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Redis项目实战——黑马点评7w+字笔记【2023.10】

作者：Gausst松鼠会 | 2024-04-24 11:09:44

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redis项目实战

代码地址

github：黑马点评Redis实战

项目介绍

⿊马点评是⼀个⼤量使⽤Redis的项⽬，该项⽬的功能类似⼤众点评。

短信登录：使用redis共享session来实现
商户查询缓存：理解缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩等问题
优惠券秒杀：Redis的计数器功能，结合Lua完成高性能的redis操作，同时学会Redis分布式锁的原理，包括Redis的三种消息队列
打人探店：基于List来完成点赞列表的操作，同时基于SortedSet来完成点赞的排行榜功能
好友关注：基于Set集合的关注、取消关注，共同关注等等功能
附近的商户：利用Redis的GEOHash来完成对于地理坐标的操作
用户签到：使用Redis的BitMap数据统计功能
UV统计：使用Redis来完成统计功能

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时长分布

基础篇：P1-P22 3h59m
实战篇：P24-P95 19h40m（✔）
- 短信登录：24-34 2h20m（✔）
- 商户查询：35-47 3h22m（✔）
- 优惠券秒杀：48-77 8h27m（✔）
- 达人探店：78-81 1h9m（✔）
- 好友关注：82-87 1h56m（✔）
- 附近商户：88-90 1h3m（✔）
- 用户签到：91-95 1h12m（✔）
高级篇：P96-P144 9h29m
原理篇：P145-P175 9h38m

启动项目

没有worksapce.xml的话，自己新建一个–>如果没有service界面
刷新pom.xml文件
修改application的配置文件，mysql密码和redis的host
后端运行项目HmDianPingApplication
- 报错显示：警告: 源发行版 9 需要目标发行版 9/无效的源发行版: 9
  
  解决办法：https://blog.csdn.net/weixin_45716968/article/details/129436663?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-129436663-blog-121019126.235%5Ev36%5Epc_relevant_default_base3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-129436663-blog-121019126.235%5Ev36%5Epc_relevant_default_base3&utm_relevant_index=2
打开：…\nginx-1.18.0 输入cmd，再输入 start nginx.exe （闪屏也没关系），访问http://localhost:8080
- 如果后台没有进程，就去conf改端口
- 有进程但是报404的错，可能是你改了端口但是访问地址没改端口
- 出错显示Whitelabel Error Page ——>一般是后端的问题
  - 注意运行 http://localhost:8081/shop-type/list，看是否有json格式数据，有的话说明后端跑起来了
  - 没有的话检查一下第三步是否完成
- 前端只显示框架不显示具体数据，list接口和hot接口报错-——> sos哥们你看看你后端跑了没

短信登陆

1、基于Session实现登录流程

整体业务逻辑：

发送短信验证码

代码实现：UserServiceImpl

@Override
public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
//1.校验⼿机号是否合法
if(RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)){
//2.若不符合，返回错误信息
return Result.fail("⼿机号格式错误");
 }
//3.若符合，⽣成验证码
String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
//4.保存验证码到session
session.setAttribute("code",code);
//5.发送验证码 (要调⽤第三⽅，这⾥不做)
log.debug("发送短信验证码：{}",code);
return Result.ok();
}
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短信登录、注册功能

代码实现：UserServiceImpl

@Override
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
    String phone = loginForm.getPhone();
    String code = loginForm.getCode();
    //校验⼿机号
    if(RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)){
    return Result.fail("⼿机号格式错误");
     }
    //校验验证码
    Object cacheCode = session.getAttribute("code");
    if(cacheCode==null||!code.equals(cacheCode.toString())){
    	return Result.fail("验证码错误");
     }
    //查数据库
    LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
    queryWrapper.eq(StringUtils.isNotBlank(phone),User::getPhone,phone);
    User user = userMapper.selectOne(queryWrapper);
    //判断⽤户是否存在，不存在则创建⼀个
    if(user==null){
    	user=createUserWithPhone(phone);
     }
    //脱敏，剔除user中的敏感信息，保存⼀个UserDTO到session中
    session.setAttribute("user", BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
    return Result.ok();
}
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实现拦截器

拦截器代码：LoginInterceptor

public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor1. {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
       //1.获取session
        HttpSession session = request.getSession();
        //2.获取session中的用户
        Object user = session.getAttribute("user");
        //3.判断用户是否存在
        if(user == null){
              //4.不存在，拦截，返回401状态码
              response.setStatus(401);
              return false;
        }
        //5.存在，保存用户信息到Threadlocal，object强转User类
        UserHolder.saveUser((User)user);
        //6.放行
        return true;
    }
}
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让拦截器生效：MvcConfig

拦截器不生效的可能原因：MvcConfig没加@Configuration注解

@Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        // 登录拦截器
        registry.addInterceptor(new LoginInterceptor())
                .excludePathPatterns(
                        "/shop/**",
                        "/voucher/**",
                        "/shop-type/**",
                        "/upload/**",
                        "/blog/hot",
                        "/user/code",
                        "/user/login"
                );
    }
}
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ThrealLocal工具类

ThreadLocal 是一个线程级别的变量，它允许你在每个线程中存储和访问不同的数据。
在拦截器的时候就把当前登录用户save一个ThreadLocal对象里面，每个线程都有自己独立的 ThreadLocal 值，因此它只会返回当前线程中的 UserDTO，而不会混淆不同线程的数据。之后要用到的时候再调用getUser获取当前登录用户

public class UserHolder {
    private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal<>();

    public static void saveUser(UserDTO user){tl.set(user);}
    public static UserDTO getUser(){return tl.get();}
    public static void removeUser(){tl.remove();}
}
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2、基于Redis实现共享session登录流程

整体业务逻辑：（橙色为修改部分）

发送短信验证码

代码实现：UserServiceImpl——sendCode

    @Override
    public Result sendCode(String phone) {
//        1.检验手机号
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
//  这里抛出异常和return fail有什么区别吗？———> 有区别，抛出异常会被全局异常处理器捕获，返回fail不会
            throw new RuntimeException("手机号格式不正确");
        }
//        2.生成验证码
        String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
//        3.保存验证码到session  ———> 保存到redis中,redis名字、值、过期时间、时间单位
//        session.setAttribute("code", code);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(LOGIN_CODE_KEY + phone, code, LOGIN_CODE_TTL, TimeUnit.MINUTES);

//        4.发送验证码到手机
//        注意这里的log是lombok的@Slf4j注解生成的，不然只能写一个参数
        log.debug("发送验证码：{}，到手机：{}", code, phone);
        return Result.ok();
    }
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短信登录、注册功能

代码实现：UserServiceImpl

 @Override
    public Result login(LoginFormDTO loginForm) {
//        1.检验手机号  ———>  因为每个请求都是单独的，使用还要再检查一次
        String phone = loginForm.getPhone();
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
            return Result.fail("手机号格式错误！");
        }
//        2.检验验证码   --  从redis中获取
//        Object cacheCode = session.getAttribute("code");
        String cacheCode = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOGIN_CODE_KEY + phone);
        String code = loginForm.getCode();
        if (cacheCode == null || !cacheCode.equals(code)) {
            System.out.println("cacheCode = " + cacheCode);
            return Result.fail("验证码错误");
        }
//        3.检验用户是否存在
//        法1：最简洁的用法，但是有硬编码
//        User user = query().eq("phone", phone).one();
//        法2：使用lambda表达式，减少硬编码
//        User user = this.lambdaQuery().eq(User::getPhone, loginForm.getPhone()).one();
//        法3：复杂一点，但多了一个isNotBlank的动态查询
        LambdaQueryWrapper<User> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq(StringUtils.isNotBlank(phone), User::getPhone, phone);
        User user = userMapper.selectOne(queryWrapper);
//        如果不存在则创建用户
        if (user == null) {
            user = createUserWithPhone(phone);
        }

