滿足以下需求
基於StringRedisTemplate封裝一個快取工具類，滿足下列需求：

• 方法1：將任意Java物件序列化為json並存儲在string型別的key中，並且可以設定TTL過期時間

• 方法2：將任意Java物件序列化為json並存儲在string型別的key中，並且可以設定邏輯過期時間，用於處理快取擊穿問題

• 方法3：根據指定的key查詢快取，並反序列化為指定型別，利用快取空值的方式解決快取穿透問題

• 方法4：根據指定的key查詢快取，並反序列化為指定型別，需要利用邏輯過期解決快取擊穿問題將邏輯進行封裝

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

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

    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 設定邏輯過期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 寫入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.從redis查詢商鋪快取
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判斷是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判斷命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一個錯誤資訊
            return null;
        }

        // 4.不存在，根據id查詢資料庫
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回錯誤
        if (r == null) {
            // 將空值寫入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回錯誤資訊
            return null;
        }
        // 6.存在，寫入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }

    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.從redis查詢商鋪快取
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判斷是否存在
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化為物件
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判斷是否過期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1.未過期，直接返回店鋪資訊
            return r;
        }
        // 5.2.已過期，需要快取重建
        // 6.快取重建
        // 6.1.獲取互斥鎖
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判斷是否獲取鎖成功
        if (isLock){
            // 6.3.成功，開啟獨立執行緒，實現快取重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 查詢資料庫
                    R newR = dbFallback.apply(id);
                    // 重建快取
                    this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 釋放鎖
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回過期的商鋪資訊
        return r;
    }
//使用互斥鎖解決快取擊穿
    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.從redis查詢商鋪快取
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判斷是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        // 判斷命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一個錯誤資訊
            return null;
        }

        // 4.實現快取重建
        // 4.1.獲取互斥鎖
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判斷是否獲取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.獲取鎖失敗，休眠並重試
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.獲取鎖成功，根據id查詢資料庫
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在，返回錯誤
            if (r == null) {
                // 將空值寫入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回錯誤資訊
                return null;
            }
            // 6.存在，寫入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.釋放鎖
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }

    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);
    }
}
 

使用時

       Shop shop=
               cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

轉自黑馬點評