1 AOP實作Redis快取

1.1 如何理解AOP

名稱: 面向切面編程
作用: 降低系統中代碼的耦合性,并且在不改變原有代碼的條件下對原有的方法進行功能的擴展.
公式: AOP = 切入點運算式 + 通知方法

1.2 通知型別

1.前置通知目標方法執行之前執行
2.后置通知目標方法執行之后執行
3.例外通知目標方法執行程序中拋出例外時執行
4.最終通知無論什么時候都要執行的通知
特點: 上述的四大通知型別不能干預目標方法是否執行.一般用來做程式運行狀態的記錄.監控

5.環繞通知在目標方法執行前后都要執行的通知方法該方法可以控制目標方法是否運行.joinPoint.proceed(); 功能作為強大的.

1.3 切入點運算式

理解: 切入點運算式就是一個程式是否進入通知的一個判斷(IF)
作用: 當程式運行程序中 ,**滿足了切入點運算式時才會去執行通知方法,**實作業務的擴展.
種類(寫法):
1. bean(bean的名稱 bean的ID) 只能攔截具體的某個bean物件只能匹配一個物件
lg: bean(“itemServiceImpl”)
2. within(包名.類名) within(“com.jt.service.*”) 可以匹配多個物件
粗粒度的匹配原則按類匹配

	  3. execution(回傳值型別 包名.類名.方法名(引數串列))   最為強大的用法
	  lg : execution(* com.jt.service..*.*(..))
	  		回傳值型別任意  com.jt.service包下的所有的類的所有的方法都會被攔截.
	  4.@annotation(包名.注解名稱)  按照注解匹配.

1.4 AOP入門案例

package com.jt.aop;

import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Arrays;

@Aspect     //我是一個AOP切面類
@Component  //將類交給spring容器管理
public class CacheAOP {

    //公式 = 切入點運算式 + 通知方法

    /**
     * 關于切入點運算式的使用說明
     * 粗粒度:
     *      1.bean(bean的Id)      一個類
     *      2.within(包名.類名)    多個類
     * 細粒度
     */
    //@Pointcut("bean(itemCatServiceImpl)")
    //@Pointcut("within(com.jt.service..*)")  //匹配多級目錄
    @Pointcut("execution(* com.jt.service..*.*(..))") //方法引數級別
    public void pointCut(){
        //定義切入點運算式 只為了占位
    }

    //區別:  pointCut() 表示切入點運算式的參考 適用于多個通知 共用切入點的情況
    //      @Before("bean(itemCatServiceImpl)") 適用于單個通知.不需要復用的

    // 定義前置通知,與切入點運算式進行系結.  注意系結的是方法

    /**
     * 需求:獲取目標物件的相關資訊.
     *      1.獲取目標方法的路徑    包名.類名.方法名
     *      2.獲取目標方法的型別  class
     *      3.獲取傳遞的引數
     *      4.記錄當前的執行時間
     */
    @Before("pointCut()")
    //@Before("bean(itemCatServiceImpl)")
    public void before(JoinPoint joinPoint){
        String className = joinPoint.getSignature().getDeclaringTypeName();
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        Class targetClass = joinPoint.getTarget().getClass();
        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        Long runTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("方法路徑:" +className+"."+methodName);
        System.out.println("目標物件型別:" + targetClass);
        System.out.println("引數:" + Arrays.toString(args));
        System.out.println("執行時間:" + runTime+"毫秒");
    }

   /* @AfterReturning("pointCut()")
    public void afterReturn(){

        System.out.println("我是后置通知");
    }

    @After("pointCut()")
    public void after(){
        System.out.println("我是最終通知");
    }*/