//        4.保存用户到session  -- 保存到token中
//        session.setAttribute("user", BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
        String token = UUID.randomUUID().toString(true);
        UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
        // 因为user的id是long类型的，但是StringRedisTemplate只支持String类型的key-value，因此要需要⾃定义map映射规将user转成map后进⾏hash存储
        // userDTO：要转换为Map的Java对象       new HashMap<>()：存储转换后的Map的容器
        Map<String, Object> userMap = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
                // 忽略userDTO对象中的空值属性，即那些值为null的属性不会被放入userMap中
                CopyOptions.create().setIgnoreNullValue(true)
                        // 将属性值放入userMap前，将属性值转换为其字符串表示形式
                        .setFieldValueEditor((fieldName, fieldValue) -> fieldValue.toString()));

//        5.存储
        String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
        stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(tokenKey, userMap);
//        设置过期时间
        stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.ok(token);
    }
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优化拦截器

在这个方案中，他确实可以使用对应路径的拦截，同时刷新登录token令牌的存活时间，但是现在这个拦截器他只是拦截需要被拦截的路径，假设当前用户访问了一些不需要拦截的路径，那么这个拦截器就不会生效，所以此时令牌刷新的动作实际上就不会执行，所以这个方案他是存在问题的

业务逻辑：

代码实现：

token刷新拦截器：RefreshTokenInterceptor

public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1.获取请求头中的token
        String token = request.getHeader("authorization");
        if (StrUtil.isBlank(token)) {
            return true;
        }
        // 2.基于TOKEN获取redis中的用户
        String key  = LOGIN_USER_KEY + token;
        Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
        // 3.判断用户是否存在
        if (userMap.isEmpty()) {
            return true;
        }
        // 5.将查询到的hash数据转为UserDTO
        UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);
        // 6.存在，保存用户信息到 ThreadLocal
        UserHolder.saveUser(userDTO);
        // 7.刷新token有效期
        stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 8.放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        // 移除用户
        UserHolder.removeUser();
    }
}
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登录拦截器：LoginInterceptor

public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1.判断是否需要拦截（ThreadLocal中是否有用户）
        if (UserHolder.getUser() == null) {
            // 没有，需要拦截，设置状态码
            response.setStatus(401);
            return false;
        }
        // 有用户，则放行
        return true;
    }
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config配置：MvcConfig

@Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
//    添加拦截器
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
//  token刷新拦截器   order为0，最高
        registry.addInterceptor(new RefreshTokenInterceptor(stringRedisTemplate))
                .addPathPatterns("/**").order(0);
//    登录拦截器
        registry.addInterceptor(new LoginInterceptor(stringRedisTemplate))
                .excludePathPatterns(
                        "/shop/**",
                        "/voucher/**",
                        "/shop-type/**",
                        "/upload/**",
                        "/blog/hot",
                        "/user/code",
                        "/user/login",
                        "/user/me"
                ).order(1);
    }
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3、补充

session知识

为什么要session

之前的互联网多用于学术交流，只用于文章信息的展现之类的事情。但随着互联网应用越来越广泛，应用的形式也变得越来越多，我们的 Web 应用不只限于提供简单的信息展现了，还需要用户能够登录，可以在论坛发帖子，在购物网站买东西等等。 这就需要 HTTP 协议能够记录用户的状态。也就是我们现在熟悉的 Session 由来。

session工作原理
1. 用户第一次请求服务器时，服务器端会生成一个Session ID
2. 服务器端将生成的Session ID返回给客户端
3. 客户端收到sessionid会将它保存在cookie中，当客户端再次访问服务端时会带上这个Session ID
4. 当服务端再次接收到来自客户端的请求时，会先去检查是否存在Session ID，不存在就新建一个Session ID重复1,2的流程，如果存在就去遍历服务端的session文件，找到与这个Session ID相对应的文件，文件中的键值便是sessionid，值为当前用户的一些信息
5. 此后的请求都会交换这个 Session ID，进行有状态的会话。
相关方法

// 一般在方法参数传入session
public Result sendCode(String phone, HttpSession session)

// 设置session的值
session.setAttribute("code", code);

// 获取session的值
Object cacheCode = session.getAttribute("code")
    
// 通过 HttpServletResponse获取session
// 传入 HttpServletResponse response
HttpSession session = request.getSession();
Object user = session.getAttribute("user");

//注销该request的所有session
session.invalidate();

// 设置session的有效期：设置单位为秒，设置为-1永不过期
session.setMaxInactiveInterval(30 * 60);
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tips：HttpSession、HttpServletResponse、HttpServletRequest的区别

HttpSession 主要用于在服务器端跟踪用户会话状态和存储会话相关的数据

HttpServletResponse 用于构建和发送 HTTP 响应到客户端浏览器。它们分别处理不同方面的 web 应用程序功能。

HttpServletRequest 用于获取客户端的请求信息

补充代码

用户登出代码：UserServiceImpl

    @Override
    public Result logout(HttpServletRequest request) {
        String token = request.getHeader("Authorization");
        if (token == null) {
            return Result.ok("尚未登录！无法退出");
        }
        // 去掉redis的记录
        String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
        stringRedisTemplate.delete(tokenKey);
        return Result.ok();
    }
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根据手机号创建新用户代码：UserServiceImpl

    private User createUserWithPhone(String phone) {
        User user = new User();
        user.setPhone(phone);
        user.setNickName(USER_NICK_NAME_PREFIX + RandomUtil.randomString(7));
        this.save(user);
        return user;
    }
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问题

login方法中并没有对Authorization 进行操作，而是将token传入redis，那么Authorization 的值是怎么做到和reids中token的值一样的？

可能是返回结果有token，前端拿到了这个token传给Authorization 的

商户查询缓存

0、为什么要缓存

速度快,好用

缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力

实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存来作为"避震器",系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术

0.5 添加缓存到redis

业务逻辑：

代码实现：

@Override
public Result queryById(Long id) {
    //查询redis，若存在则转换成对象后返回
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (StringUtils.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
     }
    //不存在则查询数据库，然后转成以json串存⼊redis后，返回
    Shop shop = shopMapper.selectById(id);
        if(shop==null){
    		return Result.fail("店铺不存在");
     }

    stringRedisTemplate.opsForValue()
    		.set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));
    return Result.ok(shop);
}
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tips：获取的String shopJson，可以发现是符合shop类的，所以可以进行toBean转换

1、实现数据库和缓存双写一致（updata）

（1）缓存更新策略

（2）数据库和缓存不一致采用什么方案

综合考虑使用方案一，但是方案一调用者如何处理呢？这里有几个问题

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多
- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存
如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
- 单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
- 分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
先操作缓存还是先操作数据库？
- 先删除缓存，再操作数据库【问题：线程1数据库还没更新完线程2又来读取，获取的就是旧数据】
- 先操作数据库，再删除缓存

（3）具体实现

代码实现：修改ShopServiceImpl的queryById和update

@Override
public Result queryById(Long id) {
    //查询redis，若存在则转换成对象后返回
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (StringUtils.isNotBlank(shopJson)) {
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
     }
    //优化：不存在则查询数据库，然后转成以json串存⼊redis后，返回
    Shop shop = shopMapper.selectById(id);
        if(shop==null){
    		return Result.fail("店铺不存在");
     }

    stringRedisTemplate.opsForValue()
    .set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    return Result.ok(shop);
}

@Override
@Transactional //保证原⼦性
public Result update(Shop shop) {
    Long id = shop.getId();
    if(id==null){
    	return Result.fail("店铺id不能为空");
     }
    //先更新数据库，再删除缓存
    shopMapper.updateById(shop);
    stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+ id);
    return Result.ok();
}
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2、缓存穿透

缓存穿透：是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

常见的解决方案有两种：

缓存空对象
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：
  - 额外的内存消耗
  - 可能造成短期的不一致
布隆过滤
- 优点：内存占用较少，没有多余key
- 缺点：
  - 实现复杂
  - 存在误判可能（哈希冲突）
增强id的复杂度，避免被猜测id规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流

业务逻辑：

在原来的逻辑中，我们如果发现这个数据在mysql中不存在，直接就返回404了，这样是会存在缓存穿透问题的

现在的逻辑中：如果这个数据不存在，我们不会返回404 ，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，欧当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个value是否是null，如果是null，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。

注意区分这里的isNotBlank和null

isNotBlank判断redis是否有这个值，notBlank的话意味着有数据，直接toBean返回
nullpa判断在没有值的前提下，这个值是不是空值（“”）
- 空值意味着之前请求过了且redis设为了“”，这种情况也不要再请求redis了，直接返回null
- 非空值意味着还没有查询过，就去数据库查一下，没有的话空值（“”）再放进redis，有的话直接返回数据

