SpringBoot AOP Redis如何實現延時雙刪功能

一、業務場景

在多執行緒並發情況下，假設有兩個資料庫修改請求，為保證資料庫與redis的資料一致性，
修改請求的實作中需要修改資料庫後，級聯修改Redis中的資料。
請求一：A修改資料庫資料B修改Redis資料
請求二：C修改資料庫資料D修改Redis資料
並發就會存在A —> C —> D — > B的情況
（一定要理解執行緒並發執行多組原子操作執行順序是可能存在交叉現象的）

1、此時存在的問題

A修改資料庫的資料最終保存到了Redis中，C在A之後也修改了資料庫資料。

此時出現了Redis中資料和資料庫資料不一致的情況，在後面的查詢過程中就會長時間去先查Redis，從而出現查詢到的資料並不是資料庫中的真實資料的嚴重問題。

2、解決方案

在使用Redis時，需要維持Redis和資料庫資料的一致性，最受歡迎的解決方案之一就是延時雙刪策略。
注意：要知道經常修改的資料表不適合使用Redis，因為雙刪策略執行的結果是把Redis中保存的那條資料刪除了，以後的查詢就會去查詢資料庫。所以Redis使用的是讀遠大於改的資料快取。
延時雙刪方案執行步驟

1> 刪除快取
2> 更新資料庫
3> 延遲500毫秒(根據特定業務設定延遲執行的時間)
4> 刪除快取

3、為何要延時500毫秒？

我們需要在第二次Redis刪除之前完成資料庫的更新操作。假像一下，如果沒有第三步驟操作時，有很大機率，在兩次刪除Redis操作執行完畢之後，資料庫的數據還沒有更新，此時若有請求存取數據，便會出現我們一開始提到的那個問題。

4、為何要兩次刪除快取？

如果我們沒有第二次刪除操作，此時有請求訪問數據，有可能是訪問的之前未做修改的Redis數據，刪除操作執行後，Redis為空，有請求進來時，便會去存取資料庫，此時資料庫中的數據已是更新後的數據，保證了數據的一致性。

二、程式碼實作

1、引入Redis和SpringBoot AOP依賴

<!-- redis使用 -->
<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- aop -->
<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

2、寫自訂aop註解與切面

ClearAndReloadCache延時雙刪除註解

/**
 *延时双删
 **/
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface ClearAndReloadCache {
    String name() default "";
}

ClearAndReloadCacheAspect延時雙刪切面

@Aspect
@Component
public class ClearAndReloadCacheAspect {

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

/**
* 切入点
*切入点,基于注解实现的切入点  加上该注解的都是Aop切面的切入点
*
*/

@Pointcut("@annotation(com.pdh.cache.ClearAndReloadCache)")
public void pointCut(){

}
/**
* 环绕通知
* 环绕通知非常强大，可以决定目标方法是否执行，什么时候执行，执行时是否需要替换方法参数，执行完毕是否需要替换返回值。
* 环绕通知第一个参数必须是org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint类型
* @param proceedingJoinPoint
*/
@Around("pointCut()")
public Object aroundAdvice(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint){
    System.out.println("----------- 环绕通知 -----------");
    System.out.println("环绕通知的目标方法名：" + proceedingJoinPoint.getSignature().getName());

    Signature signature1 = proceedingJoinPoint.getSignature();
    MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)signature1;
    Method targetMethod = methodSignature.getMethod();//方法对象
    ClearAndReloadCache annotation = targetMethod.getAnnotation(ClearAndReloadCache.class);//反射得到自定义注解的方法对象

    String name = annotation.name();//获取自定义注解的方法对象的参数即name
    Set<String> keys = stringRedisTemplate.keys("*" + name + "*");//模糊定义key
    stringRedisTemplate.delete(keys);//模糊删除redis的key值

    //执行加入双删注解的改动数据库的业务 即controller中的方法业务
    Object proceed = null;
    try {
        proceed = proceedingJoinPoint.proceed();
    } catch (Throwable throwable) {
        throwable.printStackTrace();
    }

