【SpringBoot商城秒杀系统项目实战17】页面优化技术（页面缓存+URL缓存+对象缓存）
页面优化技术
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页面缓存+URL缓存+对象缓存
由于并发瓶颈在数据库，想办法如何减少对数据库的访问，所以加若干缓存来提高，通过各种粒度的缓存，最大粒度页面缓存到最小粒度的对象级缓存。 -
页面静态化，前后端分离
都是纯的html，通过js或者ajax来请求服务器，如果做了静态化，浏览器可以把html缓存在客户端。 -
静态资源优化
JS/CSS压缩，减少流量。（压缩版的js,去掉多余的空格字符。区别于阅读版）
JS/CSS组合，减少连接数。（将多个JS和CSS的组合到一个请求里面去，一下子从服务端全部下载下来） -
CDN优化
内容分发网络，就近访问。
一般，页面缓存和URL缓存时间比较短，适合场景：变化不大的页面。如果分页，不会全部缓存，一般缓存前一两页。
首先介绍：页面缓存+URL缓存+对象缓存
页面缓存
1.取缓存 （缓存里面存的是html）
2.手动渲染模板
3.结果输出（直接输出html代码）
GoodsController里面的toListCache方法改造一下
/**
* 做页面缓存的list页面，防止同一时间访问量巨大到达数据库，如果缓存时间过长，数据及时性就不高。
*/
//5-17
@RequestMapping(value="/to_list",produces="text/html")
@ResponseBody
public String toListCache(Model model,MiaoshaUser user,HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) {
// 1.取缓存
// public <T> T get(KeyPrefix prefix,String key,Class<T> data)
String html = redisService.get(GoodsKey.getGoodsList, "", String.class);
if (!StringUtils.isEmpty(html)) {
return html;
}
model.addAttribute("user", user);
//1.查询商品列表
List<GoodsVo> goodsList= goodsService.getGoodsVoList();
model.addAttribute("goodsList", goodsList);
//2.手动渲染 使用模板引擎 templateName:模板名称 String templateName="goods_list";
SpringWebContext context=new SpringWebContext(request,response,request.getServletContext(),
request.getLocale(),model.asMap(),applicationContext);
html=thymeleafViewResolver.getTemplateEngine().process("goods_list", context);
//保存至缓存
if(!StringUtils.isEmpty(html)) {
redisService.set(GoodsKey.getGoodsList, "", html);//key---GoodsKey:gl---缓存goodslist这个页面
}
return html;
//return "goods_list";//返回页面login
}
当访问goods_list页面的时候，如果从缓存中取到就返回这个html,(这里方法的返回格式已经设置为text/html，这样就是返回html的源代码)，如果取不到，利用ThymeleafViewResolver的getTemplateEngine().process和我们获取到的数据，渲染模板，并且在返回到前端之前保存至缓存里面，然后之后再来获取的时候，只要缓存里面存的goods_list页面的html还没有过期，那么直接返回给前端即可。
一般这个页面缓存时间，也不会很长，防止数据的时效性很低。但是可以防止短时间大并发访问。
GoodsKey :作为页面缓存的缓存Key的前缀，缓存有效时间，一般设置为1分钟
public class GoodsKey extends BasePrefix{
//考虑页面缓存有效期比较短
public GoodsKey(int expireSeconds,String prefix) {
super(expireSeconds,prefix);
}
//goods_list页面 1分钟
public static GoodsKey getGoodsList=new GoodsKey(60,"gl");
//goods_detail页面 1分钟
public static GoodsKey getGoodsDetail=new GoodsKey(60,"gd");
//秒杀的商品的数量stock，0不失效
public static GoodsKey getMiaoshaGoodsStock=new GoodsKey(0,"gs");
}
URL缓存
这里的url缓存相当于页面缓存，针对不同的详情页显示不同缓存页面，对不同的url进行缓存（redisService.set(GoodsKey.getGoodsDetail, “”+goodsId, html)，与页面缓存实质一样。
/**
* 做了页面缓存的to_detail商品详情页。
* 做了页面缓存 URL缓存 ""+goodsId 不同的url进行缓存redisService.set(GoodsKey.getGoodsDetail, ""+goodsId, html);
