缓存穿透问题

雨点打透心脏的1/2处 2024-03-27 13:46 24阅读 0赞

#### 1. 什么是缓存穿透问题 ####

缓存穿透：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会被打到数据库。

常见的解决方案有两种：

*  缓存空对象
    
     *  优点：实现简单，维护方便
     *  缺点：
        
         *  额外的内存消耗
         *  可能造成短期的不一致
 *  布隆过滤
    
     *  优点：内存占用少，没有多余key
     *  缺点：
        
         *  实现复杂
         *  存在误判可能

#### 2. 解决思路 ####

**缓存空对象思路分析**：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis那么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也会把这个数据存入redis中，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么redis中也能找到这个数据就不会进入到数据库中

**布隆过滤**：布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回

**这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只有是哈希思想，就可能存在哈希冲突。**

![在这里插入图片描述][02a0b6fefccc4bc4a1655cbadaa462c2.png]

#### 3. 项目实践，解决商品查询的缓存穿透问题 ####

核心思路：

在基础逻辑种，我们如果发现这个数据在mysql中不存在，直接就返回404，这样是存在缓存穿透问题的

现在的逻辑中，如果这个数据不存在，我们不会返回404，还是会把这个数据写入缓存中，并且将value设置为空，当再次发起查询时，我们如果发现命中之后这个value是null，则是之前写入的数据证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。

public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //从redis查询缓存
        String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //判断是否存在
        if( StrUtil.isNotBlank(shopJSON)){
        
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
            //存在直接返回
            return shop;
        }
    
        if (shopJSON!=null){
        
            return null;
        }
        //不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        if (shop == null){
        
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        //存在，写入redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return shop;
    }

#### 4. 小结 ####

缓存穿透产生的原因是什么？

*  用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力

缓存穿透的解决方案有哪些？

*  缓存null值
 *  布隆过滤
 *  增强id的复杂度，避免被猜测id规律
 *  做好数据的基础格式校验
 *  加强用户权限校验

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