黑马点评商铺类型缓存练习

需求描述

给商铺类型业务添加缓存，注意此时商户类型的数据是list集合类型。

代码实现

ShopTypeController

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@RestController
@RequestMapping("/shop-type")
public class ShopTypeController {
    @Resource
    private IShopTypeService typeService;

    @GetMapping("list")
    public Result queryTypeList() {
        return typeService.queryType();
    }
}

调用typeService的queryType()接口进行商户类型的查询。

IShopTypeService

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public interface IShopTypeService extends IService<ShopType> {
    Result queryType();
}

在此接口层定义查询接口。

ShopTypeServiceImpl

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@Service
public class ShopTypeServiceImpl extends ServiceImpl<ShopTypeMapper, ShopType> implements IShopTypeService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public Result queryType() {
        String key = CACHE_TYPE_LIST;
        //从redis中查询类型缓存
        String typeJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //如果缓存不为空，直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(typeJson)) {
            List<ShopType> shopTypeList = JSONUtil.toList(typeJson, ShopType.class);
            return Result.ok(shopTypeList);
        }
        //为空，查询
        List<ShopType> shopTypeList = query().orderByAsc("sort").list();
        //将数据库信息保存到缓存
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shopTypeList));
        return Result.ok(shopTypeList);
    }
}

在实现层利用redis进行缓存，逻辑为：先查询如果不为空则直接返回，若为空则进行查询并将结果保存到List的数据类型中，最后将其存到redis中。

实现效果

image-20240908185510717

如图所示，成功在redis中进行了商铺列表信息的缓存。

后续优化

缓存一致性问题：由于该数据在业务中不轻易改动，因此设置一个TTL即可。

缓存一致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：缓存命中直接返回；未命中则查询数据库并写入缓存设定超时时间
    • 写操作：先写数据库再删除缓存；确保数据库和缓存操作的原子性

缓存击穿问题：目前的想法是利用数据库往redis里面添加null值实现。