package com.example.redisdistlock.controller;

import com.example.redisdistlock.util.RedisUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.util.StringUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.HashMap;
import java.util.Map; @RestController
public class CacheController { @Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate = null; @Autowired
private RedisUtil redisUtil = null; /**
* ****************************** 缓存穿透 ******************************
* 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。
* 正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,
* 如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,
* 并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。
* 灾难现场:想象一下这个情况,如果传入的参数为-1,会是怎么样?这个-1,就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库,
* 而每次查询都是空,每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击,就可以利用这个漏洞,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。
* 解决方案:如果从数据库查询的对象为空,也放入缓存,只是设定的缓存过期时间较短,比如设置为60秒。
*/ /**
* ****************************** 缓存雪崩 ******************************
* 是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。此刻无数的请求直接绕开缓存,直接请求数据库。
* 灾难现场:比如天猫双11,马上就要到双11零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品在23点集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。
* 那么到了凌晨24点的时候,这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。
* 对数据库造成压力,甚至压垮数据库。
*/ /**
* ****************************** 缓存击穿 ******************************
* 是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。
* 灾难现场:比如某个爆款商品(这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。)但我们也要做好防护方案
* 解决方案:对爆款商品都是早早的做好了准备,让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款,也是直接设为永不过期。
*/ public Object cacheBreakDown(){
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
try {
Object zhangsan = redisUtil.get("zhangsan");
//System.out.println("zhangsan" + zhangsan); /* 使用双重验证锁解决高并发环境下的缓存穿透问题 */
if (StringUtils.isEmpty(zhangsan)) { // 第一重验证
synchronized (this) {
zhangsan = redisUtil.get("zhangsan");
if (StringUtils.isEmpty(zhangsan)) { // 第二重验证
System.out.println("查询数据库............");
// 缓存为空,则查询数据库将相关数据存储到redis中
redisUtil.set("zhangsan", "张三",10); //10秒后过期
} else {
System.out.println("2 查询缓存............");
}
}
} else {
System.out.println("1 查询缓存............");
} map.put("success", true); ////entity实体类
//User user = new User();
//user.setUserId(1000);
//user.setUserName("张三");
//user.setAddress("深圳市南山区");
//user.setMobile("13988886666");
//redisUtil.set("userInfo", user.toString(), 10); //10秒后过期自动删除
////获取显示
//String str = String.valueOf(redisUtil.get("userInfo"));
//JSONObject jsonObj = new JSONObject(str);
//map.put("userInfo", jsonObj.get("userId"));
} catch (Exception e) {
map.put("success", false);
e.printStackTrace();
} finally {
}
return map;
}
}
    /**
* Redis分布式并发锁(针对业务场景:库存超卖 秒杀 限购等)
*
* @return
*/
@RequestMapping("/reductstore")
@ResponseBody //直接输出字符串
public String ReductStore() {
System.out.println("访问接口");
String lockKey = "lock"; // setnx redisson
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
try { int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); lock.lock();
if (stock > 0) {
//业务逻辑减少库存
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", (stock - 1) + "");
System.out.println("扣减库存成功,库存stock:" + (stock - 1));
} else {
System.out.println("商品已售罄");
}
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
return "OK";
} /**
* 单体式架构
*
* @return
*/
@RequestMapping("/reduct")
@ResponseBody //直接输出字符串
public String Reduct() {
//System.out.println("访问接口");
try {
synchronized (this) { //jvm核心技术
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
//业务逻辑减少库存
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", (stock - 1) + "");
System.out.println("扣减库存成功,库存stock:" + (stock - 1));
} else {
System.out.println("商品已售罄");
}
}
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
return "OK";
}

  

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