@Transactional
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
    this.updateById(category);
    if (!StringUtils.isEmpty(category.getName())) {
        // 更新冗余表
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        // TODO 更新其他冗余表
    }
}
/**
 * 查出所有1级分类
 */
@Cacheable(value = {"category"}, key = "'getLevel1Categorys'")
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
    System.out.println("调用了getLevel1Categorys...");
    // 查询父id=0
    return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
}
/**
 * 查询三级分类并封装成Map返回
 * 使用SpringCache注解方式简化缓存设置
 */
@Cacheable(value = {"category"}, key = "'getCatalogJson'")
@Override
public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatalogJsonWithSpringCache() {
    // 未命中缓存
    // 1.抢占分布式锁，同时设置过期时间【不使用读写锁，因为就是为了防止缓存击穿】
    RLock lock = redisson.getLock(CategoryConstant.LOCK_KEY_CATALOG_JSON);
    lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
    try {
        // 2.double check，占锁成功需要再次检查缓存
        // 查询非空即返回
        String catlogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("getCatalogJson");
        if (!StringUtils.isEmpty(catlogJSON)) {
            // 查询成功直接返回不需要查询DB
            Map<String, List<Catalog2VO>> result = JSON.parseObject(catlogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
            });
            return result;
        }
        // 3.查询所有分类，按照parentCid分组
        Map<Long, List<CategoryEntity>> categoryMap = baseMapper.selectList(null).stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(key -> key.getParentCid()));
        // 4.获取1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = categoryMap.get(0L);
        // 5.封装数据
        Map<String, List<Catalog2VO>> result = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(key -> key.getCatId().toString(), l1Category -> {
            // 6.查询2级分类，并封装成List<Catalog2VO>
            List<Catalog2VO> catalog2VOS = categoryMap.get(l1Category.getCatId())
                    .stream().map(l2Category -> {
                        // 7.查询3级分类，并封装成List<Catalog3VO>
                        List<Catalog2VO.Catalog3Vo> catalog3Vos = categoryMap.get(l2Category.getCatId())
                                .stream().map(l3Category -> {
                                    // 封装3级分类VO
                                    Catalog2VO.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2VO.Catalog3Vo(l2Category.getCatId().toString(), l3Category.getCatId().toString(), l3Category.getName());
                                    return catalog3Vo;
                                }).collect(Collectors.toList());
                        // 封装2级分类VO返回
                        Catalog2VO catalog2VO = new Catalog2VO(l1Category.getCatId().toString(), catalog3Vos, l2Category.getCatId().toString(), l2Category.getName());
                        return catalog2VO;
                    }).collect(Collectors.toList());
            return catalog2VOS;
        }));
        return result;
    } finally {
        // 8.释放锁
        lock.unlock();
    }
}

4.细节

2.1.@ConfigurationProperties标注方法上使用

使用@ConfigurationProperties标注在方法上使用时必须配合@Bean + @Configuration使用
    
@Configuration
public class DruidDataSourceConfig {
    /**
     * DataSource 配置
     * @return
     */
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.read")
    @Bean(name = "readDruidDataSource")
    public DataSource readDruidDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }
    /**
     * DataSource 配置
     * @return
     */
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.write")
    @Bean(name = "writeDruidDataSource")
    @Primary
    public DataSource writeDruidDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }
}

spring.datasource.druid.write.username=root
spring.datasource.druid.write.password=1
spring.datasource.druid.write.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.druid.read.url=jdbc:mysql://localhost:3306/jpa
spring.datasource.druid.read.username=root
spring.datasource.druid.read.password=1
spring.datasource.druid.read.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

2.2.@ConfigurationProperties标注类上使用

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
@Component
@Setter
@Getter
public class DatasourcePro {
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    // 配置文件中是driver-class-name, 转驼峰命名便可以绑定成
    private String driverClassName;
    private String type;
}
@Controller
@RequestMapping(value = "/config")
public class ConfigurationPropertiesController {
    @Autowired
    private DatasourcePro datasourcePro;
    @RequestMapping("/test")
    @ResponseBody
    public Map<String, Object> test(){
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("url", datasourcePro.getUrl());
        map.put("userName", datasourcePro.getUsername());
        map.put("password", datasourcePro.getPassword());
        map.put("className", datasourcePro.getDriverClassName());
        map.put("type", datasourcePro.getType());
        return map;
    }
}

spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:8888/test?useUnicode=false&autoReconnect=true&characterEncoding=utf-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

