Redis常用小结

缓存一致性问题

所有操作都应该先操作DB，再操作Redis;
先更新DB,再删Redis; 只能减少不一致发生的概率；需要设置过期时间；
先添加DB，再添加Redis;

查询

先查Redis, 查不到，再查DB， 查不到就得防止缓存击穿， 查到就放入缓存， 查不到就创建一个对象放入缓存，防穿透

缓存并发

虽然使用缓存速度比DB快，但有些接口， 因为业务逻辑复杂， 不得不多次查询Redis， 像每次与Redis交互差不多需要50ms,如果不可避免的需要交互10次，甚至更多， 这样算下来，一个接口耗时都要1s或者0.5s了，大部分时间都花在了与 redis建立连接上，所以 可以使用rua脚本， 或者管道， 合并多个redis请求，一次性发送个redis,然后一次性执行多个redis命令。

也可以使用管道， 管道使用场景是：所有的键值都放在一个Redis库里，不适合用于集群。

@Override
public List<Strategy> getAllSdkGlobalStrategy(List<Integer> typeList) {
if (CollectionUtil.isEmpty(typeList)) {
return null;
}
List<Strategy> returnList = Lists.newArrayList();
//策略键集合
Set<byte[]> keySet = Sets.newHashSet();
typeList.forEach( type -> keySet.add(this.getGlobalStrategyKeyPrefix(type).getBytes()));
//批量获取redis键的值
List<Object> list = redisStringTemplate.executePipelined((RedisCallback<?>) connection -> {
keySet.forEach(connection::get);
return null;
});
//命中缓存，直接返回
if (this.checkCache(list)) {
list.forEach(item -> CollectionUtil.addAll(returnList, JSONUtil.toBean(item.toString(),Strategy.class)));
return returnList;
}
return this.getAllSdkGlobalStrategyCache(typeList);
}

模糊删除

大数量的情况下，是不允许使用模糊操作的，例如模糊查询，删除。因为模糊删除会先去查询整个Redis缓存中所有符合 的Key，然后再将符合的key全部删除。
他这个遍历Key的过程，相当于做了一次全表扫描。数据量多， 必定会出现卡顿。导致项目很多地方卡死，无法使用。

因此，一般项目上线后， 会禁用keys命令：

Set keys = redisTemplate.keys("*message:*");
Iterator<String> iterator = list.iterator();
List<MsgLike> msgLikes=new ArrayList<>(256);
while (iterator.hasNext()){
//遍历操作；
}

缓存穿透

有些项目中， 要求接口实现高并发，这就意味不能直接与DB进行交换， 一般情况下都是把数据放入缓存中， 缓存击穿是某些恶意请求获取某些不存在的阿数据，在redis中查不到数据， 就会去请求DB，DB也拿不到，如果大量的这种请求发送过来， 就会造成缓存穿透。

解决方法

1. 在Redis中维护一份索引表， 获取数据前， 就查一遍索引表，如果不存在，就直接返回；
   实现思路：

• 插入DB记录时，会返回一个记录ID， 然后拿到记录ID后， 就放入Redis中， 可以使用Set，或者 Map数据结构；再把记录的对象Entity,DTO放入Redis中，可以使用String， 也可以使用Map接口，具体看对象是否频繁写，如果频繁写操作， 更适合Map;
• 删除DB记录时， 需要先根据ID删除DB数据，再删除缓存数据， 再删除索引记录；
• 查询的时候， 传入一个记录ID， 先查索引表缓存, 存在， 就再去查询详情， 详情查不到就去DB查，查DB查到数据后，再重新放入缓存；

2. 如果DB查询的数据为空， 就往redis中一个空数组new ArrayList()或者空对象new Oject()，空字符串""；
   List数据结构的防缓存击穿