    //开一个线程 延迟1秒（此处是1秒举例，可以改成自己的业务）
    // 在线程中延迟删除  同时将业务代码的结果返回 这样不影响业务代码的执行
    new Thread(() -> {
        try {
            Thread.sleep(1000);
            Set<String> keys1 = stringRedisTemplate.keys("*" + name + "*");//模糊删除
            stringRedisTemplate.delete(keys1);
            System.out.println("-----------1秒钟后，在线程中延迟删除完毕 -----------");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }).start();

    return proceed;//返回业务代码的值
    }
}

3、application.yml

server:
  port: 8082

spring:
  # redis setting
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

  # cache setting
  cache:
    redis:
      time-to-live: 60000 # 60s

  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test
    username: root
    password: 1234

# mp setting
mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath*:com/pdh/mapper/*.xml
  global-config:
    db-config:
      table-prefix:
  configuration:
    # log of sql
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
    # hump
    map-underscore-to-camel-case: true

4、user_db.sql腳本

#用於生產測試資料

DROP TABLE IF EXISTS `user_db`;
CREATE TABLE `user_db`  (
  `id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 8 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of user_db
-- ----------------------------
INSERT INTO `user_db` VALUES (1, '张三');
INSERT INTO `user_db` VALUES (2, '李四');
INSERT INTO `user_db` VALUES (3, '王二');
INSERT INTO `user_db` VALUES (4, '麻子');
INSERT INTO `user_db` VALUES (5, '王三');
INSERT INTO `user_db` VALUES (6, '李三');

5、UserController

/**
 * 用户控制层
 */
@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/get/{id}")
    @Cache(name = "get method")
    //@Cacheable(cacheNames = {"get"})
    public Result get(@PathVariable("id") Integer id){
        return userService.get(id);
    }

    @PostMapping("/updateData")
    @ClearAndReloadCache(name = "get method")
    public Result updateData(@RequestBody User user){
        return userService.update(user);
    }

    @PostMapping("/insert")
    public Result insert(@RequestBody User user){
        return userService.insert(user);
    }

    @DeleteMapping("/delete/{id}")
    public Result delete(@PathVariable("id") Integer id){
        return userService.delete(id);
    }
}

6、UserService

/**
 * service层
 */
@Service
public class UserService {

    @Resource
    private UserMapper userMapper;

    public Result get(Integer id){
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getId,id);
        User user = userMapper.selectOne(wrapper);
        return Result.success(user);
    }

    public Result insert(User user){
        int line = userMapper.insert(user);
        if(line > 0)
            return Result.success(line);
        return Result.fail(888,"操作数据库失败");
    }

    public Result delete(Integer id) {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getId, id);
        int line = userMapper.delete(wrapper);
        if (line > 0)
            return Result.success(line);
        return Result.fail(888, "操作数据库失败");
    }

    public Result update(User user){
        int i = userMapper.updateById(user);
        if(i > 0)
            return Result.success(i);
        return Result.fail(888,"操作数据库失败");
    }
}

三、測試驗證

1、ID=10，新增一條資料

2、第一次查詢資料庫，Redis會儲存查詢結果

3、第一次存取ID為10

4、第一次存取資料庫ID為10，將結果存入Redis

##5、更新ID為10對應的使用者名稱（驗證資料庫和快取不一致方案）

#資料庫和快取不一致驗證方案：

打個斷點，模擬A線程執行第一次刪除後，在A更新資料庫完成前，另外一個執行緒B存取ID=10，讀取的還是舊資料。

利用第二次刪除，根據業務場景設定適當的延遲時間後，待兩次刪除快取成功後， Redis的輸出結果將為空。讀取的都是資料庫真實數據，不會出現讀取快取和資料庫不一致情況。

四、程式碼工程

核心程式碼紅色方塊所示

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