springboot使用@Transactional + redis缓存,导致缓存获取值为null 解决方法

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Java标签系统中使用Redis缓存热门标签的实现方案。首先，我需要理解用户的需求。用户想要一个具体的实现方案或代码示例，可能涉及到如何利用Redis来存储和获取热门标签，以及如何保持缓存与数据库的一致性。 根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]、[2]、[3]、[4]和[5]，我需要结合这些信息来构建一个合理的方案。首先，引用[1]提到使用Redis作为缓存的流程，当数据存在时直接从Redis获取，否则查询数据库并写入缓存。引用[3]讨论了缓存更新策略，引用[2]分析了不同一致性方案的优缺点，而引用[4]则强调了Redis的高效性和数据结构支持。 首先，热门标签通常具有较高的读取频率，但更新可能不是特别频繁。因此，可以采用定时更新缓存的策略，比如每隔一段时间从数据库加载最新的热门标签到Redis中。这样可以减少对数据库的频繁访问，提升响应速度，如引用[3]中提到的加速请求响应。 接下来，数据结构的选择。Redis支持多种数据结构，对于热门标签，可以使用有序集合（Sorted Set），因为可以根据标签的热度（如点击量）进行排序。这样，获取热门标签时可以直接获取排名靠前的元素。引用[5]提到了集合相关的命令，但有序集合更适合需要排序的场景。 然后是缓存更新策略。需要考虑如何维护缓存与数据库的一致性。根据引用[2]，对于读多写少的场景，可以采用延时双删策略，即在更新数据库后，先删除缓存，延迟一段时间后再删除一次，以防止旧数据被重新写入缓存。但如果是定时更新的话，可能只需要在每次定时任务时全量更新缓存，这样虽然有一定的延迟，但实现简单，适合对一致性要求不是特别高的场景。 另外，缓存击穿和雪崩的问题也需要考虑。对于热点数据，可以使用互斥锁防止缓存击穿，或者设置不同的过期时间来避免雪崩。不过如果使用定时任务主动更新，可能不需要设置过期时间，而是每次更新时覆盖旧数据。 代码实现方面，需要Java中使用Redis的客户端，比如Jedis或Lettuce。示例代码可以包括从数据库查询热门标签，然后存储到Redis的有序集合中，每次获取时从Redis读取。同时，定时任务可以使用Spring的@Scheduled注解来定期执行更新。 可能还需要考虑分页获取热门标签，使用ZREVRANGE命令来分页获取有序集合中的元素。此外，对于标签的点击事件，每次点击后需要增加对应标签的分数，这可以通过ZINCRBY命令实现，并且这个操作可以直接在Redis中完成，减少数据库的压力。 总结一下，实现方案应包括数据结构选择、缓存加载策略、数据同步机制、异常处理以及具体的代码示例。需要确保方案既高效又能保持一定程度的数据一致性，同时处理可能出现的缓存问题。</think>### Java中使用Redis缓存热门标签的实现方案 #### 一、技术选型与数据结构设计 1. **数据结构选择** 使用Redis的有序集合$Sorted\ Set$存储标签数据，以标签点击量作为排序依据。 优点：天然支持按分值排序，便于快速获取TopN热门标签，时间复杂度为$O(\log(N)+M)$[^3] 2. **存储格式** $$ key: "hot_tags:${category}", value: {tagName:score} $$ 示例：$ZADD\ hot_tags:tech\ 1000\ "Java"\ 800\ "Python"$ #### 二、核心实现流程 ```java // Spring Boot + Lettuce 示例 @Service public class TagService { @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private static final String CACHE_KEY = "hot_tags:all"; // 1. 定时加载数据到缓存（每小时执行） @Scheduled(cron = "0 0 * * * *") public void loadHotTagsToCache() { List<Tag> hotTags = tagMapper.selectHotTags(100); // 从数据库获取前100热门标签 redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> { connection.del(CACHE_KEY.getBytes()); hotTags.forEach(tag -> connection.zAdd(CACHE_KEY.getBytes(), tag.getClickCount(), tag.getName().getBytes()) ); return null; }); } // 2. 获取热门标签（带分页） public List<String> getHotTags(int page, int size) { return redisTemplate.opsForZSet() .reverseRange(CACHE_KEY, (page-1)*size, page*size-1); } // 3. 