* @param model
* @param user
* @param goodsId
* @return
*/
@RequestMapping(value="/to_detail_html/{goodsId}") //produces="text/html"
@ResponseBody
public String toDetailCachehtml(Model model,MiaoshaUser user,
HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,@PathVariable("goodsId")long goodsId) {//id一般用snowflake算法
// 1.取缓存
// public <T> T get(KeyPrefix prefix,String key,Class<T> data)
String html = redisService.get(GoodsKey.getGoodsDetail, ""+goodsId, String.class);//不同商品页面不同的详情
if (!StringUtils.isEmpty(html)) {
return html;
}
//缓存中没有，则将业务数据取出，放到缓存中去。
model.addAttribute("user", user);
GoodsVo goods=goodsService.getGoodsVoByGoodsId(goodsId);
model.addAttribute("goods", goods);
//既然是秒杀，还要传入秒杀开始时间，结束时间等信息
long start=goods.getStartDate().getTime();
long end=goods.getEndDate().getTime();
long now=System.currentTimeMillis();
//秒杀状态量
int status=0;
//开始时间倒计时
int remailSeconds=0;
//查看当前秒杀状态
if(now<start) {//秒杀还未开始，--->倒计时
status=0;
remailSeconds=(int) ((start-now)/1000); //毫秒转为秒
}else if(now>end){ //秒杀已经结束
status=2;
remailSeconds=-1; //毫秒转为秒
}else {//秒杀正在进行
status=1;
remailSeconds=0; //毫秒转为秒
}
model.addAttribute("status", status);
model.addAttribute("remailSeconds", remailSeconds);
// 2.手动渲染 使用模板引擎 templateName:模板名称 String templateName="goods_detail";
SpringWebContext context = new SpringWebContext(request, response, request.getServletContext(),
request.getLocale(), model.asMap(), applicationContext);
html = thymeleafViewResolver.getTemplateEngine().process("goods_detail", context);
// 将渲染好的html保存至缓存
if (!StringUtils.isEmpty(html)) {
redisService.set(GoodsKey.getGoodsDetail, ""+goodsId, html);
}
return html;//html是已经渲染好的html文件
//return "goods_detail";//返回页面login
}
对象缓存
相比页面缓存是更细粒度缓存。在实际项目中， 不会大规模使用页面缓存，对象缓存就是当用到用户数据的时候，可以从缓存中取出。比如：更新用户密码，根据token来获取用户缓存对象。
MiaoshaUserService里面增加getById方法，先去取缓存，如果缓存中拿不到，那么就去取数据库，然后再设置到缓存中去
/**
* 根据id取得对象，先去缓存中取
* @param id
* @return
*/
public MiaoshaUser getById(long id) {
//1.取缓存 ---先根据id来取得缓存
MiaoshaUser user=redisService.get(MiaoshaUserKey.getById, ""+id, MiaoshaUser.class);
//能再缓存中拿到
if(user!=null) {
return user;
}
//2.缓存中拿不到，那么就去取数据库
user=miaoshaUserDao.getById(id);
//3.设置缓存
if(user!=null) {
redisService.set(MiaoshaUserKey.getById, ""+id, user);
}
return user;
}
MiaoshaUserKey，这里我们认为对象缓存一般没有有效期，永久有效
public class MiaoshaUserKey extends BasePrefix{
public static final int TOKEN_EXPIRE=3600*24*2;//3600S*24*2 =2天
public MiaoshaUserKey(int expireSeconds,String prefix) {
super(expireSeconds,prefix);
}
