谷粒商城遇到的问题，在继承了Mybatis-plus的ServiceImpl的服务实现类里
看到作者调用baseMapper的方法时，
有时候用super.baseMapper；有时候用this.baseMapper；有时候用baseMapper
这仨用起来有区别吗，而且直接用baseMapper不太能理解，请教过来人帮忙捋一捋
还有，csdn贴代码不能显示行数的吗，我都不能指出在哪几行，幸苦了。
package com.xunqi.gulimall.product.service.impl;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.xunqi.common.utils.PageUtils;
import com.xunqi.common.utils.Query;
import com.xunqi.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.xunqi.gulimall.product.entity.CategoryBrandRelationEntity;
import com.xunqi.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.xunqi.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.xunqi.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.xunqi.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RReadWriteLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {
private Map<String,Object> cache = new HashMap<>();
// @Resource
// private CategoryDao categoryDao;
@Resource
private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
@Override
public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
IPage<CategoryEntity> page = this.page(
new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
new QueryWrapper<CategoryEntity>()
);
return new PageUtils(page);
}
@Override
public List<CategoryEntity> listWithTree() {
//1、查询出所有分类
List<CategoryEntity> entities = super.baseMapper.selectList(null);
//2、组装成父子的树形结构
//2.1)、找到所有一级分类
List<CategoryEntity> levelMenus = entities.stream()
.filter(e -> e.getParentCid() == 0)
.map((menu) -> {
menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
return menu;
})
.sorted((menu, menu2) -> {
return (menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
})
.collect(Collectors.toList());
return levelMenus;
}
@Override
public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
//TODO 检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用
List<CategoryBrandRelationEntity> categoryBrandRelation =
categoryBrandRelationService.list(new QueryWrapper<CategoryBrandRelationEntity>().in("catelog_id", asList));
if (categoryBrandRelation.size() == 0) {
//逻辑删除
baseMapper.deleteBatchIds(asList);
} else {
throw new RuntimeException("该菜单下面还有属性，无法删除!");
}
}
//递归查找所有菜单的子菜单
private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> {
return categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId());
}).map(categoryEntity -> {
//1、找到子菜单(递归)
categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
return categoryEntity;
}).sorted((menu, menu2) -> {
//2、菜单的排序
return (menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
}).collect(Collectors.toList());
return children;
}
//[2,29,20]
@Override
public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
List<Long> paths = new ArrayList<>();
//递归查询是否还有父节点
List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
//进行一个逆序排列
Collections.reverse(parentPath);
return (Long[]) parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
}
/**
* 级联更新所有关联的数据
*
* @CacheEvict:失效模式
* @CachePut:双写模式，需要有返回值
* 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
* 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
* 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
* @param category
*/
// @Caching(evict = {
// @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
// @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
// })
@CacheEvict(value = "category",allEntries = true) //删除某个分区下的所有数据
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public void updateCascade(CategoryEntity category) {
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");
//创建写锁
RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
try {
rLock.lock();
this.baseMapper.updateById(category);
categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
rLock.unlock();
}
//同时修改缓存中的数据
//删除缓存,等待下一次主动查询进行更新
}
/**
* 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
* 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
* 默认行为
* 如果缓存中有，方法不再调用
* key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
* 缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
* 默认时间是 -1：
*
* 自定义操作：key的生成
* 指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
* 指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
* 将数据保存为json格式
*
*
* 4、Spring-Cache的不足之处：
* 1）、读模式
* 缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
* 缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
* 缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
* 2)、写模式：（缓存与数据库一致）
* 1）、读写加锁。
* 2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
* 3）、读多写多，直接去数据库查询就行
*
* 总结：
* 常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
* 特殊数据：特殊设计
*
* 原理：
* CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
* @return
*/
@Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
@Override
public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
System.out.println("getLevel1Categorys........");
long l = System.currentTimeMillis();
List<CategoryEntity> categoryEntities = this.baseMapper.selectList(
new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
System.out.println("消耗时间："+ (System.currentTimeMillis() - l));
return categoryEntities;
}
@Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
@Override
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
System.out.println("查询了数据库");
//将数据库的多次查询变为一次
List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);
//1、查出所有分类
//1、1）查出所有一级分类
List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
//封装数据
Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
//1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
//2、封装上面的结果
List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
