在业务初始阶段，流量很少的情况下，通过直接操作数据是可行的操作，但是随着业务量的增长，用户的访问量也随之增加，在该阶段自然需要使用一些手段(缓存)来减轻数据库的压力；所谓遇事不决，那就加一层。
在当前技术栈中，redis当属缓存的第一梯队了，但是随着缓存的引入，业务架构和问题也随之而来。
缓存好处：
- 降低后端负载
- 提高读写效率，降低响应时间
缓存成本：
- 数据一致性成本
- 代码维护成本
- 运维成本
场景选择
缓存更新策略
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)
宝塔redis配置图：
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，方便咱们继续使用缓存
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
业务场景：
- 低一致性需求：使用内存淘汰机制。
- 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
数据缓存不一致的解决方案
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，无效写操作较多
- 删除缓存(V)：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的同时成功或失败？
- 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
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(V)
结论：先操作数据库，在操作缓存
第一种(淘汰)：
假设线程1先来，他先把缓存删了，此时线程2过来，他查询缓存数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1再执行更新动作时，实际上写入的就是旧的数据，新的数据被旧数据覆盖了。
第二种：也会出现一个时差的问题，但是需要满足以下条件
两个读写线程同时访问
缓存刚好失效(查询未命中)
在线程一写入缓存的时间内，线程二要完成数据库的更新和删除缓存
- 缓存写入速度很快
- 写数据库一般会先「加锁」，所以写数据库，通常是要比读数据库的时间更长的
以上择优原则先操作数据后删除缓存的
场景实现
该场景实现流程：以下分析结合部分代码(聚焦于redis的实现)；
完整后端代码可在Github中获取：https://github.com/xbhog/hm-dianping
开发流程：
【查询店铺缓存流程】
从redis中查询店铺信息
- 命中缓存：返回店铺信息
- 未命中：查询数据库(2)
查询数据库
结果为空：店铺信息不存在
设置店铺缓存
public Result queryById(Long id) {
//从redis查询商铺信息
String shopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue().get(SHOP_CACHE_KEY + id);
//命中缓存，返回店铺信息
if(StrUtil.isNotBlank(shopInfo)){
Shop shop = JSONUtil.toBean(shopInfo, Shop.class);
return Result.ok(shop);
}
//未命中缓存
Shop shop = getById(id);
if(Objects.isNull(shop)){
return Result.fail("店铺不存在");
}
//对象转字符串
stringRedisTemplate.opsForValue().set(SHOP_CACHE_KEY+id,JSONUtil.toJsonStr(shop),30L, TimeUnit.MINUTES);
return Result.ok(shop);
}
在设置店铺缓存的时候，设置了失效时间(保证缓存的利用率)---满足高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案；
然后在后台修改店铺信息的时候，先修改数据库，然后删除缓存；
@Override
@Transactional
public Result updateShopById(Shop shop) {
Long id = shop.getId();
if(ObjectUtil.isNull(id)){
return Result.fail("====>店铺ID不能为空");
}
log.info("====》开始更新数据库");
//更新数据库
updateById(shop);
stringRedisTemplate.delete(SHOP_CACHE_KEY + id);
return Result.ok();
}
这里有一个点，在方法上设置事务，当数据库更新成功，删除缓存(相当于更新缓存)；因为这里删除缓存后，下次访问店铺信息的时候，查询数据库会重新建立缓存。
场景问题
虽然上述删除缓存的不管在前还是后面流程异常，都不会影响缓存的使用。但是不是双方一致，而是有所取舍(舍的缓存)；
保证数据库和缓存都一致的方式：
重试：****无论是先操作缓存，还是先操作数据库，但凡后者执行失败了，我们就可以发起重试，尽可能地去做「补偿」。
- 同步重试(不可取)
- 立即重试很大概率还会失败
- 重试次数取值
- 重试会占用当前这个线程资源，阻塞操作。
- 异步重试(MQ)
- canal
异步重试：RocketMQ
完整后端代码可在Github中获取：https://github.com/xbhog/hm-dianping
RocketMQ集群的搭建和使用：https://www.cnblogs.com/xbhog/p/17003037.html
在上面店铺信息修改的时候，我们更新了数据库后删除redis缓存，为了避免第二步的执行失败，我们将redis的操作放到消息队列中，由消费者来操作缓存。
引用：
- 消息队列保证可靠性：写到队列中的消息，成功消费之前不会丢失（重启项目也不担心）
- 消息队列保证消息成功投递：下游从队列拉取消息，成功消费后才会删除消息，否则还会继续投递消息给消费者（符合我们重试的场景）
至于写队列失败和消息队列的维护成本问题：
- 写队列失败：操作缓存和写消息队列，「同时失败」的概率其实是很小的
- 维护成本：我们项目中一般都会用到消息队列，维护成本并没有新增很多
代码实现：
配置pom.xml和application.yaml
<rocketmq-spring-boot-starter-version>2.0.3</rocketmq-spring-boot-starter-version>
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-client</artifactId>
<version>4.9.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${rocketmq-spring-boot-starter-version}</version>
</dependency>
rocketmq:
name-server: xxx.xxx.xxx.174:9876;xxx.xxx.xxx.246:9876
producer:
group: shopDataGroup
在更新店铺的操作中引入MQ，异步发送信息：
@Override
@Transactional
public Result updateShopById(Shop shop) {
Long id = shop.getId();
if(ObjectUtil.isNull(id)){
return Result.fail("====>店铺ID不能为空");
}
log.info("====》开始更新数据库");
//更新数据库
updateById(shop);
String shopRedisKey = SHOP_CACHE_KEY + id;
Message message = new Message(TOPIC_SHOP,"shopRe",shopRedisKey.getBytes());
//异步发送MQ
try {
rocketMQTemplate.getProducer().send(message);