/**
* 查询List
*/
private List<SensitiveWordsDTO> getCacheList() {
return redisTemplate.opsForList().range(CacheKey.getSensitiveKey(), RedisConstants.RANGE_MIN, RedisConstants.RANGE_MAX);
}
@Override
public List<SensitiveWordsDTO> getList(BaseDTO baseDTO, StrategyEnum strategyEnum) {
//查询缓存
List<SensitiveWordsDTO> wordsCacheList = this.getCacheList();
//查询结果不为空， 则说明存在缓存
if (CollectionUtils.isNotEmpty(wordsCacheList)) {
//如果缓存的第一个元素为空，则表示没有数据，直接返回一个数组；
if (ObjectUtil.isEmpty(wordsCacheList.get(0))) {
return new LinkedList<>();
}
return wordsCacheList;
}
//如果缓存中查询不到， 查询DB数据
List<SensitiveWords> wordsList = this.list(Wrappers.<SensitiveWords>lambdaQuery());
List<SensitiveWordsDTO> sensitiveWordsDTOList = CollectionUtils.isEmpty(wordsList) ? null : BeanCopyUtils.copyList(wordsList, SensitiveWordsDTO::new);
//如果DB中也不存在
if (CollectionUtils.isEmpty(sensitiveWordsDTOList)) {
//创建一个数组集合， 放入一个空的对象
List<SensitiveWordsDTO> cacheList = new ArrayList<>();
cacheList.add(new SensitiveWordsDTO());
//再将集合放入Redis缓存中。
this.setCacheList(cacheList);
return new LinkedList<>();
}
//保存缓存
this.setCacheList(sensitiveWordsDTOList);
return sensitiveWordsDTOList;
}

Set数据结构的防穿透和List的思路差不多。

String结构防止缓存穿透：

@Override
public Boolean updateDeviceStatus(DeviceInfoUpdateDeviceStatus deviceStatus) {
//根据唯一性的ID去查redis
Device cacheDevice = this.getCache(deviceStatus.getDeviceId(), Device.class);
//查不到
if (cacheDevice == null) {
//查DB
this.updateDevice(deviceStatus);
return true;
}
...
}
private void updateDevice(DeviceInfoUpdateDeviceStatus deviceStatus) {
//1. 查询DB是
Device device = this.getOne(Wrappers.<Device>lambdaQuery().eq(Device::getUmid, deviceStatus.getDeviceId())
.eq(Device::getAccountId, deviceStatus.getAccountId()));
//2. 判断记录是否为空
if (device == null) {
//3. 记录为空，以ID为key,空属性对象为value， 放入缓存中。
this.setCache(deviceStatus.getDeviceId(), new Device());
}
}

异常处理小结

DB的唯一性异常捕捉

我们数据库表一般会有一些唯一键， 像身份证等 ；如果我们不做校验直接保存，必然会抛出唯一键已经存在的异常；
利用Spring的全局异常捕捉机制， 我们可以把唯一性异常为捕捉下来，然后返回给前端。

• 当自定义类加@RestControllerAdvice注解时，方法自动返回json数据，每个方法无需再添加@ResponseBody注解：
• SQLIntegrityConstraintViolationException：出现主键重复，或者唯一约束冲突后，会抛出的异常类。

@RestControllerAdvice
@Slf4j
public class DatabaseExceptionHandler {
/**
* 主键重复或者唯一约束的处理
*
* @param ex 异常对象
* @return 通用结果
*/
@ExceptionHandler({SQLException.class})
@ResponseStatus(HttpStatus.OK)
public Result<?> sqlIntegrityConstraintViolationException(SQLIntegrityConstraintViolationException ex) {
//遍历枚举，
for (UniqueEnum uniqueEnum : UniqueEnum.values()) {
//查看抛出的异常信息字符串是否包含了duplicate字符串，有的话就是我们对应的唯一约束。
// 再查看异常信息是否包含了相关的唯一索引名称， 如果出现了就给捕捉。返回给前端。
if (ex.getMessage().contains("Duplicate") && ex.getMessage().contains(uniqueEnum.getDesc())) {
return Result.error(uniqueEnum.getCode());
}
}
log.error("error", ex);
return Result.error();
}
}
public enum UniqueEnum {
/**
* 约束控制触发值
*/
TYPE_REPEAT1("设备表唯一索引", 400101, "idx_uk_account_umid"),
TYPE_REPEAT2("拦截信息表唯一索引", 400102, "idx_uk_value_type"),
TYPE_REPEAT3("策略表唯一索引", 400104, "idx_uk_name_type"),
TYPE_REPEAT4("范围表唯一索引", 400103, "idx_uk_code_type_strategy"),
TYPE_REPEAT5("策略元数据表唯一索引", 400105, "idx_uk_user_resource"),
;
/**
* 唯一约束名称
*/
private final String uniqueKey;
/**
* 错误码
*/
private final Integer code;
/**
* 值
*/
private final String desc;
}