标签点击事件处理 @Transactional public void handleTagClick(String tagName) { // 数据库更新 tagMapper.incrementClickCount(tagName); // 缓存更新（原子操作） redisTemplate.opsForZSet() .incrementScore(CACHE_KEY, tagName, 1); } } ``` #### 三、关键策略说明 1. **缓存加载策略** - 定时全量更新：每小时从数据库加载最新数据，使用管道(pipeline)批量写入，吞吐量可达10W+/秒[^4] - 增量更新：点击事件同时更新数据库和缓存，使用`ZINCRBY`保证原子性 2. **数据同步机制** - 采用**延时双删策略**保证最终一致性： ```java public void updateTag(Tag tag) { // 第一次删除 redisTemplate.delete(CACHE_KEY); // 更新数据库 tagMapper.update(tag); // 延迟二次删除（异步执行） executor.schedule(() -> redisTemplate.delete(CACHE_KEY), 500, TimeUnit.MILLISECONDS); } ``` 3. **异常处理** - 缓存击穿：使用互斥锁控制数据库查询 - 缓存雪崩：随机化定时任务的启动时间偏移 - 降级策略：当Redis不可用时直接访问数据库 #### 四、性能优化建议 1. 使用`ZREVRANGE`替代`ZRANGE`获取倒序结果 2. 热点标签设置独立Key进行分片存储 3. 超过1000个标签时采用分段扫描： $$ SCAN\ 0\ MATCH\ hot_tags:*\ COUNT\ 100 $$

### 使用 Redis 缓存注解实现数据库表数据自动加载到缓存 为了使数据库中的表数据能被自动加载至 Redis 缓存，通常会采用 Spring 提供的一系列缓存管理机制以及自定义的 AOP 切面编程来完成这一目标。下面介绍一种基于 `@Cacheable` 和其他相关注解的方式。 #### 定义实体类和服务接口 假设有一个名为 User 的实体对象及其对应的服务层接口 UserService 接口用于处理用户的 CRUD 操作： ```java public class User { private Long id; private String name; // getter and setter methods... } ``` 服务接口如下所示： ```java public interface UserService { List<User> findAllUsers(); Optional<User> findUserById(Long userId); } ``` #### 实现服务并应用缓存逻辑 对于上述接口的具体实现，可以在具体的方法上面加上相应的缓存注解以便于控制何时应该去访问实际的数据源获取最新数据，又或者直接从缓存里读取已有的记录。 ##### 查询全部用户列表 当调用 `findAllUsers()` 方法时，希望先尝试从缓存中查找是否有存储过的用户集合；如果没有命中，则继续向数据库发起查询并将得到的结果集放入缓存等待下一次请求到来的时候可以直接利用。 ```java @Service public class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired private UserRepository userRepository; @Override @Cacheable(value="users", unless="#result.isEmpty()") public List<User> findAllUsers(){ return userRepository.findAll(); } } ``` 这里使用了 `@Cacheable` 注解指定了一个名为 "users" 的缓存区域，并且设置了除非返回结果为空的情况下才不保存当前次的操作成果进入缓存区[^1]。 ##### 根据 ID 获取单个用户详情 同样地，在 `findUserById()` 中也可以加入类似的策略——即优先考虑本地缓存内是否存在该条目，若无则转而依赖持久化层检索真实存在的实例再同步更新回内存级高速缓冲池之中。 ```java @Override @Cacheable(value = "userDetails", key = "#userId.toString()", condition = "#userId != null") public Optional<User> findUserById(Long userId){ return userRepository.findById(userId); } ``` 此处在原有基础上增加了两个属性设置：一是通过 `key` 属性指定唯一标识符作为键值对里的 Key 来区分不同项之间的差异性；二是借助 `condition` 参数限定仅当传入的有效参数满足特定条件下才会真正执行缓存行为[^3]。 #### 自动刷新缓存内容 为了让应用程序能够在某些情况下主动触发重新加载最新的资源状态而不是一直依赖陈旧版本的信息，还可以配合使用诸如 `@CacheEvict`, `@CachePut` 这样的辅助工具来进行更细粒度化的管理和维护工作。 例如每当有新的用户注册成功之后就应当立即将其基本信息追加进现有的缓存结构当中以免造成不必要的延迟或错误判断。 ```java @Transactional @Modifying(clearAutomatically=true) @CachePut(value="userDetails", key="#user.id.toString()") public void saveOrUpdate(User user){ userRepository.save(user); } ``` 这段代码片段展示了如何结合事务传播特性与修改标记共同作用以确保即使是在并发环境下也能安全可靠地完成数据变更的同时保持缓存一致性[^2]。