一：缓存

1.缓存使用

1）频繁访问数据库，势必会对数据库造成很大的压力，降低系统性能。所以我们可以把不会经常变化的，或者变化对用户影响不大的数据保存到缓存中。
2）为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中，加速访问。而 db 承担数据落盘以及持久化的工作。
3）哪些数据适合放入缓存？

即时性、数据一致性要求不高的
访问量大且更新频率不高的数据（读多，写少）

4）举例：电商类应用，商品分类，商品列表等适合缓存并加一个失效时间(根据数据更新频率来定)，后台如果发布一个商品，买家需要 5 分钟才能看到新的商品一般还是可以接受的。

2.读模式缓存使用流程

1）流程图

2）代码实现

data = cache.load(id);//从缓存加载数据 
If(data == null){ 
    data = db.load(id);//从数据库加载数据 
    cache.put(id,data);//保存到 cache 中 
}
return data;

3）在开发中，凡是放入缓存中的数据我们都应该指定过期时间，使其可以在系统即使没有主动更新数据也能自动触发数据加载进缓存的流程。避免业务崩溃导致的数据永久不一致问题。

3.本地缓存——map集合

本地缓存：同一个进程，同一个jvm，在本地保存一个副本。我们可以使用map作为本地缓存，数据以内存的方式进行保存
1）示例代码

private Map<String,Object> cache = new HashMap<>();
//先从缓存中获取数据，如果缓存有，就是用缓存的
Object data = cache.get("msg");
if(data == null){
//首先从数据库获取
Objetc data = db.get("msg");
//其次保存到map中
cache.put("msg",data );
}
return data;

如果缓存有，就是用缓存的
如果没有，就先从数据库获取，然后保存到缓存中

2）优点&缺点
优点：如果项目是单体架构，只部署在一台服务器，不会有任何问题，使用本地缓存效果很好，很快。

缺点：在分布式系统下，一个模块可能部署在若干服务器上，每个服务器都带一个本地缓存，如果不能负载均衡到一个服务器就会导致，访问到不同服务器时，会重新查询数据库。并且修改数据后，不能保证每一个服务器内的缓存一致，会发生数据不一致的情况。

本地缓存
分布式缓存

结论：所以在分布式的系统下，不要使用本地缓存，推荐将缓存提取出来，作为一个中间件。都集中的给一个地方存放数据，就会保证数据的一致性问题。

二：SpringBoot整合redis

1.redis的好处

1）使用redis作为集群，分片存储，提升存储容量
2）打破了本地缓存的容量限制
3）易于维护，容易做到高可用，高性能

2.整合redis

1）服务器安装redis
服务器安装redis传送门
2）在product的pom文件中引入redis依赖

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

3）在application.yml文件配置redis

spring:
  ## 指定redis的地址
  redis:
  ## 虚拟机或者服务器的的ip
    host: 127.0.0.1
    port: 6389

4）使用SpringBoot自动配置好的StringRedisTemplate来操作redis

redis主要是K,V结构
StringRedisTemplate的k和v都是字符串
redis可以当作map来使用，存放数据用key，数据值用value

5）在test类测试redis

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Test
    public void testStringRedisTemplate(){
        //key-hello  value-word
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        //保存
        ops.set("hello","word_"+ UUID.randomUUID().toString());
        //查询
        String hello = ops.get("hello");

三：改造三级分类业务-将三级分类信息存入缓存

1.代码逻辑改造

    @Override
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJson() {
        //1.加入缓存逻辑，缓存中存入的数据是json字符串
        String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if(StringUtils.isEmpty(catalogJson)){
            //2.缓存没有就查询数据库
            Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDb();
            //3.将查到的数据放进缓存,将对象转化为json放进缓存
            String s = JSON.toJSONString(catalogJsonFromDb);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJson",s);
            return catalogJsonFromDb;
        }
        //转为指定的对象
        TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>> typeReference = new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {};
        Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson,typeReference);
        return result;
    }

JSON跨语言，跨平台的兼容
加入缓存逻辑，缓存中的数据就是json字符串
给缓存中放入json字符串。拿出的json字符串，还要逆转为能用的对象类型（序列化与反序列化）

2.访问商城首页测试

成功存入redis

三：压力测试出的内存泄漏与解决

1.压力测试

用JMeter模拟高并发下访问三级分类，就会报错！

2.原因分析——堆外内存溢出

1）springboot2.0版本以后，默认使用lettuce作为操作redis的客户端，他使用netty进行网络通信。
2）lettuce的bug导致netty对外内存溢出。netty如果没有指定堆外内存，默认使用-Xmx300m
3）netty底层会统计内存的使用量，使用了多少就会减去多少，直到发生堆外内存溢出

3.解决方案

注：不能通过使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存
1）升级lettuce客户端，使用netty进行网络底层框架，吞吐量极大
2）切换使用jedis客户端，老版客户端，好久没更新

4.引入jedis

<!--引入redis-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>io.lettuce</groupId>
                    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
        </dependency>