redis黑马点评给店铺类型添加缓存

### 使用 Redis 实现店铺类型数据的缓存 为了实现店铺类型的高效缓存并提升应用性能，可以采用以下策略： #### 方法设计 定义 `saveShopTypeToRedis` 函数用于保存店铺类型到 Redis 中，并设置合理的逻辑过期时间。此操作不仅能够减少数据库的压力，还能确保即使在高并发场景下也能提供稳定的服务。 ```java public void saveShopTypeToRedis(Long typeId, Long seconds) { // 查询店铺类型数据 ShopType shopTypeById = getShopTypeById(typeId); // 封装要存储的数据结构 RedisData redisData = new RedisData(); redisData.setData(shopTypeById); // 设置逻辑上的过期时间戳 LocalDateTime expireTime = LocalDateTime.now().plusSeconds(seconds); redisData.setExpireTime(expireTime); // 序列化对象为JSON字符串形式存入Redis String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(redisData); stringRedisTemplate.opsForValue().set( RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY + typeId, jsonStr ); } ``` 上述代码片段展示了如何将特定ID对应的店铺类型信息持久化至Redis中[^1]。 对于读取操作，则需先尝试从Redis获取对应键值；如果命中则解析返回给前端；未命中的情况下再回源查询真实库表记录，并更新最新版本到缓存层以便后续访问能快速响应。 ```java public ShopType queryWithLogicalExpire(Long id){ // 构造缓存Key String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_TYPE_KEY + id; // 优先级最高的是直接从本地内存或更靠近用户的节点处取得所需资源 Object resultObj = localCache.getIfPresent(key); if (resultObj != null && !isExpired(resultObj)){ return ((RedisData<ShopType>)resultObj).getData(); } // 获取缓存中的json串 String typeJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if(StrUtil.isBlank(typeJson)) { // 缓存穿透处理... return null; } // 反序列化成对象 RedisData redisData = JSONUtil.toBean(typeJson, RedisData.class); JSONObject data = JSONUtil.parseObj(redisData.getData()); ShopType shopType = BeanUtil.fillBeanWithData(data, new ShopType(), true); // 判断是否已过期 LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime(); if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) { // 如果没过期就正常返回商品详情 return shopType; } else{ // 已经过期了，删除旧版缓存条目 stringRedisTemplate.delete(key); // 背景异步重构新缓存项 rebuildCacheOnBackground(id,key); // 返回null 或者默认值/降级方案 return null; } } private boolean isExpired(Object obj){ try{ RedisData<?> rd = (RedisData<?>)obj; return rd.getExpireTime().isBefore(LocalDateTime.now()); }catch(Exception e){ log.error("判断缓存是否过期失败",e); return false; } } ``` 这段Java程序实现了带有逻辑过期机制的商品详情页缓存功能，在保证高性能的同时也兼顾了一定程度上的一致性和安全性。 当遇到缓存雪崩风险时，可以通过引入随机延迟、限流措施以及分布式锁等方式来缓解突发流量冲击带来的负面影响[^4]。