    /**
     * 環繞通知說明
     * 注意事項:
     *  1.環繞通知中必須添加引數ProceedingJoinPoint
     *  2.ProceedingJoinPoint只能環繞通知使用
     *  3.ProceedingJoinPoint如果當做引數 則必須位于引數的第一位
     */
    @Around("pointCut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        System.out.println("環繞通知開始!!!");
        Object result = null;
        try {
            result = joinPoint.proceed();    //執行下一個通知或者目標方法
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
        System.out.println("環繞通知結束");

        return result;
    }
}

2 關于AOP實作Redis快取

2.1 自定義快取注解

問題: 如何控制哪些方法需要使用快取? cacheFind()
解決方案: 采用自定義注解的形式進行定義,如果方法執行需要使用快取,則標識注解即可.
關于注解的說明:
1.注解名稱 : cacheFind
2.屬性引數 :
2.1 key: 應該由用戶自己手動添加一般添加業務名稱之后動態拼接形成唯一的key
2.2 seconds: 用戶可以指定資料的超時的時間

@Target(ElementType.METHOD) //注解對方法有效
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  //運行期有效
public @interface CacheFind {

    public String preKey();          //用戶標識key的前綴.
    public int seconds() default 0;  //如果用戶不寫表示不需要超時. 如果寫了以用戶為準.
}

在這里插入圖片描述

2.2 編輯CacheAOP

package com.jt.aop;

import com.jt.anno.CacheFind;
import com.jt.config.JedisConfig;
import com.jt.util.ObjectMapperUtil;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.stereotype.Service;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Arrays;

@Aspect     //我是一個AOP切面類
@Component  //將類交給spring容器管理
public class CacheAOP {

    @Autowired
    private Jedis jedis;

    /**
     * 切面 = 切入點 + 通知方法
     *        注解相關 + 環繞通知  控制目標方法是否執行
     *
     *  難點:
     *      1.如何獲取注解物件
     *      2.動態生成key  prekey + 用戶引數陣列
     *      3.如何獲取方法的回傳值型別
     */
    @Around("@annotation(cacheFind)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint,CacheFind cacheFind){
        Object result = null;
        try {
            //1.拼接redis存盤資料的key
            Object[] args = joinPoint.getArgs();
            String key = cacheFind.preKey() +"::" + Arrays.toString(args);

            //2. 查詢redis 之后判斷是否有資料
            if(jedis.exists(key)){
                //redis中有記錄,無需執行目標方法
                String json = jedis.get(key);
                //動態獲取方法的回傳值型別   向上造型  向下造型
                MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
                Class returnType = methodSignature.getReturnType();
                result = ObjectMapperUtil.toObj(json,returnType);
                System.out.println("AOP查詢redis快取");
            }else{
                //表示資料不存在,需要查詢資料庫
                result = joinPoint.proceed();  //執行目標方法及通知
                //將查詢的結果保存到redis中去
                String json = ObjectMapperUtil.toJSON(result);
                //判斷資料是否需要超時時間
                if(cacheFind.seconds()>0){
                    jedis.setex(key,cacheFind.seconds(),json);
                }else {
                    jedis.set(key, json);
                }
                System.out.println("aop執行目標方法查詢資料庫");
            }

        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

}

3 關于Redis 配置說明

3.1 關于Redis持久化的說明

redis默認條件下支持資料的持久化操作. 當redis中有資料時會定期將資料保存到磁盤中.當Redis服務器重啟時會根據組態檔讀取指定的持久化檔案.實作記憶體資料的恢復.

3.2持久化方式介紹

3.2.1 RDB模式

特點:
1.RDB模式是redis的默認的持久化策略.
2.RDB模式記錄的是Redis 記憶體資料的快照. 最新的快斬訓覆寫之前的內容所有RDB持久化檔案占用空間更小持久化的效率更高.
3.RDB模式由于是定期持久化所以可能導致資料的丟失.

命令:
1. save 要求立即馬上持久化同步的操作其他的redis操作會陷入阻塞的狀態.
2. bgsave 開啟后臺運行異步的操作由于是異步操作,所以無法保證rdb檔案一定是最新的需要等待.