2.3. @EnableConfigurationProperties标注在类上使用

@EnableConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.read")
@Configuration
public class DruidDataSourceConfig {
    /**
     * DataSource 配置
     * @return
     */
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.read")
    @Bean(name = "readDruidDataSource")
    public DataSource readDruidDataSource(JDBCProperties properties) {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        // dataSource.setUrl(properties.getXX)
        return dataSource;
    }
    /**
     * DataSource 配置
     * @return
     */
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.write")
    @Bean(name = "writeDruidDataSource")
    @Primary
    public DataSource writeDruidDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }
}

5.spring-cache不足

1、读模式:
  缓存穿透:查询一个DB不存在的数据。解决:缓存空数据;ache-null-values=true【布隆过滤器】
  缓存击穿:大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决:加锁; 默认未加锁【sync = true】只是本地锁
  缓存雪崩:大量的key同时过期。解决:加上过期时间。: spring.cache.redis.time-to-live= 360000s
2、写模式:（缓存与数据库一致)（没有解决）
  1)、手动读写加锁。
  2)、引入canal，感知mysql的更新去更新缓存
  3)、读多写多，直接去查询数据库就行
  
总结:
  常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）﹔完全可以使用Spring-Cache，写模式(只要缓存的数据有过期时间就可以）
  特殊数据:特殊设计（canal、读写锁）
                                                     
在RedisCache里面打断点查看get同步方法

最终版：失效模式+解决击穿、雪崩、穿透（本地锁）

/**
 * 级联更新所有关联表的冗余数据
 * 缓存策略：失效模式，方法执行完删除缓存
 */
@CacheEvict(value = {"category"}, allEntries = true)
@Transactional
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
    this.updateById(category);
    if (!StringUtils.isEmpty(category.getName())) {
        // 更新冗余表
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        // TODO 更新其他冗余表
    }
}
/**
 * 查出所有1级分类
 */
@Cacheable(value = {"category"}, key = "'getLevel1Categorys'", sync = true)
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
    System.out.println("调用了getLevel1Categorys...");
    // 查询父id=0
    return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
}
/**
 * 查询三级分类并封装成Map返回
 * 使用SpringCache注解方式简化缓存设置
 */
@Cacheable(value = {"category"}, key = "'getCatalogJson'", sync = true)
@Override
public Map<String, List<Catalog2VO>> getCatalogJsonWithSpringCache() {
    // 未命中缓存
    // 1.double check，占锁成功需要再次检查缓存（springcache使用本地锁）
    // 查询非空即返回
    String catlogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("getCatalogJson");
    if (!StringUtils.isEmpty(catlogJSON)) {
        // 查询成功直接返回不需要查询DB
        Map<String, List<Catalog2VO>> result = JSON.parseObject(catlogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2VO>>>() {
        });
        return result;
    }
    // 2.查询所有分类，按照parentCid分组
    Map<Long, List<CategoryEntity>> categoryMap = baseMapper.selectList(null).stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(key -> key.getParentCid()));
    // 3.获取1级分类
    List<CategoryEntity> level1Categorys = categoryMap.get(0L);
    // 4.封装数据
    Map<String, List<Catalog2VO>> result = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(key -> key.getCatId().toString(), l1Category -> {
        // 5.查询2级分类，并封装成List<Catalog2VO>
        List<Catalog2VO> catalog2VOS = categoryMap.get(l1Category.getCatId())
                .stream().map(l2Category -> {
                    // 7.查询3级分类，并封装成List<Catalog3VO>
                    List<Catalog2VO.Catalog3Vo> catalog3Vos = categoryMap.get(l2Category.getCatId())
                            .stream().map(l3Category -> {
                                // 封装3级分类VO
                                Catalog2VO.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2VO.Catalog3Vo(l2Category.getCatId().toString(), l3Category.getCatId().toString(), l3Category.getName());
                                return catalog3Vo;
                            }).collect(Collectors.toList());
                    // 封装2级分类VO返回
                    Catalog2VO catalog2VO = new Catalog2VO(l1Category.getCatId().toString(), catalog3Vos, l2Category.getCatId().toString(), l2Category.getName());
                    return catalog2VO;
                }).collect(Collectors.toList());
        return catalog2VOS;
    }));
    return result;
}

