Jhipster Cacahe Demo

[llccing]

A new Repo to practise, https://github.com/llccing-demo/jhipster-redis-demo

Jhipster Redis Demo

Simple start

1. Initialize the project.
   Follow the jhipster CLI

2. 启动项目

# 注意，先启动 Redis，通过 docker 启动，命令如下：
docker-compose -f redis.yml -d

# 然后启动后端，这个命令同时也会 build 前端, Run your Spring Boot application:
./gradlew

# Start your Webpack development server with:
npm start

3. simple try cache
   llccing-demo/jhipster-redis-demo@3c0d2c4

• Define cacheName in CacheConfiguration.java
• Cache the userList in UserService.java

通过上面两个步骤，即可实现 userList 的缓存，不过当前的缓存时间是1 hour，这个时间处理需要考虑一下。如果能够永不过期，然后异步更新其中的值，这样缓存永不过期，那么api永远是高性能的。

如果仅仅使用 @Cacheable 注解，这个例子实现起来还是很简单的，只不过如果过期时间是固定的，也应该有 update cache 的 logic。

Use Redisson client

Follow this article (https://dzone.com/articles/quickstart-how-to-use-spring-cache-on-redis) to define the Redisson client.

实验逻辑参照（https://www.51cto.com/article/743175.html）

llccing-demo/jhipster-redis-demo@7cd3ef9

Add Redisson simple demo

Try custom cache strategy

llccing-demo/jhipster-redis-demo@1c35d5b

使用 Async 注解来实现异步写入 Redis，这里需要注意 Transactional 和 Async 一起使用的问题（[https://ynfatal.github.io/2018/11/02/SpringBoot2/SpringBoot2第二十四篇(三)@Async与事务/](https://ynfatal.github.io/2018/11/02/SpringBoot2/SpringBoot2%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E7%AF%87(%E4%B8%89)@Async%E4%B8%8E%E4%BA%8B%E5%8A%A1/)）。

原本想利用 Redis 实现持久缓存，每次前端调用 api 都从缓存取结果，但是仔细想有个漏洞，如果如果用户通过其他方式更新了db数据，但是redis中没有缓存到，那么API会从Redis拿到空值并返回，然后异步更新Redis，那么用户下次刷新才能拿到新的值，这样也不合理。

所以如果这么做，需要确保所有更新DB的逻辑，同时异步的去更新 Redis；如果这样实现，需要仔细过一遍项目中的api，看哪些涉及了更新DB的逻辑。当然因为我们用 agent rpc （需要学习这两种技术，暂时是了解的范畴）所以很多涉及到用 command 的方式执行，所以也许只要处理几处 command 执行的函数就能够实现全部 更新DB同时异步更新Redis的逻辑。这里还需要去确认下。

Summary

对于Cache算是有个入门的了解，但是如果使用是最佳实践，还是需要时间去积累经验。

Other examples

• https://github.com/MiracleTanC/springboot-redis-demo/blob/master/README.md
  • 使用 Redis 存储文章访问量，通过job每分钟将访问信息同步到DB中。
  • 用到了 lettuce，Redis Client;
  • 使用 quartz-scheduler 实现定时任务
  • Cron 表达式在线生成工具 http://cron.qqe2.com/
• https://juejin.cn/post/7128203221637529607
  • Springboot Redis Vue 实现秒杀 demo
  • Redis 是线程安全的，所以不需要使用 synchronized

@Override
public boolean doSecKill(String uid, String productId) {
    //1、uid和productId非空判断
    if (uid == null || productId == null) {
        return false;
    }

    //2、拼接key
    String kcKey = "sk:" + productId + ":qt";   //库存
    String userKey = "sk:" + productId + ":user";  //秒杀成功的用户

    //3、获取库存
    String kc = String.valueOf(redisTemplate.opsForValue().get(kcKey)) ;
    if (kc == null) {
        System.out.println("秒杀还没有开始，请等待");
        return false;
    }

    //4、判断用户是否已经秒杀成功过了
    if (redisTemplate.opsForSet().isMember(userKey, uid)) {
        System.out.println("已秒杀成功，不能重复秒杀");
        return false;
    }
    //5、如果库存数量小于1，秒杀结束
    if (Integer.parseInt(kc) <=0) {
        System.out.println("秒杀结束");
        return false;
    }

    //6、秒杀过程
    redisTemplate.opsForValue().decrement(kcKey);  //库存数量减1
    redisTemplate.opsForSet().add(userKey, uid);
    System.out.println("秒杀成功。。。");
    return true;
}

Tips

Only use Redisson

https://www.jianshu.com/p/e9b26c743cae

if we can use redis like the link example, we can do more things.

Redis command

# connected to Redis in Docker
docker exec -it xxxID redis-cli

# show all the keys in Reids
KEYS *

# return 'OK' if the cache was successfully cleared.
FLUSHALL 

# return the type of key
type key

# get hash value 
hgetall key

Java 乐观锁、悲观锁

https://segmentfault.com/a/1190000016611415

• 乐观锁，乐观的认为操作不会产生并发问题，不上锁；但是会判断其他线程在这之前 是否对数据进行了修改。可以使用 版本号机制或者 CAS (compare and swap) 算法
• 悲观锁，总是假设最坏的情况，每次取数据时都认为其他线程会修改，所以会加（悲观）锁。加锁后，不同线程同时执行时，只能有一个线程执行，其他线程在入口处等待，直到锁被释放。悲观锁在 MySQL 和 Java 中有广泛使用
  • MySQL 的读锁、写锁、行锁 etc.
  • Java 的 synchronized 关键字。
• 读得多，冲突几率小，乐观锁。写得多，冲突几率大，悲观锁。

Postman 压力测试

https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/14604417.html

postman 的test选项支持压力测试。

Redisson

• Easy Redis Java client with features of In-Memory Data Grid.
• 文档地址（https://github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content）内容很多，具体问题具体查询。