3、缓存雪崩

缓存雪崩：是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
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解决方案：

给不同的Key的TTL添加随机值（key失效）
给业务添加多级缓存（key失效）
利用Redis集群提高服务的可用性（redis宕机）
给缓存业务添加降级限流策略（redis宕机）

4、缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

法1：互斥锁

其实就是一个时间段只能一个线程去处理问题，然后给个锁不让其他线程进来处理，让他去睡觉，睡一会等锁被释放了再来处理

业务逻辑：

代码实现：

1、写锁

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}
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2、查询带锁

 public Shop queryWithMutex(Long id)  {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
        // 2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在,直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断命中的值是否是空值
        if (shopJson != null) {
            //返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重构
        //4.1 获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断否获取成功
            if(!isLock){
                //4.3 失败，则休眠重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.4 成功，根据id查询数据库
             shop = getById(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if(shop == null){
                 //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return null;
            }
            //6.写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        }catch (Exception e){
            throw new RuntimeException(e);
        }
        finally {
            //7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }
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法2：逻辑过期

既然是高并发访问那干脆就直接redis里面一直都不要删除了，再加个逻辑过期时间，过期的话就开个独立线程去更新数据写入redis，在没更新完之前访问到的都是redis里面的旧数据

but意想不到的难点居然是如何给数据添加过期时间的字段

方案一：新建⼀个RedisData类，这个类有过期时间字段，然后让pojo继承这个类/直接在原有的类直接加字段，但是这样就改变基础代码了

so方案二：新建⼀个RedisData类，这个类有过期时间字段，同时有另⼀个Object字段（ob就是牛啦存什么都行）用来存数据。相当于给数据又加了⼀层封装

两种方法对比【好互补o】

5、封装Redis工具类

基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求：

方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间【set】
方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题【setWithLogicalExpire】
方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题【queryWithPassThrough】
方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题【queryWithLogicalExpire】

将逻辑进行封装

    /**
     * 将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
     *
     * @param key   redis键
     * @param value redis值
     * @param time  缓存时间
     * @param unit  时间单位
     */
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 注意这里要把value转为string类型
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    /**
     * 将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
     */
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        // 注意转second
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));

        //写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    /**
     * 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
     *
     * @param keyPrefix  键前缀
     * @param id         就id啦
     * @param type       要转换的数据类型
     * @param dbFallback 查询数据库的函数
     * @param time       时间
     * @param unit       时间单位
     * @param <R>        数据类型
     * @param <ID>       id类型
     */

    // 返回值不确定 —— 使用泛型（先定义泛型Class<R> type，再返回类型<R>R）
    // id也不确定 —— 还是泛型，用ID，泛型类型定义改成<R,ID>R
    // 查数据库的逻辑不确定 —— 用Function<ID, R> :ID是入参，R是返回值
    // 过期时间也不要写死 —— 用Long time, TimeUnit unit
    public <R, ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        //查询redis，若存在则转换成对象后返回
        String key = keyPrefix + id;
        String Json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //这⾥判断的是Json是否真的有值，不包括空值
        if (StringUtils.isNotBlank(Json)) {
            return JSONUtil.toBean(Json, type);
        }

        // 判断缓存是否命中(命中的是否是空值)。
        // 如果isNotBlank ＋ !=null，说明命中，之前就请求过了且redis设为了“”，这种情况也不要再请求redis了，直接返回错误
        if (Json != null) {
            return null;
        }
        //不存在则查询数据库，然后转成以json串存⼊redis后，返回
        R r = dbFallback.apply(id);
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, unit);
            return null;
        }
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }


    /**
     * 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用逻辑过期的方式解决缓存击穿问题
     */
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        //查询redis，这里的shopJson是(Object)RedisData类型的
        String key = keyPrefix + id;
        String Json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //未命中，说明不是热点key
        if (StringUtils.isBlank(Json)) {
            return null;
        }

        // 命中的话再判断是否逻辑过期
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(Json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 未过期直接返回shop
        if (LocalDateTime.now().isBefore(expireTime)) {
            return r;
        }

        //过期了就重建缓存：先获取锁，再开个独立线程处理
        String lockKey = keyPrefix + id;
        boolean lock = tryLock(lockKey);
        if (lock) {
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 模拟重建延迟  saveShop2Redis
                    // 1. 查数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 2. 带逻辑过期地写入redis
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    unLock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 返回旧数据
        return r;
    }

    /**
     * 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用互斥锁的方式解决缓存击穿问题
     */
    public <R, ID> R queryWithMutex(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, String lockKeyPrefix, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {

        //查询redis，若存在则转换成对象后返回
        String key = keyPrefix + id;
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //这⾥判断的是shopJson是否真的有值，不包括空值
        if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }

        // 判断缓存是否命中(命中的是否是空值)。
        // 如果isNotBlank ＋ !=null，说明命中，之前就请求过了且redis设为了“”，这种情况也不要再请求redis了，直接返回错误
        if (json != null) {
            return null;
        }
        // 未命中，进行缓存穿透处理
        // 先加锁，防止缓存穿透
        String lockKey = lockKeyPrefix + id;
        R r1;
        try {
            boolean lock = tryLock(lockKey);
            while (!lock) {
                // 获取锁失败，偷偷睡一觉，再重新查询
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
                lock = tryLock(lockKey);
            }
            // DoubleCheck redis(因为此时有可能别的线程已经重新构建好缓存)
            json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
                r1 = JSONUtil.toBean(json, type);
                return r1;
            }

            // 模拟重建延迟
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }

            //不存在则查询数据库，然后转成以json串存⼊redis后，返回
            r1 = JSONUtil.toBean(json, type);
            if (r1 == null) {
                // 将空值写入redis,解决缓存穿透问题
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 10, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(r1), time, unit);

        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            unLock(lockKey);
        }

        return r1;
    }

    //获取锁
    private boolean tryLock(String lockKey) {
        // ⾸先尝试获取锁,获取不到返回false
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        // 不直接返回Boolean类型，避免⾃动拆箱时出现空指针异常。setIfAbsent内部是long转boolean再转Boolean，可能会出现空指针异常的
        // 条件表达式，只有满足不为null和为true时才返回true
        // return flag != null && flag;
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    //释放锁
    private void unLock(String lockKey) {
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
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在ShopServiceImpl 中

@Resource
private CacheClient cacheClient;

 @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 逻辑过期解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);
    }
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优惠券秒杀

1、生成全局唯一ID

如果使用数据库自增ID就存在一些问题：

id的规律性太明显
受单表数据量的限制

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：唯一性、安全性、递增性、高性能、高可用

为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息

1653363172079

ID的组成部分：

符号位：1bit，永远为0

时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年

序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID

redis使用：opsForValue的increment方法,实现自增长

        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
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代码实现：utils/RedisIdWorker.java

@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

        // 2.生成序列号
        // 2.1.获取当前日期，精确到天
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增长
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }
}
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2、添加优惠券

普通券直接save

秒杀券要保存更多信息到Voucher表

代码实现：

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
    // 保存优惠券
    save(voucher);
    // 保存秒杀信息
    SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
    seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
    seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
    seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
    seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
    seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
    // 保存秒杀库存到Redis中
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}
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3、实现秒杀下单

下单时需要判断两点：

秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单
库存是否充足，不足则无法下单

代码实现：VoucherOrderServiceImpl

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    // 1.查询优惠券
    SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    // 2.判断秒杀是否开始
    if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
        // 尚未开始
        return Result.fail("秒杀尚未开始！");
    }
    // 3.判断秒杀是否已经结束
    if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
        // 尚未开始
        return Result.fail("秒杀已经结束！");
    }
    // 4.判断库存是否充足
    if (voucher.getStock() < 1) {
        // 库存不足
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //5，扣减库存
    boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update();
    if (!success) {
        //扣减库存
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //6.创建订单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    // 6.1.订单id
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    voucherOrder.setId(orderId);
    // 6.2.用户id
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    voucherOrder.setUserId(userId);
    // 6.3.代金券id
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    save(voucherOrder);

    return Result.ok(orderId);