StringRedisTemplate

1.一些使用案例

1.1.BoundHashOperations

/**
 * 根据用户信息获取购物车redis操作对象
 */
private BoundHashOperations<String, Object, Object> getCartOps() {
    // 获取用户登录信息
    UserInfoTO userInfo = CartInterceptor.threadLocal.get();
    String cartKey = "";
    if (userInfo.getUserId() != null) {
        // 登录态，使用用户购物车
        cartKey = CartConstant.CART_PREFIX + userInfo.getUserId();
    } else {
        // 非登录态，使用游客购物车
        cartKey = CartConstant.CART_PREFIX + userInfo.getUserKey();
    }
    // 绑定购物车的key操作Redis
    BoundHashOperations<String, Object, Object> operations = redisTemplate.boundHashOps(cartKey);
    return operations;
}

get方法：

/**
 * 根据skuId获取购物车商品信息
 */
@Override
public CartItemVO getCartItem(Long skuId) {
    // 获取购物车redis操作对象
    BoundHashOperations<String, Object, Object> cartOps = getCartOps();
    String cartItemJSONString = (String) cartOps.get(skuId.toString());
    CartItemVO cartItemVo = JSON.parseObject(cartItemJSONString, CartItemVO.class);
    return cartItemVo;
}

put方法：

/**
 * 添加sku商品到购物车
 */
@Override
public CartItemVO addToCart(Long skuId, Integer num) throws ExecutionException, InterruptedException {
    // 获取购物车redis操作对象
    BoundHashOperations<String, Object, Object> operations = getCartOps();
    // 获取商品
    String cartItemJSONString = (String) operations.get(skuId.toString());
    if (StringUtils.isEmpty(cartItemJSONString)) {
        // 购物车不存在此商品，需要将当前商品添加到购物车中
        CartItemVO cartItem = new CartItemVO();
        CompletableFuture<Void> getSkuInfoFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            // 远程查询当前商品信息
            R r = productFeignService.getInfo(skuId);
            SkuInfoVO skuInfo = r.getData("skuInfo", new TypeReference<SkuInfoVO>() {
            });
            cartItem.setSkuId(skuInfo.getSkuId());// 商品ID
            cartItem.setTitle(skuInfo.getSkuTitle());// 商品标题
            cartItem.setImage(skuInfo.getSkuDefaultImg());// 商品默认图片
            cartItem.setPrice(skuInfo.getPrice());// 商品单价
            cartItem.setCount(num);// 商品件数
            cartItem.setCheck(true);// 是否选中
        }, executor);
        CompletableFuture<Void> getSkuAttrValuesFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            // 远程查询attrName:attrValue信息
            List<String> skuSaleAttrValues = productFeignService.getSkuSaleAttrValues(skuId);
            cartItem.setSkuAttrValues(skuSaleAttrValues);
        }, executor);
        CompletableFuture.allOf(getSkuInfoFuture, getSkuAttrValuesFuture).get();
        operations.put(skuId.toString(), JSON.toJSONString(cartItem));
        return cartItem;
    } else {
        // 当前购物车已存在此商品，修改当前商品数量
        CartItemVO cartItem = JSON.parseObject(cartItemJSONString, CartItemVO.class);
        cartItem.setCount(cartItem.getCount() + num);
        operations.put(skuId.toString(), JSON.toJSONString(cartItem));
        return cartItem;
    }
}

分布式项目中锁的应用（本地锁-_redis【setnx】-_redisson-_springcache）-fen-bu-shi-xiang-mu-zhong-suo-de-ying-yong--ben-de-suo--redissetnx-springcache-redisson（二）

数据一致性

1.双写模式和失效模式与最终一致性（指修改数据方案）

2.解决方案（选用失效模式）

2.1.canal

SpringCache

1.整合

2.读模式与写模式

2.1.读模式

2.2.写模式

失效模式

双写模式

2.3.@Caching+失效模式+解决击穿、雪崩、穿透（分布式锁）

4.细节

2.1.@ConfigurationProperties标注方法上使用

2.2.@ConfigurationProperties标注类上使用

2.3. @EnableConfigurationProperties标注在类上使用

5.spring-cache不足

最终版：失效模式+解决击穿、雪崩、穿透（本地锁）

StringRedisTemplate

1.一些使用案例

1.1.BoundHashOperations

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2.2.写模式

失效模式

双写模式

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2.1.@ConfigurationProperties标注方法上使用

2.2.@ConfigurationProperties标注类上使用

2.3. @EnableConfigurationProperties标注在类上使用

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