全局公共异常拦截

public enum UtilMsgEnum implements IMsgCode {
INTERNAL_SERVER_ERROR(100500, "出现未知异常，请检查");
}
/**
* 全局异常拦截保存
*
* @author qinlei
* @date 2021-10-14
*/
@ControllerAdvice
@Slf4j
public class ErrorHandler {
/**
* 拦截的是Exception: 一般是未知异常，返回服务内部异常信息， 给前端
* 一般是不知道异常原因的。需要开发人去手动排错，例如空指针异常
*/
@ResponseBody
@ExceptionHandler(Exception.class)
@ResponseStatus(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
public Result<?> error(Exception e) {
log.error("error", e);
return Result.error(UtilMsgEnum.INTERNAL_SERVER_ERROR.getCode());
}
/**
* 公共异常拦截, 一般项目中，我们会定制一个业务公共异常类， 这个异常抛出就是业务异常，
* 是知道异常原因的。
*/
@ResponseBody
@ExceptionHandler(CommonException.class)
@ResponseStatus(HttpStatus.OK)
public Result<?> common(CommonException e) {
return Result.error(e.getCode(), null, e.getMessage());
}

SQL语句学习

SELECT
CASE
WHEN
idevstatus = 1 THEN
''
WHEN idevstatus = 3 THEN
''
WHEN idevstatus =- 1 THEN
''
WHEN idevstatus =- 2 THEN
''
WHEN idevstatus =- 3 THEN
''
END strsectionname,
count( 1 ) strvalue
FROM
tbl_mobiledevbaseinfo
WHERE
idevstatus IN (- 1,- 2, 1, 3,- 3 )
GROUP BY
idevstatus;

strsectionname是怎么获取到值得呢？
这个sql执行的时候， 会又idevstatus， 但是where条件中， iderstatus的值已经限定为了 1，3， -1，-2，-3。
接着看case:
当idevstatus = 1的时候， stsectionname为’’, 同理， 3，-1，-2，-3也是一样， 所以最终结果， strsectionname的值就是为’’;

单元测试实例

@SpringBootTest(classes = EmmServerApplication.class)
@AutoConfigureMockMvc
public class SensitiveWordControllerTest {
@Autowired
MockMvc mvc;
@Autowired
SensitiveWordService sensitiveWordService;
private static final String TENANT_ID = "test";
public static String language = "en_US";
@Test
public void testList() throws Exception {
//查询请求， GET方式
MvcResult result = mvc.perform(
MockMvcRequestBuilders
.get("/emmServer/security/strategy/sensitiveWord/customRule/list")
.param("tenantId", TENANT_ID)
.header("i18n-language",language)
.contentType(MediaType.APPLICATION_FORM_URLENCODED_VALUE)
.accept(MediaType.APPLICATION_JSON))
.andExpect(MockMvcResultMatchers.status().isOk())
.andDo(MockMvcResultHandlers.print()).andReturn();
}
@Test
public void testDelete() throws Exception {
//删除数据， 使用POST方式
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("id", "1234567890");
String jsonString = JSON.toJSONString(map);
MvcResult result = mvc.perform(
MockMvcRequestBuilders
.post("/emmServer/security/strategy/sensitiveWord/customRule/delete")
.content(jsonString)
.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
.accept(MediaType.APPLICATION_JSON))
.andExpect(MockMvcResultMatchers.status().isOk())
.andDo(MockMvcResultHandlers.print()).andReturn();
}
}

ERROR 320004 — [io-32054-exec-2] c.a.e.t.d.feign.FeignTaskServiceImpl : 接口调用异常:java.lang.RuntimeException: com.netflix.client.ClientException: Load balancer does not have available server for client: emm-task-admin

这个问题说了 没有可用的服务emm-task-admin;
造成的原因可能是：
1） emm-task-admin 服务没有启动；
2） emm-task-admin 服务， 当前服务都启动了， 都注册到了注册中心， 由于没有在同一个命名空间，就拿不到了对应的服务，也会出现这个异常；

最后

以上就是怕黑萝莉为你收集整理的Redis使用 ，异常处理， 杂七杂八的小结Redis常用小结异常处理小结单元测试实例的全部内容，希望文章能够帮你解决Redis使用 ，异常处理， 杂七杂八的小结Redis常用小结异常处理小结单元测试实例所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。