一.当采用reddis缓存的时候,如果同时,一万次访问,那么就会有10000次访问数据库所以就会对数据库造成巨大压力,这时候,就要用到线程

1.方法体上加锁(优点,防护住了并发锁,缺点降低了内存效率)

  /**
* 最简洁的高并发处理,但是,牺牲效率大
*
* @return
*/
public synchronized List<Student> selectAllStudent1() { // 字符串序列化器
RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer); /**
* 在高并发条件下,此处有问题,缓存穿透问题
*/
//查询关键字
List<Student> studentList = (List<Student>) redisTemplate.opsForValue().get("allStudents"); if (null == studentList) { //缓存为空,查询数据库
studentList = studentMapper.selectAllStudent(); //把数据库中查询出的数据,放入redis中
redisTemplate.opsForValue().set("allStudents", studentList);
} return studentList;
}

2.加双锁

 /**
* 双锁的提高效率版本
*
* @return
*/
@Override
public List<Student> selectAllStudent() { // 字符串序列化器
RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer); /**
* 在高并发条件下,此处有问题,缓存穿透问题
*/
//查询关键字
List<Student> studentList = (List<Student>) redisTemplate.opsForValue().get("allStudents"); if (null == studentList) {
//因为spring中的对象都是单例模式的,所以,直接对对象加锁
synchronized (this) {
// 从redis获取一下
studentList = (List<Student>) redisTemplate.opsForValue().get("allStudents");
if (null == studentList) {
System.out.println("查询数据库*******************");
//缓存为空,查询数据库
studentList = studentMapper.selectAllStudent(); //把数据库中查询出的数据,放入redis中
redisTemplate.opsForValue().set("allStudents", studentList);
} else {
System.out.println("查询缓存*******************");
}
}
} else {
System.out.println("查询缓存*******************");
} return studentList;
}

二.Controller中加线程池进行效验

 /**
* Redis测试,完善好的高并发
*
* @return
*/
@GetMapping("/student/selectAllStudent")
public Object selectAllStudent() { //线程,该线程,调用底层查询所有学生方法
Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
studentService.selectAllStudent();
}
}; //多线程测试穿透问题
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(25); for (int i = 0; i < 10000; i++) {
executorService.submit(runnable);
} return studentService.selectAllStudent();
}

三.源码地址

https://github.com/liushaoye/02-transaction/tree/reddis

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