}
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4、解决超卖问题

假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，但是还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。

解决思路：

悲观锁：

悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等

乐观锁：

乐观锁：会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过

修改代码方案一、

VoucherOrderServiceImpl 在扣减库存时，改为：

boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1
            .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?
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以上逻辑的核心含义是：只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败

修改代码方案二、

之前的方式要修改前后都保持一致，但是这样我们分析过，成功的概率太低，所以我们的乐观锁需要变一下，改成stock大于0 即可

boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock",0); //where id = ? and stock > 0
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5、实现一人一单

业务逻辑

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代码实现：VoucherOrderServiceImpl

@Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);

        // 判断是否在秒杀时间内
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now()) || voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("不在秒杀时间内");
        }

        // 判断是否还有库存
        if (voucher.getStock() < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }

        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 通过userId控制锁的粒度，只有相同用户才会加锁
        // synchronized是java内置的一个线程同步关键字，可以卸载需要同步的对象、方法或者特定的代码块中
        // intern()方法是将字符串放入常量池中，这样相同的字符串就会指向同一个对象，从而实现锁的粒度控制
        synchronized (userId.toString().intern()) {
             // 如果直接使用this调用方法，调用的是非代理对象，但是事务是靠代理对象生效的，所以我们要拿到代理对象，走代理对象的方法，才能实现事务控制
            // 通过AopContext.currentProxy()获取代理对象，从而实现事务控制
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        }
    }

    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        // 一人一单逻辑
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 判断是否存在
        if (count > 0) {
            return Result.fail("用户已经购买过一次！");
        }

        // 减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock-1")
                .eq("voucher_id", voucherId)
                // 乐观锁解决超卖问题
                // .eq("stock", voucher.getStock())
                .gt("stock", 0)
                .update();

        if (!success) {
            return Result.fail("减库存失败");
        }

        // 创建订单：保存订单信息到数据库中
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();

        // 生成订单id、用户id、代金券id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(UserHolder.getUser().getId());
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);

        save(voucherOrder);
        return Result.ok(orderId);
    }
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细节描述：

关于synchronized和Lock的区别

synchronized采用的是悲观锁机制

Lock采用的是乐观锁机制

实现代理对象

防止事务失效，所以要用代理对象

pom.xml添加

        <dependency>
            <groupId>org.aspectj</groupId>
            <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
        </dependency>
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application.java添加

@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)   //暴露代理对象
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VoucherOrderServiceImpl实现

        synchronized (userId.toString().intern()) {
            // 通过AopContext.currentProxy()获取代理对象，从而实现事务控制
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        }
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分布式锁

1、为什么需要分布式锁

由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是 集群环境下syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

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分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

核心思想就是让大家都使用同一把锁锁住线程

满足条件：

可见性：多个线程都能看到相同的结果，注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思
互斥：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行
高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性
高性能：由于加锁本身就让性能降低，所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能
安全性：安全也是程序中必不可少的一环

常见的分布式锁有三种

Mysql：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见

Redis：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁

Zookeeper：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，由于本套视频并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现，所以不过多阐述

1653382219377

redis使用：opsForValue的setIfAbsent方法，确保每次只有一个锁存在，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性

        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
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代码实现

锁的基本接口：utils/ILock

public interface ILock {

    /**
     * 尝试获取锁
     * @param timeoutSec 锁持有的超时时间，过期后自动释放
     * @return true代表获取锁成功; false代表获取锁失败
     */
    boolean tryLock(long timeoutSec);

    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();
}
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锁的实现：utils/SimpleRedisLock

public class SimpleRedisLock implements ILock {

    private final String name;
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }


    // 获取锁
    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 获取线程标示，因为我们要区分到底是哪个线程拿到了这个锁，方便之后unLock的时候进行判断
        String threadId = Thread.currentThread().getId();
        // 获取锁
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    // 释放锁
    @Override
    public void unlock() {
      //通过del删除锁
      stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}
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VoucherOrderServiceImpl

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);

        // 判断是否在秒杀时间内
		......
        // 判断是否还有库存
		......
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 之前的：没有考虑集群模式下的锁问题
		......

        // 【完善代码】：考虑集群模式下的锁问题
        //创建锁对象
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
        //加锁失败
        if (!isLock) {
            return Result.fail("之前的下单逻辑还在处理/不允许重复下单");
        }
        
        // 这里就是为了调用createVoucherOrder方法，但是要考虑到事务的问题，所以要通过代理对象来调用
        try {
            //获取代理对象(事务)
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }
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2、误删问题！

问题描述

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致他的锁自动释放，这时其他线程，线程2来尝试获得锁，就拿到了这把锁，然后线程2在持有锁执行过程中，线程1反应过来，继续执行，而线程1执行过程中，走到了删除锁逻辑，此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除，这就是误删别人锁的情况说明

解决方案：**【都加线程标识】**在每个线程释放锁的时候，去判断一下当前这把锁是否属于自己，如果属于自己，才进行锁的删除，否则不做删除。

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解决思路：在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示），一致放锁，不一致不放锁

代码实现：

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   // 获取线程标示
   String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
   // 获取锁
   Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
   return Boolean.TRUE.equals(success);
}

public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 判断标示是否一致
    if(threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}
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3、分布式锁的原子性问题

更为极端的误删逻辑说明：

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，他正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的，正准备删除锁，但是此时他的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1他会接着往后执行，当他卡顿结束后，他直接就会执行删除锁那行代码，相当于条件判断并没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题，之所以有这个问题，是因为线程1的拿锁，比锁，删锁，实际上并不是原子性的，我们要防止刚才的情况发生

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解决思路： Lua脚本解决多条命令原子性问题

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。

Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html

这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用lua去操作redis，又能保证他的原子性，这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了，作为Java程序员这一块并不作一个简单要求，并不需要大家过于精通，只需要知道他有什么作用即可。

redis使用：RedisTemplate中可以利用execute方法去执行lua脚本，对应参数如下：【脚本名称、key、参数数组】

代码实现：utils/unlock.lua

-- 锁的key
-- local id = "lock:order:5"
-- 当前线程标识
-- local threadId = "asdavewrfawe-26"
-- 因为不能写死，所以我们要进行参数传递

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示，脚标从1开始
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
    -- 一致，则删除锁
    return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0
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VoucherOrderServiceImpl

    // 提前在静态代码块中加载lua脚本，，提高性能
private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

public void unlock() {
     // 调用lua脚本解决误删问题，确保原子性
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            // 字符串转集合
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            // 线程标识
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}
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4、小总结

基于Redis的分布式锁实现思路：

利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁
- 特性：
  - 利用set nx满足互斥性
  - 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
  - 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

分布式锁-redisson

1、简单介绍

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：

重入问题：所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。

不可重试：我们认为合理的情况是：当线程在获得锁失败后，他应该能再次尝试获得锁。

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。

Redission提供了分布式锁的多种多样的功能【不算白雪！】

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2、快速入门

引入依赖：

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.6</version>
</dependency>
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配置Redisson客户端：

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.150.101:6379")
            .setPassword("123321");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

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使用Redission的分布式锁

@Resource
private RedissionClient redissonClient;

@Test
void testRedisson() throws Exception{
    //获取锁(可重入)，指定锁的名称
    RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");
    //尝试获取锁，参数分别是：获取锁的最大等待时间(期间会重试)，锁自动释放时间，时间单位
    boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);
    //判断获取锁成功
    if(isLock){
        try{
            System.out.println("执行业务");         
        }finally{
            lock.unlock();
        }   
    }
}
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优化VoucherOrderServiceImpl中的seckillVoucher加锁

        // 这里修改成了redisson的分布式锁
        // SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        RLock lock = redissonClient.getLock("order:" + userId);
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3、可重入锁原理

同一个线程获取两次或以上锁就算是重入了

redis使用：在分布式锁中，redisson采用hash结构用来存储锁，其中大key表示表示这把锁是否存在，用小key（filed）表示当前这把锁被哪个线程持有，还要记录这把锁的重入了几次（value）

