缓存练习题（用户查询操作）
public List<ShopType> queryAllType() throws JsonProcessingException {
//从缓存中查数据
String shopTypeJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shopType");
//如果缓存命中，
if (StrUtil.isNotBlank(shopTypeJson)) {
return new ObjectMapper().readValue(shopTypeJson, new TypeReference<List<ShopType>>() {
});
}
//如果缓存不命中，查数据库
List<ShopType> shopTypeList = shopTypeMapper.selectList(null).stream().sorted(Comparator.comparingInt(ShopType::getSort))
.collect(Collectors.toList());
if (shopTypeList == null) {
return null;
} else {
stringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shopType", new ObjectMapper().writeValueAsString(shopTypeList));
}
//如果过数据库不命中，则返回错误
//如果过数据库命中，则更新缓存
return null;
}
缓存更新策略（更新商品操作）
缓存操作很快，操作数据库很慢
方案1：如果先删除缓存，再操作数据库，线程1 ，清空缓存，线程2 查询缓存未命中，写入数据库数据是10，此时线程1，数据库更新
方案2：缓存因为某种原因失效了，线程1缓存未命中查出数据库10，另外一个线程2更新数据库，删除缓存，写缓存时数据为20，但是这种情况基本不存在
结论：由于缓存速度很快，所以第二种情况发生概率很低，采用先操作数据库，再删除缓存
@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
if (shop.getId() == null) {
return Result.fail("500");
}
//1、更新数据库
updateById(shop);
//2、删除缓存
stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());
return Result.ok();
}
缓存穿透
缓存空对象
空的值缓存到Redis
优点：实现简单，维护方便
缺点：额外的内存消耗；造成短期的不一致（如果此时数据库真的增加了，在TTL过期以后才能查询到真数据）
设置TTL，比如5分钟，方式恶意用户访问
布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余key
缺点：存在误判可能