public static MiaoshaUserKey token=new MiaoshaUserKey(TOKEN_EXPIRE,"tk");
//对象缓存一般没有有效期，永久有效
public static MiaoshaUserKey getById=new MiaoshaUserKey(0,"id");
}
更新用户密码：更新数据库与缓存，一定保证数据一致性，修改token关联的对象以及id关联的对象，先更新数据库后删除缓存，不能直接删除token，删除之后就不能登录了，再将token以及对应的用户信息一起再写回缓存里面去。
/**
* 注意数据修改时候，保持缓存与数据库的一致性
* 需要传入token
* @param id
* @return
*/
public boolean updatePassword(String token,long id,String passNew) {
//1.取user对象，查看是否存在
MiaoshaUser user=getById(id);
if(user==null) {
throw new GlobalException(CodeMsg.MOBILE_NOTEXIST);
}
//2.更新密码
MiaoshaUser toupdateuser=new MiaoshaUser();
toupdateuser.setId(id);
toupdateuser.setPwd(MD5Util.inputPassToDbPass(passNew, user.getSalt()));
miaoshaUserDao.update(toupdateuser);
//3.更新数据库与缓存，一定保证数据一致性，修改token关联的对象以及id关联的对象
redisService.delete(MiaoshaUserKey.getById, ""+id);
//不能直接删除token，删除之后就不能登录了
user.setPwd(toupdateuser.getPwd());
redisService.set(MiaoshaUserKey.token, token,user);
return true;
}
RedisService里面的delete方法
public boolean delete(KeyPrefix prefix,String key){
Jedis jedis=null;
try {
jedis=jedisPool.getResource();
String realKey=prefix.getPrefix()+key;
long ret=jedis.del(realKey);
return ret>0;//删除成功，返回大于0
//return jedis.decr(realKey);
}finally {
returnToPool(jedis);
}
}
MiaoshaUserDao 代码：
@Mapper
public interface MiaoshaUserDao {
@Select("select * from miaosha_user where id=#{id}") //这里#{id}通过后面参数来为其赋值
public MiaoshaUser getById(@Param("id")long id); //绑定
//绑定在对象上面了[email protected]("id")long id,@Param("pwd")long pwd 效果一致
@Update("update miaosha_user set pwd=#{pwd} where id=#{id}")
public void update(MiaoshaUser toupdateuser);
//public boolean update(@Param("id")long id); //绑定
}
思考
为什么不能先处理缓存，再更新数据库呢？
为什么你的缓存更新策略是先更新数据库后删除缓存，讲讲其他的情况有什么问题？
问题：怎么保持缓存与数据库一致？
要解答这个问题，我们首先来看不一致的几种情况。我将不一致分为三种情况
数据库有数据，缓存没有数据；
数据库有数据，缓存也有数据，数据不相等；
数据库没有数据，缓存有数据。
策略：
-
首先尝试从缓存读取，读到数据则直接返回；如果读不到，就读数据库，并将数据会写到缓存，并返回。
-
需要更新数据时，先更新数据库，然后把缓存里对应的数据失效掉（删掉）。
读的逻辑大家都很容易理解，谈谈更新。如果不采取我提到的这种更新方法，你还能想到什么更新方法呢？大概会是：先删除缓存，然后再更新数据库。这么做引发的问题是，如果A,B两个线程同时要更新数据，并且A,B已经都做完了删除缓存这一步，接下来，A先更新了数据库，C线程读取数据，由于缓存没有，则查数据库，并把A更新的数据，写入了缓存，最后B更新数据库。那么缓存和数据库的值就不一致了。
另外有人会问，如果采用你提到的方法，为什么最后是把缓存的数据删掉，而不是把更新的数据写到缓存里。这么做引发的问题是，如果A,B两个线程同时做数据更新，A先更新了数据库，B后更新数据库，则此时数据库里存的是B的数据。而更新缓存的时候，是B先更新了缓存，而A后更新了缓存，则缓存里是A的数据。这样缓存和数据库的数据也不一致。
我想出的解决方案大概有以下几种：
1. 对删除缓存进行重试，数据的一致性要求越高，我越是重试得快。
2. 定期全量更新，简单地说，就是我定期把后再全量加载。
3. 给所有的缓存一个失效期。
第三种方案可以说是一个大杀器，任何不一致，都可以靠失效期解决，失效期越短，数据一致性越高。但是失效期越短，查数据库就会越频繁。因此失效期应该根据业务来定。
作者：小小少年Boy
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来源：简书
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