if (categoryEntities != null) {
catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());
//1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
if (level3Catelog != null) {
List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
//2、封装成指定格式
Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
return category3Vo;
}).collect(Collectors.toList());
catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
}
return catelog2Vo;
}).collect(Collectors.toList());
}
return catelog2Vos;
}));
return parentCid;
}
//TODO 产生堆外内存溢出OutOfDirectMemoryError:
//1)、springboot2.0以后默认使用lettuce操作redis的客户端，它使用通信
//2)、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出 可设置：-Dio.netty.maxDirectMemory
//解决方案：不能直接使用-Dio.netty.maxDirectMemory去调大堆外内存
//1)、升级lettuce客户端。 2）、切换使用jedis
// @Override
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
//给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，反序列为能用的对象
/**
* 1、空结果缓存：解决缓存穿透问题
* 2、设置过期时间(加随机值)：解决缓存雪崩
* 3、加锁：解决缓存击穿问题
*/
//1、加入缓存逻辑,缓存中存的数据是json字符串
//JSON跨语言。跨平台兼容。
ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
String catalogJson = ops.get("catalogJson");
if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
System.out.println("缓存不命中...查询数据库...");
//2、缓存中没有数据，查询数据库
Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();
return catalogJsonFromDb;
}
System.out.println("缓存命中...直接返回...");
//转为指定的对象
Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson,new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
return result;
}
/**
* 缓存里的数据如何和数据库的数据保持一致？？
* 缓存数据一致性
* 1)、双写模式
* 2)、失效模式
* @return
*/
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {
//1、占分布式锁。去redis占坑
//（锁的粒度，越细越快:具体缓存的是某个数据，11号商品） product-11-lock
//RLock catalogJsonLock = redissonClient.getLock("catalogJson-lock");
//创建读锁
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");
RLock rLock = readWriteLock.readLock();
Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
try {
rLock.lock();
//加锁成功...执行业务
dataFromDb = getDataFromDb();
} finally {
rLock.unlock();
}
//先去redis查询下保证当前的锁是自己的
//获取值对比，对比成功删除=原子性 lua脚本解锁
// String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
// if (uuid.equals(lockValue)) {
// //删除我自己的锁
// stringRedisTemplate.delete("lock");
// }
return dataFromDb;
}
/**
* 从数据库查询并封装数据::分布式锁
* @return
*/
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
//1、占分布式锁。去redis占坑 设置过期时间必须和加锁是同步的，保证原子性（避免死锁）
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
if (lock) {
System.out.println("获取分布式锁成功...");
Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
try {
//加锁成功...执行业务
dataFromDb = getDataFromDb();
} finally {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
//删除锁
stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
}
//先去redis查询下保证当前的锁是自己的
//获取值对比，对比成功删除=原子性 lua脚本解锁
// String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
// if (uuid.equals(lockValue)) {
// //删除我自己的锁
// stringRedisTemplate.delete("lock");
// }
return dataFromDb;
} else {
System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试...");
//加锁失败...重试机制
//休眠一百毫秒
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock(); //自旋的方式
}
}
private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
//得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
//缓存不为空直接返回
Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
});
return result;
}
System.out.println("查询了数据库");
/**
* 将数据库的多次查询变为一次
*/
List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);
//1、查出所有分类
//1、1）查出所有一级分类
List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
//封装数据
Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
//1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
//2、封装上面的结果
List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
if (categoryEntities != null) {
catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());
//1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
if (level3Catelog != null) {
List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
//2、封装成指定格式
Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
return category3Vo;
}).collect(Collectors.toList());
catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
}
return catelog2Vo;
}).collect(Collectors.toList());
}
return catelog2Vos;
}));
//3、将查到的数据放入缓存,将对象转为json
String valueJson = JSON.toJSONString(parentCid);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", valueJson, 1, TimeUnit.DAYS);
return parentCid;
}
/**
* 从数据库查询并封装数据::本地锁
* @return
*/
public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
// //如果缓存中有就用缓存的
// Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJson = (Map<String, List<Catelog2Vo>>) cache.get("catalogJson");
// if (cache.get("catalogJson") == null) {
// //调用业务
// //返回数据又放入缓存
// }
//只要是同一把锁，就能锁住这个锁的所有线程
//1、synchronized (this)：SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的。
//TODO 本地锁：synchronized，JUC（Lock),在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
synchronized (this) {
//得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
return getDataFromDb();
}
}
private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList,Long parentCid) {
List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parentCid)).collect(Collectors.toList());
return categoryEntities;
// return this.baseMapper.selectList(
// new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", parentCid));
}
private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
//1、收集当前节点id
paths.add(catelogId);
//根据当前分类id查询信息
CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
//如果当前不是父分类
if (byId.getParentCid() != 0) {
findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
}
return paths;
}
}