对于可重入锁，在删除的时候必须注意重入次数（value）是否为0，防止误删

业务逻辑：注意两个重置有效期时间

代码实现：好复杂，所以我们选择lua脚本实现

获取锁

用exists手动判断是否存在

释放锁

4、锁重试和WatchDog机制

部分关键源码【不太懂、、、反正就是实现了可重试和超时续约】

    private RFuture<Boolean> tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
        if (leaseTime != -1L) {
            return this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
        } else {
            RFuture<Boolean> ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
            ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
                if (e == null) {
                    if (ttlRemaining) {
                        this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }
                }
            });
            return ttlRemainingFuture;
        }
    }



    <T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
        this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
        return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                     "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then "+
                     "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); "+
                     "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; "+
                     "end; "+
                     "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) "+
                     "then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); "+
                     "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); "+
                     "return nil; "+
                     "end; "+
                     "return redis.call('pttl', KEYS[1]);", 
                     Collections.singletonList(this.getName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));
    }
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5、MutiLock原理

主从不一致问题：

使用主从：我们去写命令写在主机上，主机会将数据同步给从机，但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候，此时主机宕机，哨兵会发现主机宕机，并且选举一个slave变成master，而此时新的master中实际上并没有锁信息，此时锁信息就已经丢掉了

为了解决这个问题，redission提出来了MutiLock锁，使用这把锁每个节点的地位都是一样的，这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。

代码实现：

RedissonConfig

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        // 添加redis地址，这里选择添加单点地址，也可以使用config.useClusterServers()添加集群地址
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient2(){
      //同上，改变地址就行
    }

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient3(){
      //同上，改变地址就行
    }
}
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RedissonTest

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;
    @Resource
    private RedissonClient redissonClient2;
    @Resource
    private RedissonClient redissonClient3;

    @BeforeEach
    void setUp() {
      RLock  lock1 = redissonClient.getLock("order");
      RLock  lock2 = redissonClient2.getLock("order");
      RLock  lock3 = redissonClient3.getLock("order");

        // 创建联锁mutiLock
        RLock lock = redissonClient.getMultiLock(lock1, lock2, lock3);
    }

......//其他的都不用动
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6、总结：Redissson分布式锁原理

可重入：利用hash记录线程id和重入次数

可重试：利用信号量和PubSub功能实现等待、唤醒，获取锁失败的重试机制

超时续约：利用watchDog，每隔一段时间 (releaseTime/3)，重置超时时间

**主从一致：**利用multiLock，多个独立的Redis节点，必须在所有节点都获取重入锁才算获取锁成功

优化秒杀

1、异步秒杀思路

下单流程步骤：查询优惠卷 – 判断秒杀库存是否足够 – 查询订单 – 校验是否是一人一单 – 扣减库存 – 创建订单

在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行，这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行

异步程序执行流程：

当用户下单之后，判断库存是否充足只需要去redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单

如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，我们可以使用lua语言来操作保证整个过程的原子性

2、Redis完成秒杀资格判断

需求：

新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

代码实现：

1、seckill.lua

-- 秒杀优化需求二：基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否有购买资格
-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]

-- 2.数据key
-- 2.1.库存key  ..lua的字符串拼接
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey  tonumber()将字符串转换为数字
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2.库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER：判断set集合中是否存在某个元素
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)

return 0
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2、VoucherOrderServiceImpl

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    //获取用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    // 1.执行lua脚本
    Long result = stringRedisTemplate.execute(
            SECKILL_SCRIPT,
            Collections.emptyList(),
            voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
    );
    int r = result.intValue();
    // 2.判断结果是否为0
    if (r != 0) {
        // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
        return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
    }
    //TODO 保存阻塞队列
    // 3.返回订单id
    return Result.ok(orderId);
}
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3、基于阻塞队列实现秒杀优化

代码实现：VoucherOrderServiceImpl【还是有点点懵】

//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {
   SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息
 private class VoucherOrderHandler implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            while (true){
                try {
                    // 1.获取队列中的订单信息
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2.创建订单
                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                }
          	 }
        }
     
       private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
           //同上...
    }
     //a
	private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new  ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );
        int r = result.intValue();
        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(userId);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // 2.2.放入阻塞队列【优化】
        orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.获取代理对象
         proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
        //4.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
     
      @Transactional
    public  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
           log.error("用户已经购买过了");
           return ;
        }

        // 6.扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return ;
        }
        save(voucherOrder);
 
    }

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小总结：

秒杀业务的优化思路是什么？

先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单
基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
- 内存限制问题
- 数据安全问题

所以我们请出redis消息队列(ˉ▽ˉ)

redis消息队列

1、认识消息队列

什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
生产者：发送消息到消息队列
消费者：从消息队列获取消息并处理消息

使用队列的好处在于 **解耦：**所谓解耦在我们秒杀中就是：我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件，再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。

2、基于List实现消息队列

Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

基于List的消息队列有哪些优缺点？
优点：

利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
可以满足消息有序性

缺点：

无法避免消息丢失
只支持单消费者

3、基于PubSub的消息队列

消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？
优点：

采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：

不支持数据持久化
无法避免消息丢失
消息堆积有上限，超出时数据丢失

4、基于Stream的消息队列

发送消息：XADD

示例：返回时间戳和序号

读取消息：XREAD

示例

XREAD阻塞方式，读取最新的消息：

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在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下：

1653577689129

注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题

STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：

消息可回溯
一个消息可以被多个消费者读取
可以阻塞读取
有消息漏读的风险

5、基于Stream的消息队列-消费者组

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：

6、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

需求：

创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders
修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId
项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单

业务逻辑：看【伪代码】

代码实现：

1、seckill.lua

-- 秒杀优化需求二：基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否有购买资格
-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]

-- 2.数据key
-- 2.1.库存key  ..lua的字符串拼接
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey  tonumber()将字符串转换为数字
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2.库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER：判断set集合中是否存在某个元素
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)

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2、VoucherOrderServiceImpl

  private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;

    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }


    //异步处理线程池
    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

    IVoucherOrderService proxy;


    //在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
    @PostConstruct
    private void init() {
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
    }

    // 用于线程池处理的任务
    // 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息
    private class VoucherOrderHandler implements Runnable, com.hmdp.service.impl.VoucherOrderHandler {
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    // 之前：1.获取阻塞队列中的订单信息
                    // VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2.创建订单
                    // handleVoucherOrder(voucherOrder);

                    // 现在: 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"), StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)), StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed()));
                    // 2.判断订单信息是否为空
                    if (list == null || list.isEmpty()) {
                        // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环
                        continue;
                    }
                    // 解析数据   string就是消息id
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                    Map<Object, Object> value = record.getValue();
                    // 把map转成order对象
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                    // 3.创建订单
                    createVoucherOrder(voucherOrder);
                    // 4.确认消息 XACK
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());

                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                    // 处理异常消息
                    handlePendingList();
                }
            }
        }


        private void handlePendingList() {
            while (true) {
                try {
                    // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
                    // 注意这里是0
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"), StreamReadOptions.empty().count(1), StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0")));
                    // 2.判断订单信息是否为空
                    if (list == null || list.isEmpty()) {
                        // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环
                        break;
                    }
                    // 解析数据
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                    Map<Object, Object> value = record.getValue();
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                    // 3.创建订单
                    createVoucherOrder(voucherOrder);
                    // 4.确认消息 XACK
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理pending订单异常", e);
                    try {
                        Thread.sleep(20);
                    } catch (InterruptedException ex) {
                        throw new RuntimeException(ex);
                    }

                }
            }
        }

    }
  @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT, Collections.emptyList(), voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId), String.valueOf(orderId));
        int r = result.intValue();
        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        // VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // voucherOrder.setId(orderId);
        // // 2.4.用户id
        // voucherOrder.setUserId(userId);
        // // 2.5.代金券id
        // voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // // 2.6.放入阻塞队列
        // orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.获取代理对象
        proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
        //4.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }

    @Transactional
    public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
            log.error("用户已经购买过了");
            return;
        }

        // 6.扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return;
        }
        save(voucherOrder);

    }
}
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7、tip：保存1k个token到JMeter中

