本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
对于常规性缓存数据（读多写好 一致性要求非及时性级别）推荐用SpringCache 对于特殊缓存数据的设计 可以借助redisson的各种锁的机制设计模式实现
此方法主要理解 分布式锁工作原理：推荐使用 学习redisson 了解工作原理： 终极方案用springCache的例子 保持原先的查库不变 加一个注解（springCache的一个注解搞定下面两个方法 ） blog.csdn.net/qq_17040587… 场景：
首页菜单的数据获取 通过读取缓存来实现 并发请求首页
redis命中 有则返回数据
redis不命中 启动分布式锁 放第一条请求进来 查库防止缓存 非第一条请求 再次先 先验证是否有缓存 有责直接读缓存
@Override
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
//给缓存存放json 拿出的json字符串需要逆转为对象类型【序列化与反序列化】
//1.从缓存取出的json
String redisString = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstant.INDEX_CATALOGJSON);
if(StringUtils.isEmpty(redisString)){
System.out.println("缓存不命中 查数据库...");
//2.缓存中没有 查询数据库
Map<String, List<Catelog2Vo>> catlogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithReddisson();
return catlogJsonFromDb;
}
System.out.println("缓存命中 直接返回...");
//2. - 直接把缓存取出结果 逆转指定类型
Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(redisString, new TypeReference< Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
return result;
}
带有分布式锁的处理缓存：
/**
* 缓存里面的数据如何和数据库一致性
* 双写模式： 数据库更新后查出数据把redis更新 存在产生脏数据的风险 -> 读写锁解决
* 失效模式： 数据库更新 删除缓存redis.del(RedisConstant.INDEX_CATALOGJSON_LOCK) 等待下次查询更新 存在产生脏数据的风险 -> 读写锁解决
*
* 系统一致性解决方案：
* 1.缓存数据都有过期时间，下一次过期触发主动更新数据
* 2.读写数据在 加上分布式的读写锁。
* 经常写 经常读 （读写锁会影响性能 主要是写会影响）
*
* id udpate ->
*/
public Map<String,List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithReddisson(){
// 1.占分布式锁 （锁的名字 锁的粒度 越细越快）
RLock lock = redisson.getLock(RedisConstant.INDEX_CATALOGJSON_LOCK);
lock.lock(30,TimeUnit.SECONDS);
Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
try{
dataFromDb = getDataFromDb();
}finally {
lock.unlock();
}
return dataFromDb;
}
