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Spring 缓存注解@Cacheable 在缓存时候 ,出现了第一次进入调用 方法 ,第二次不调用的异常...
阅读量:816 次
发布时间:2023-04-17

本文共 2143 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

Redis缓存中的数据存储逻辑优化:解决null值缓存问题

在实际项目中,Redis缓存的使用频率非常高。然而,有时我们会遇到一个问题:当缓存中的数据为null时,Redis的存储和读取会产生什么影响?本文将从现象分析、原因探讨和解决方案三个方面详细阐述。

现象分析

在第一次调用时,当Redis缓存中没有对应的数据时,缓存查询会返回null。这种null值本身也是一种合法的数据状态。因此,一旦第一次调用返回null,这个null值会被缓存系统持久化存储,并在后续的相同请求中被反复读取和返回。

这种现象看似没有问题,但实际上可能会带来一些潜在的问题。例如:

  • 数据一致性问题:如果后续的业务逻辑依赖于非null数据,null值的返回可能会导致逻辑错误。
  • 缓存污染:null值的缓存可能会占用缓存空间,影响其他关键数据的存储和查询。
  • 误用风险:如果系统的一些业务逻辑没有做null值处理,可能会导致运行时错误。
  • 原因探讨

    这个问题的根本原因在于缓存机制本身的特性。@Cacheable注解默认的缓存逻辑是:如果结果为null,则将其存储到缓存中。这种机制在大多数场景下都是合理的,但在特定业务场景下可能会产生问题。

    具体来说,当第一次调用时,Redis缓存中没有对应的数据项。调用getCartId方法后,系统执行了Redis缓存查询,结果为null。然后,这个null值被缓存系统存储到Redis中,并赋予了一个特定的缓存键:"CartItemkey_'+#uId"。

    在后续的相同请求中,由于缓存中已经存在键对应的null值,@Cacheable注解会直接将这个null值从缓存中取出,并返回给调用方。虽然这种行为符合@Cacheable的默认缓存规则,但在实际业务场景中,如果期望缓存存储的是有意义的数据,则这种默认行为可能会带来问题。

    解决方案

    为了避免null值的缓存存储对业务逻辑产生影响,我们需要对缓存机制进行一定的优化。以下是具体的解决方案:

    1. 修改缓存条件:使用unless属性

    Redis缓存的@Cacheable注解提供了unless参数,可以用来指定在什么情况下不会将结果进行缓存。我们可以利用这一特性来解决null值的缓存问题。

    修改代码如下:

    @Override@Cacheable(value = CACHE_NAME, key = "'CartItemkey_'+#uId", unless="#result == null")public List
    getCartId(Long uId) { String key = "CartItemkey_" + uId; try { List
    keyStr = (List
    ) redisCache.get(key, List.class); logger.info("Redis 调用成功"); return keyStr; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null;}

    2. 验证缓存存储逻辑

    在修改缓存条件之后,需要进行验证。可以使用Redis的调试工具或缓存管理界面,观察以下几个方面:

    a. 验证null值是否被缓存存储:在第一次调用时,缓存是否存储了对应的null值。b. 验证缓存条件是否生效:在返回null的情况下,是否仍然将数据存储到缓存中。c. 验证缓存键的唯一性:确保每个uId对应唯一的缓存键,避免数据冲突。

    3. 优化业务逻辑处理

    在缓存层面进行优化之外,还需要在业务逻辑层面做好相应的处理。例如:

    a. 在方法入口处检查null值:如果需要确保返回的数据不为null,可以在方法入口处进行null值检查,并进行相应的处理。b. 在缓存查询前执行数据校验:可以在获取缓存数据之前,先对数据进行一定的校验,确保所获取的数据满足业务需求。c. 设置数据默认值:如果需要确保缓存中的数据不为null,可以在缓存查询失败时,设置一个默认值,并将其存储到缓存中。

    4. 定期清理缓存

    为了防止null值的缓存问题反复出现,可以定期对缓存进行清理操作。这种做法可以有效减少null值的存储对系统性能的影响。

    实施建议

    在实际项目中,可以根据具体的业务需求来决定是否需要对缓存机制进行更深入的优化。以下是一些实用建议:

  • 明确数据存储规则:在设计缓存存储规则时,明确数据的存储条件和有效性。例如,什么时候可以存储null值,什么时候必须存储非null数据。
  • 结合业务需求进行缓存设计:不同的业务场景可能对缓存的存储要求不同。在设计缓存机制时,应充分考虑业务需求。
  • 监控缓存状态:通过引入缓存监控工具,可以实时掌握缓存中的数据状态,及时发现和解决潜在问题。
  • Redis缓存是一个非常强大的工具,但在实际应用中,我们需要根据具体的业务需求对其进行合理的配置和优化。通过合理设计缓存机制,可以有效避免null值存储带来的问题,同时提升系统的整体性能和可靠性。

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