Test

/**
     * 在Redis中保存1000个用户信息并将其token写入文件中，方便测试多人秒杀业务
     */
    @Test
    void testMultiLogin() throws IOException {
        List<User> userList = userService.lambdaQuery().last("limit 1000").list();
        for (User user : userList) {
            String token = UUID.randomUUID().toString();
            UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
            Map<String, Object> userMap = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
                    CopyOptions.create().ignoreNullValue()
                            .setFieldValueEditor((fieldName, fieldValue) -> fieldValue.toString()));
            String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
            stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(tokenKey, userMap);
            stringRedisTemplate.expire(tokenKey, 30, TimeUnit.MINUTES);
        }
        Set<String> keys = stringRedisTemplate.keys(LOGIN_USER_KEY + "*");
        @Cleanup FileWriter fileWriter = new FileWriter(System.getProperty("user.dir") + "\\tokens.txt");
        @Cleanup BufferedWriter bufferedWriter = new BufferedWriter(fileWriter);
        assert keys != null;
        for (String key : keys) {
            String token = key.substring(LOGIN_USER_KEY.length());
            String text = token + "\n";
            bufferedWriter.write(text);
        }
    }
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JMeter配置如下，在CSV数据文件设置处设置token

注意HTTP信息头管理器也要把authorization换成${token}变量

结果：实现了抢购且没有超卖等问题（但是好像也没有快很多∑( 口 ||）

达人探店

1、发布、查看探店笔记

业务逻辑：

在这里插入图片描述

代码实现：

上传blog文件：UploadController

    @PostMapping("blog")
    public Result uploadImage(@RequestParam("file") MultipartFile image) {
        try {
            // 获取原始文件名称
            String originalFilename = image.getOriginalFilename();
            // 生成新文件名
            String fileName = createNewFileName(originalFilename);
            // 保存文件
            image.transferTo(new File(SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR, fileName));
            // 返回结果
            log.debug("文件上传成功，{}", fileName);
            return Result.ok(fileName);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("文件上传失败", e);
        }
    }

// createNewFileName 生成新的文件名
    private String createNewFileName(String originalFilename) {
        // 获取后缀
        String suffix = StrUtil.subAfter(originalFilename, ".", true);
        // 生成目录
        String name = UUID.randomUUID().toString();
        // 将哈希值用作文件的目录名或文件名的原因主要是为了快速检索和避免冲突。
        // 给定输入的关键字，哈希函数将始终返回相同的哈希值。这是哈希函数的重要特性，即输入数据的微小变化都会导致哈希值的明显变化。
        int hash = name.hashCode();
        // 保留哈希值的最后四位
        int d1 = hash & 0xF;
        // 将这四位向右右移动四位再和15与，得到哈希值的另外两位低密度位
        int d2 = (hash >> 4) & 0xF;
        // 判断目录是否存在
        File dir = new File(SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR, StrUtil.format("/blogs/{}/{}", d1, d2));
        if (!dir.exists()) {
            dir.mkdirs();
        }
        // 生成文件名
        return StrUtil.format("/blogs/{}/{}/{}.{}", d1, d2, name, suffix);
    }
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发布blog：BlogServiceImpl

    @Override
    public Result saveBlog(Blog blog) {
        if (blog.getShopId() == null || blog.getTitle() == null || blog.getContent() == null) {
            return Result.fail("提交前情把Blog全部信息填写完整(●'◡'●)");
        }
        // 1. 获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        blog.setUserId(user.getId());
        // 2.保存探店笔记
        boolean isSuccess = save(blog);
        if (!isSuccess) {
            return Result.fail("新增笔记失败!");
        }
        return Result.ok(blog.getId());
    }
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查看blog：BlogServiceImpl

    @Override
    public Result queryBlogById(Long id) {
        Blog blog = this.getById(id);
        if (blog == null) {
            return Result.fail("笔记不存在！");
        }
        // 因为blog表里面是没有username和usericon的，所以要再query
        queryBlogUser(blog);

        return Result.ok(blog);
    }

 // 查询blog有关的用户
    private void queryBlogUser(Blog blog) {
        Long userId = blog.getUserId();
        User user = userService.getById(userId);
        blog.setName(user.getNickName());
        blog.setIcon(user.getIcon());
    }
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2、点赞笔记

redis使用：opsForSet的isMember方法，传入key、value(userid)

Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, user.getId().toString());
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业务逻辑：

代码实现：

1、Blog ：添加字段

@TableField(exist = false)
private Boolean isLike;
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2、BlogServiceImpl

 @Override
    public Result likeBlog(Long id){
        // 修改点赞数量,直接update数据库，但是这样可以无限刷赞
       // blogService.update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();
        
        // 1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.判断当前登录用户是否已经点赞
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
        if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){
             //3.如果未点赞，可以点赞
            //3.1 数据库点赞数+1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();
            //3.2 保存用户到Redis的set集合
            if(isSuccess){
                stringRedisTemplate.opsForSet().add(key,userId.toString());
            }
        }else{
             //4.如果已点赞，取消点赞
            //4.1 数据库点赞数-1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
            //4.2 把用户从Redis的set集合移除
            if(isSuccess){
                stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key,userId.toString());
            }
        }
        

   private void isBlogLike(Blog blog) {
        // 1.获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        if (user == null) {
            // 用户未登录，无需查询是否点赞
            // 不然一点进去首页就会报错空指针，因为调用了isBlogLike方法，没登陆的话是没有userId的
            return;
        }
        String key = BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
        Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, user.getId().toString());
        blog.setIsLike(isMember = true);
    }
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3、点赞排行榜

redis使用：

所有点赞的人，需要是唯一——>set或者是sortedSet
需要排序，——>sortedSet

//  opsForZSet的add方法，传入时间戳为score
stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
// opsForZSet的score方法，获取score
Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
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业务逻辑：橙色为修改部分

代码实现：

1、点赞逻辑代码修改：set修改为zset

    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 修改点赞数量,直接update数据库，但是这样可以无限刷赞
        // blogService.update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();

        // 1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.判断当前登录用户是否已经点赞
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;

        //  Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, user.getId().toString());
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        if (score == null) {
            //3.如果未点赞，可以点赞
            //3.1 数据库点赞数+1
            boolean isSuccess = blogService.update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();
            //3.2 保存用户到Redis的set集合
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        } else {
            //4.如果已点赞，取消点赞
            //4.1 数据库点赞数-1
            boolean isSuccess = blogService.update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
            //4.2 把用户从Redis的set集合移除
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
            }
        }
        return Result.ok();
    }

    private void isBlogLike(Blog blog) {
        // 1.获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        if (user == null) {
            // 用户未登录，无需查询是否点赞
            // 不然一点进去首页就会报错空指针，因为调用了isBlogLike方法，没登陆的话是没有userId的
            return;
        }
        String key = BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
        //  Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, user.getId().toString());
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, user.getId().toString());
        blog.setIsLike(score != null);
    }
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2、按时间查询点赞用户列表

    @Override
    public Result queryBlogLikes(Long id) {
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        // 1.查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        if (top5 == null || top5.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 2.解析出其中的用户id【StringList转换成LongList】
        // .stream()是把Set<String>转换成Stream<String>
        // .map(Long::valueOf)通过应用Long类的静态方法valueOf将每个元素转换为Long类型，把Stream<String>转换成Stream<Long>
        // .collect(Collectors.toList())通过Collectors工具类的toList方法将Stream<Long>转换成List<Long>
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);

        // 3.根据用户id查询用户 WHERE id IN ( 5 , 1 ) ORDER BY FIELD(id, 5, 1)
        Stream<UserDTO> userDTOS = userService.query().in("id", ids)
                // 注意的这里的ORDER BY FIELD，这样才能实现数据库查询也按照自己想要的顺序排序
                .last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")")
                .list().stream().map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
        // 4.返回
        return Result.ok(userDTOS);
    }
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Tips：注意controller的return不用再加Result.ok(BlogServiceImpl.xxx(xxx))了，直接return BlogServiceImpl.xxx(xxx)

前面一种返回值如下，前端是无法读取到的

后面一种的返回值如下，才能正常读取

set改成zset的时候一直报错：WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value

一脸懵，就是DOUBLE类型啊，gpt也笨笨的找不到原因

csdn了一下，是因为存取的类型不一致导致，之前只存了一个member，现在还存了score，直接把之前的key删掉重新加载一下就行

好友关注

1、实现关注/取关

前端请求：/follow/2/true --> 后端：@PutMapping("/{id}/{isFollow}")

redis使用：set的add方法，存入key，value(followerId)

stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());
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业务逻辑：