} catch (Exception e) {
log.info("=========>发送异步消息失败：{}",e.getMessage());
}
//stringRedisTemplate.delete(SHOP_CACHE_KEY + id);
//int i = 1/0; 验证异常流程后，
return Result.ok();
}
设置消费者监听器：
package com.hmdp.mq;
/**
* @author xbhog
* @describe:
* @date 2022/12/21
*/
@Slf4j
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = TOPIC_SHOP,consumerGroup = "shopRe",
messageModel = MessageModel.CLUSTERING)
public class RocketMqNessageListener implements RocketMQListener<MessageExt> {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@SneakyThrows
@Override
public void onMessage(MessageExt message) {
log.info("========>异步消费开始");
String body = null;
body = new String(message.getBody(), "UTF-8");
stringRedisTemplate.delete(body);
int reconsumeTimes = message.getReconsumeTimes();
log.info("======>重试次数{}",reconsumeTimes);
if(reconsumeTimes > 3){
log.info("消费失败：{}",body);
return;
}
throw new RuntimeException("模拟异常抛出");
}
}
查看重试结果：
====》开始更新数据库
36:29.174 DEBUG 69636 --- [nio-8081-exec-2] com.hmdp.mapper.ShopMapper.updateById : ==> Preparing: UPDATE tb_shop SET name=?, type_id=?, area=?, address=?, avg_price=?, sold=?, comments=?, score=?, open_hours=? WHERE id=?
36:29.192 DEBUG 69636 --- [nio-8081-exec-2] com.hmdp.mapper.ShopMapper.updateById : ==> Parameters: 102茶餐厅(String), 1(Long), 大关(String), 金华路锦昌文华苑29号(String), 80(Long), 4215(Integer), 3035(Integer), 37(Integer), 10:00-22:00(String), 1(Long)
36:29.301 DEBUG 69636 --- [nio-8081-exec-2] com.hmdp.mapper.ShopMapper.updateById : <== Updates: 1
36:29.744 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_1] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ========>异步消费开始
36:30.011 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_1] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ======>重试次数0
36:30.014 WARN 69636 --- [Thread_shopRe_1] a.r.s.s.DefaultRocketMQListenerContainer : consume message failed. messageExt:.......
java.lang.RuntimeException: 模拟异常抛出
.......
36:42.636 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_2] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ========>异步消费开始
36:42.689 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_2] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ======>重试次数1
36:42.689 WARN 69636 --- [Thread_shopRe_2] a.r.s.s.DefaultRocketMQListenerContainer : consume message failed. messageExt:.......
java.lang.RuntimeException: 模拟异常抛出
.......
37:12.764 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_3] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ========>异步消费开始
37:12.820 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_3] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ======>重试次数2
37:12.821 WARN 69636 --- [Thread_shopRe_3] a.r.s.s.DefaultRocketMQListenerContainer : consume message failed. messageExt:MessageExt .......
java.lang.RuntimeException: 模拟异常抛出
.......
38:12.896 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_4] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ========>异步消费开始
38:12.960 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_4] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ======>重试次数3
38:12.960 WARN 69636 --- [Thread_shopRe_4] a.r.s.s.DefaultRocketMQListenerContainer : consume message failed. messageExt:MessageExt .......
java.lang.RuntimeException: 模拟异常抛出
.......
40:13.045 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_5] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ========>异步消费开始
40:13.110 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_5] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : ======>重试次数4
40:13.110 INFO 69636 --- [Thread_shopRe_5] com.hmdp.mq.RocketMqNessageListener : 消费失败：cache:shop:1