配置:
1.持久化檔案名稱:
在這里插入圖片描述
2.持久化檔案位置
dir ./ 相對路徑的寫法
dir /usr/local/src/redis 絕對路徑寫法

3.RDB模式持久化策略

3.2.2 AOF模式

特點:
1.AOF模式默認條件下是關閉的,需要用戶手動的開啟
在這里插入圖片描述
2. AOF模式是異步的操作 記錄的是用戶的操作的程序 可以防止用戶的資料丟失
3. 由于AOF模式記錄的是程式的運行狀態所以持久化檔案相對較大,恢復資料的時間長.需要人為的優化持久化檔案

配置:
在這里插入圖片描述

3.2.2 關于持久化操作的總結

1.如果不允許資料丟失使用AOF方式
2.如果追求效率運行少量資料丟失采用RDB模式
3.如果既要保證效率又要保證資料則應該配置redis的集群主機使用RDB 從機使用AOF

3.3 關于Redis記憶體策略

3.3.1 關于記憶體策略的說明

說明:Redis資料的存盤都在記憶體中.如果一直想記憶體中存盤資料必然會導致記憶體資料的溢位.
解決方式:
1. 盡可能為保存在redis中的資料添加超時時間.
2. 利用演算法優化舊的資料.

3.3.2 LRU演算法

特點: 最好用的記憶體優化演算法.
LRU是Least Recently Used的縮寫，即最近最少使用，是一種常用的頁面置換演算法，選擇最近最久未使用的頁面予以淘汰，該演算法賦予每個頁面一個訪問欄位，用來記錄一個頁面自上次被訪問以來所經歷的時間 t，當須淘汰一個頁面時，選擇現有頁面中其 t 值最大的，即最近最少使用的頁面予以淘汰，
維度: 時間 T

3.3.3 LFU演算法

LFU（least frequently used (LFU) page-replacement algorithm），即最不經常使用頁置換演算法，要求在頁置換時置換參考計數最小的頁，因為經常使用的頁應該有一個較大的參考次數，但是有些頁在開始時使用次數很多，但以后就不再使用，這類頁將會長時間留在記憶體中，因此可以將引用計數暫存器定時右移一位，形成指數衰減的平均使用次數，
維度: 使用次數

3.3.4 RANDOM演算法

隨機洗掉資料

3.3.5 TTL演算法

把設定了超時時間的資料將要移除的提前洗掉的演算法.

3.3.6 Redis記憶體資料優化

volatile-lru 設定了超時時間的資料采用lru演算法
2.allkeys-lru 所有的資料采用LRU演算法
3.volatile-lfu 設定了超時時間的資料采用lfu演算法洗掉
4.allkeys-lfu 所有資料采用lfu演算法洗掉
5.volatile-random 設定超時時間的資料采用隨機演算法
6.allkeys-random 所有資料的隨機演算法
7.volatile-ttl 設定超時時間的資料的TTL演算法
8.noeviction 如果記憶體溢位了則報錯回傳. 不做任何操作. 默認值

在這里插入圖片描述

4 關于Redis 快取面試題

問題描述: 由于海量的用戶的請求如果這時redis服務器出現問題則可能導致整個系統崩潰.
運行速度:
1. tomcat服務器 150-250 之間 JVM調優 1000/秒
2. NGINX 3-5萬/秒
3. REDIS 讀 11.2萬/秒寫 8.6萬/秒平均 10萬/秒

4.1 快取穿透

問題描述: 由于用戶高并發環境下訪問 資料庫中不存在的資料時 ,容易導致快取穿透.
如何解決: 設定IP限流的操作 nginx中或者微軟服務機制 API網關實作.

4.2 快取擊穿

問題描述: 由于用戶高并發環境下, 由于某個資料之前存在于記憶體中,但是由于特殊原因(資料超時/資料意外洗掉)導致redis快取失效. 而使大量的用戶的請求直接訪問資料庫.
俗語: 趁他病要他命
如何解決:
1.設定超時時間時不要設定相同的時間.
2.設定多級快取
在這里插入圖片描述

4.3 快取雪崩

說明: 由于高并發條件下有大量的資料失效.導致redis的命中率太低.而使得用戶直接訪問資料庫(服務器)導致奔潰,稱之為快取雪崩.
解決方案:
1.不要設定相同的超時時間亂數
2.設定多級快取.
3.提高redis快取的命中率調整redis記憶體優化策略采用LRU等演算法.
在這里插入圖片描述

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標籤：python

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