代码实现：FollowServiceImpl

    @Override
    public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
        // 1. 获取当前登录用户
        long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = FOLLOW_USER_KEY + userId;

        // 2. 判断是否关注
        if (isFollow) {
            // 未关注，进行关注操作
            Follow follow = new Follow().setUserId(userId).setFollowUserId(followUserId).setCreateTime(LocalDateTime.now());
            boolean isSuccess = save(follow);
            if (isSuccess) {
                // 成功的话就放在redis里面
                stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());
            } else {
                return Result.fail("关注失败，请稍后再试！");
            }
        } else {
            // 关注，进行取关操作  :数据库--redis
            // remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));
            stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString());
        }
        return Result.ok();
    }
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2、查看是否关注

前端请求：follow/or/not/1 --> 后端：@GetMapping("or/not/{id}")

redis使用：set的isMember方法，判断是否存在某个value，传入key、value(followUserId)

        Boolean member = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(FOLLOW_USER_KEY + userId, followUserId.toString());
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代码实现：FollowServiceImpl

    @Override
    public Result isFollow(Long followUserId) {
        // 1. 获取当前登录用户
        long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2. 从数据库中查是否有关注数据   --> 从redis中查
        // Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();
        Boolean member = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(FOLLOW_USER_KEY + userId, followUserId.toString());
        return Result.ok(member);
    }
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3、查看共同关注

前端请求：follow/common/1 --> 后端： @GetMapping("/common/{id}")

redis使用：set的intersect方法查询交集，传入两个key查找交集value

        Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(userKey, otherKey);
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难点：

获取的交集是Set 类型的，如何转换成List 类型方便后续查询具体用户信息时调用

// 解析id集合【上面代码有解释：按时间查询点赞用户列表】
List<Long> ids = intersect
    .stream()
    .map(Long::valueOf)
    .collect(Collectors.toList());
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获取的List 怎么转换成List

// 查询用户
// listByIds返回的是一个List<User>，所以需要进行转换
// .stream() 方法将集合 ids 转换为一个 Java 8 流（Stream）
// .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)) 是一个映射操作，它将集合中的每个元素从 User 类型转换为 UserDTO 类型。
// .collect(Collectors.toList()将流中的映射后的 UserDTO 对象收集到一个新的 List<UserDTO> 中。这个操作将流转换为一个列表，其中包含了经过映射后的 UserDTO 对象。
List<UserDTO> users = userService
    .listByIds(ids)
    .stream()
    .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
    .collect(Collectors.toList());
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代码实现：FollowServiceImpl

    @Override
    public Result followCommons(Long otherUserId) {
        // 1. 获取当前登录用户
        long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String userKey = FOLLOW_USER_KEY + userId;
        String otherKey = FOLLOW_USER_KEY + otherUserId;

        //求交集
        Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(userKey, otherKey);
        // 没有的话直接返回空列表
        if (intersect == null || intersect.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        // 解析id集合
        List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());

        // 查询用户
        List<UserDTO> users = userService.listByIds(ids).stream().map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)).collect(Collectors.toList());
        return Result.ok(users);
    }
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4、关注推送

Feed流实现方案

Feed流产品有两种常见模式：

Timeline：不做内容筛选，简单的按照内容发布时间排序，常用于好友或关注。例如朋友圈

优点	信息全面，不会有缺失。并且实现也相对简单
缺点	信息噪音较多，用户不一定感兴趣，内容获取效率低

智能排序：利用智能算法屏蔽掉违规的、用户不感兴趣的内容。推送用户感兴趣信息来吸引用户

优点	投喂用户感兴趣信息，用户粘度很高，容易沉迷
缺点	如果算法不精准，可能起到反作用

采用Timeline的模式。该模式的实现方案有三种：

拉模式：只有粉丝⽤户在读取收件箱的时候，才会根据其关注的⽤户进⾏拉取，把博主发件箱⾥的消息拉取到粉丝⽤户的收件箱⾥，然后对收件箱⾥的消息按时间戳进⾏排序。

优点：节约空间

缺点：比较延迟，假设用户关注了大用户，此时就会拉取海量的内容，对服务器压力巨大。
推模式：当⽤户（博主）发送消息时，会把消息+时间戳直接发送到所有粉丝⽤户的收件箱中，并按时间戳进⾏排序。当粉丝⽤户在读取收件箱的消息时，直接读取。
优点：延迟低
缺点：发消息时，内容占⽤较⾼。因为每个粉丝都会保留⼀份消息。
推拉模式：对于粉丝少的博主⽤户，采⽤推模式。对于粉丝多的博主⽤户，根据粉丝⽤户类型进⾏判断：活跃度⾼的粉丝⽤户，采⽤推模式活跃度低的粉丝⽤户，采⽤拉模式

兼具推和拉两种模式的优点
总结

最后俺们选择推模式（因为实现起来比较简单

推送到粉丝收件箱

需求：

修改新增探店笔记的业务，在保存blog到数据库的同时，推送到粉丝的收件箱
收件箱满足可以根据时间戳排序，必须用Redis的数据结构实现
查询收件箱数据时，可以实现分页查询

难点：

当粉丝⽤户需要按分页模式来读取收件箱的信息时，不能采⽤传统的分页模式（按数据的⾓标开始查）。因为Feed 流中的数据会不断更新，所以数据的⾓标也在不断变化。传统的分页模式，会出现消息重复读的问题。

redis实现：用zset方便排序，时间戳做score

业务逻辑：

因为是推模式，所以我们是按照接受Blog的用户作为key

代码实现：BlogServiceImpl

    @Override
    public Result saveBlog(Blog blog) {
        if (blog.getShopId() == null || blog.getTitle() == null || blog.getContent() == null) {
            return Result.fail("提交前情把Blog全部信息填写完整(●'◡'●)");
        }
        // 1. 获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        blog.setUserId(user.getId());
        // 2.保存探店笔记
        boolean isSuccess = save(blog);
        if (!isSuccess) {
            return Result.fail("新增笔记失败!");
        }
        // 3.查询笔记作者的所有粉丝
        List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId()).list();
        // 4.推送笔记id给所有粉丝
        for (Follow follow : follows) {
            // 4.1.获取粉丝id
            Long userId = follow.getUserId();
            // 4.2.推送 (思路就是只把blog的id传到redis里面，到时候再调用bolg的query方法获取详情)
            String key = FEED_KEY + userId;
            // 还是要按时间戳当作value，因为要进行排序
            stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
        }
        return Result.ok(blog.getId());
    }
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redis数据

实现分页查询收邮箱

具体操作如下：

1、每次查询完成后，我们要分析出查询出数据的最小时间戳，这个值会作为下一次查询的条件

2、我们需要找到与上一次查询相同的查询个数作为偏移量，下次查询时，跳过这些查询过的数据，拿到我们需要的数据

综上：我们的请求参数中就需要携带 lastId：上一次查询的最小时间戳minTime和偏移量offset这两个参数。

这两个参数第一次会由前端来指定，以后的查询就根据后台结果作为条件，再次传递到后台。

redis使用：opsForZSet的reverseRangeByScoreWithScores方法，传入key、minTime、maxTime、offset、每次查询数量

Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
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业务逻辑：【再看又懵了哈哈O(∩_∩)O】

代码实现：

ScrollResult

@Data
public class ScrollResult {
    // 查询的Blog结果
    private List<?> list;
    // 上次查询的最小时间戳
    private Long minTime;
    // 偏移量
    private Integer offset;
}
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BlogServiceImpl

    @Override
    public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {
        // 1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        // 2. 查询自己的收件箱
        String key = FEED_KEY + userId;
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
        if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        // 解析数据：blogId、minTime（时间戳）、offset
        ArrayList<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
        long minTime = 2;
        int os = 1;
        for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) {
            ids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));
            long time = tuple.getScore().longValue();
            if (time == minTime) {
                os++;
            } else {
                minTime = time;
                os = 1;
            }
        }
        os = minTime == max ? os : os + offset;
        // 根据id查blog
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Blog> blogs = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        // 查询blog相关信息
        for (Blog blog : blogs) {
            queryBlogUser(blog);
            isBlogLike(blog);
        }
        // 封装并返回
        ScrollResult r = new ScrollResult();
        r.setList(blogs);
        r.setOffset(os);
        r.setMinTime(minTime);

        return Result.ok(r);
    }
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附近商户

1、导入商铺位置

redis使用：opsForGeo的add方法，放入key、坐标(x,y)、value(shopId)

stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key,shop.getId().toString(), new Point(shop.getX(), shop.getY()));
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业务逻辑

在这里插入图片描述

代码实现：

    @Test
    public void loadShopData() {
        // 1.查询店铺信息
        List<Shop> list = shopService.list();
        // 2.把店铺分组，按照typeId分组，typeId一致的放到一个集合
        Map<Long, List<Shop>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
        // 3.分批完成写入Redis
        for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {
            // 3.1.获取类型id
            Long typeId = entry.getKey();
            String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
            // 3.2.获取同类型的店铺的集合
            List<Shop> value = entry.getValue();
            List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());
            // 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 member
            for (Shop shop : value) {
                //  stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key,shop.getId().toString(), new Point(shop.getX(), shop.getY()));
                locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
                        shop.getId().toString(),
                        new Point(shop.getX(), shop.getY())
                ));
            }
            stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
        }
    }
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2、附近商户

redis使用：opsForGeo的search方法，传入key、坐标(x,y)、距离、GeoSearch配置

// GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() 
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
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业务逻辑：

代码实现：

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        // 4.解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
       //这里感觉好复杂，这个类型转换、、、
       List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }
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用户签到

1、实现签到功能

Redis中是利用string类型数据结构实现BitMap，因此最大上限是512M，转换为bit则是 2^32个bit位。

BitMap的操作命令有：

SETBIT：向指定位置（offset）存入一个0或1
GETBIT ：获取指定位置（offset）的bit值
BITCOUNT ：统计BitMap中值为1的bit位的数量
BITFIELD ：操作（查询、修改、自增）BitMap中bit数组中的指定位置（offset）的值
BITFIELD_RO ：获取BitMap中bit数组，并以十进制形式返回
BITOP ：将多个BitMap的结果做位运算（与、或、异或）
BITPOS ：查找bit数组中指定范围内第一个0或1出现的位置

redis使用：使用BitMap的setbit方法，放入key、value(day)、1/0

        stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth - 1, true);
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业务逻辑：

代码实现：

    @Override
    public Result sign() {
        // 1.获取当前登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.获取日期
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        // 3.拼接key
        String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
        String key = USER_SIGN_KEY + userId;
        key += keySuffix;
        // 4.获取今天是本月的第几天
        int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
        // 5.写入Redis SETBIT key offset 1
        stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth - 1, true);
        return Result.ok();
    }
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2、签到统计

redis使用：opsForValue的bitField方法，放入key、BitFildSubCommands（creat、获取多少位、从左到右获取）

        List<Long> result = stringRedisTemplate
                .opsForValue()
                .bitField(key, BitFieldSubCommands.create()
                    // 获取多少位
                    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth))
                    // 从左到右取
                    .valueAt(0));
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业务逻辑：

代码实现：

@Override
    public Result signCount() {
        // 1.获取当前登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.获取日期
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        // 3.拼接key
        String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
        String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
        // 4.获取今天是本月的第几天
        int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();

        // 5.获取本月截止今天为止的所有的签到记录，返回的是一个十进制的数字 BITFIELD sign:5:202203 GET u14 0
        // bitField(key, BitFieldSubCommands.create()...)：这是使用 Redis 的 BITFIELD 命令来进行位域操作的部分。它接受一个键（key）以及一个位域子命令（BitFieldSubCommands.create()）。
        // BitFieldSubCommands.create()：这是一个用于创建位域子命令的工厂方法。
        // .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth))：这一部分定义了要获取的位域。
        //  BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth) 指示要获取的位域类型是无符号整数，dayOfMonth 是一个表示具体位域位置的变量或常量。
        // .valueAt(0)：这一部分指示要获取位域的位置，这里是位域中的第一个位（索引为0）。
        // 作用是从指定的 Redis 键（key）中获取位域中的某个位的值，位域类型为无符号整数（unsigned），位域的位置是位域中的第一个位（索引为0）。获取的结果将被存储在一个 List<Long> 中，并且该 List 中的每个元素对应于位域中的一个位的值。
        // 涉及到多个位，需要返回一个List<Long>，其中每个Long表示一个位的状态
        List<Long> result = stringRedisTemplate
                .opsForValue()
                .bitField(key, BitFieldSubCommands.create()
                        // 获取多少位
                        .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth))
                        // 从左到右取
                        .valueAt(0));
        System.out.println("result ===== " + result);

        if (result == null || result.isEmpty()) {
            // 没有任何签到结果
            return Result.ok(0);
        }
        Long num = result.get(0);
        if (num == null || num == 0) {
            return Result.ok(0);
        }
        // 6.循环遍历
        int count = 0;
        while (num > 0) {
            // 6.1.让这个数字与1做与运算，得到数字的最后一个bit位  // 判断这个bit位是否为0
            if ((num & 1) == 0) {
                break;
            } else {
                count++;
            }
            // 把数字右移一位，抛弃最后一个bit位，继续下一个bit位
            num >>>= 1;
            System.out.println("num ==== " + num);
        }
        return Result.ok(count);
    }
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UV统计

UV：全称Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
PV：全称Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。

Hyperloglog(HLL)是从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。相关算法原理大家可以参考：https://juejin.cn/post/6844903785744056333#heading-0

Redis中的HLL是基于string结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用低的令人发指！作为代价，其测量结果是概率性的，有小于0.81％的误差。不过对于UV统计来说，这完全可以忽略。

1、测试百万数据的统计

redis实现：opsForHyperLogLog的add方法，放入key、value

stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("testHyperLogLog", values);
1

代码实现：HmDianPingApplicationTests

    @Test
    void testHyperLogLog() {
        String[] values = new String[1000];
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            count = i % 1000;
            values[count] = "user_" + i;
            if (count == 999) {
                //存入redis
                stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("testHyperLogLog", values);
            }
        }
        //统计数量
        Long res = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("testHyperLogLog");
        log.debug("数量为：{}", res);
    }
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结果：百万数据才十几kb捏o(￣▽￣)ｄ

TODO

封装redis工具类的泛型还有点懵，等学完泛型再来看看
消息队列的业务逻辑搞明白了，但是我觉得过几天又会忘、、、

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Redis项目实战——黑马点评7w+字笔记【2023.10】

代码地址

项目介绍

时长分布

启动项目

短信登陆

1、基于Session实现登录流程

发送短信验证码

短信登录、注册功能

实现拦截器

2、基于Redis实现共享session登录流程

发送短信验证码

短信登录、注册功能

优化拦截器

3、补充

session知识

补充代码

问题

商户查询缓存

0、为什么要缓存

0.5 添加缓存到redis

1、实现数据库和缓存双写一致（updata）

（1）缓存更新策略

（2）数据库和缓存不一致采用什么方案

（3）具体实现

2、缓存穿透

3、缓存雪崩

4、缓存击穿

法1：互斥锁

法2：逻辑过期

5、封装Redis工具类

优惠券秒杀

1、生成全局唯一ID

2、添加优惠券

3、实现秒杀下单

4、解决超卖问题

5、 实现一人一单

分布式锁

1、为什么需要分布式锁

2、误删问题！

3、分布式锁的原子性问题

4、小总结

分布式锁-redisson

1、简单介绍

2、快速入门

3、可重入锁原理

4、锁重试和WatchDog机制

5、MutiLock原理

6、 总结：Redissson分布式锁原理

优化秒杀

1、异步秒杀思路

2、Redis完成秒杀资格判断

3、基于阻塞队列实现秒杀优化

redis消息队列

1、认识消息队列

2、基于List实现消息队列

3、基于PubSub的消息队列

4、基于Stream的消息队列

发送消息：XADD

读取消息：XREAD

5、基于Stream的消息队列-消费者组

6、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

7、tip：保存1k个token到JMeter中

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推送到粉丝收件箱

实现分页查询收邮箱

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1、导入商铺位置

2、附近商户

用户签到

1、实现签到功能

5、实现一人一单

6、总结：Redissson分布式锁原理