④数据查询时，解决Redis缓存穿透的问题...

Dear 丶 2024-04-17 10:19 45阅读 0赞

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#### ④解决Redis缓存穿透 ####

*  
 *   *  ?什么是缓存穿透？
     *  ?如何解决缓存穿透？

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##  ##

### ?什么是缓存穿透？ ###

缓存穿透是指在使用缓存系统时，恶意或者异常的请求导致缓存无法命中，从而每次请求都需要访问数据库，引发数据库负载过高。 简单易懂地说：**客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在，缓存永远不生效，所有请求都打到数据库上，使得数据库负载压力大。**

`缓存穿透的详细解释`：

**缓存命中和穿透：** 正常情况下，当一个请求到达时，系统首先检查缓存中是否存在相应的数据。如果缓存中有数据（缓存命中），系统会直接返回该数据，避免了对数据库的访问，提高了响应速度。然而，如果缓存中不存在需要的数据，而且请求频繁，就可能导致缓存穿透问题。

**缓存穿透的原因：** 缓存穿透通常发生在用户请求一个不存在于缓存中的数据，而且这个数据在数据库中也不存在。攻击者可以通过构造恶意请求，故意请求不存在的数据，使得每次请求都绕过缓存直接访问数据库。由于这些请求都是无效的，数据库会返回空结果，但是缓存每次都会被穿透，导致数据库负载过高，降低系统性能。

**缓存穿透和缓存击穿的区别：**

*  **缓存穿透（Cache Penetration）：** 请求的数据在数据库中不存在，导致每次请求都绕过缓存直接访问数据库。
 *  **缓存击穿（Cache Breakdown）：** 请求的数据在数据库中存在，但由于某些原因（例如缓存过期），导致缓存失效，每次请求都需要重新查询数据库。

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### ?如何解决缓存穿透？ ###

`解决 缓存穿透 的常见方案`：

*  ①**布隆过滤器（Bloom Filter）：** 使用布隆过滤器可以在缓存层面快速判断请求的数据是否存在于缓存中。布隆过滤器是一种概率型数据结构，能够高效地判断某个元素是否属于一个集合，可以用来快速过滤掉不存在于缓存中的请求。
 *  **作用：** 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否存在于一个集合中。
 *  
 *  **原理：**
 *   *  1\_ 使用了bitmap(位图)：相当于一个以bit位为单位的数组，数组中每个单元**只能存储二进制数0或1** 。
     *  2\_ ![在这里插入图片描述][208c33664f24435fb566f72e068100d6.png]
 *  
 *  **优缺点：**
    
     *  优点：内存占用少，没有多余的key。
     *  缺点：实现复杂，**存在误判的可能。**
     *   *  > 误判：
            > 
            >  *  **误判率：** 数组越小，误判率就越大；数组越大，误判率就越小，但同时带来更多的内存消耗；
            > 
            > ![在这里插入图片描述][14f64530ca8449ee951581d52ce2258f.png]
     *   *  ![image-20231128193922610][]

*  ②**缓存空对象（缓存空值）：** 当系统判断某个数据在数据库中不存在时，可以将这个结果缓存起来，并设置一个较短的过期时间，防止攻击者持续请求同一个无效的数据。
 *   *  **优点：** 实现简单，维护方便。
     *  **缺点：** 有额外的内存消耗，可能造成短期的数据不一致。
     *   *  ![image-20231128193858180][image-20231128193922610]
 *  `案例`：
 *      @Resource
            private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
        
            // 根据id查询商铺信息（缓存空值，避免缓存穿透问题）
            @Override
            public Result queryById(Long id) {
              
                // redis缓存的key
                String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
                //1. 从redis缓存中获取shop信息
                String shopJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        
                //2. 缓存存在，返回
                if(StrUtil.isNotBlank(shopJSON)){
              
                    Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJSON, Shop.class);
                    return Result.ok(shop);
                }
                
                //避免了缓存穿透，获取到空字符串""，直接返回错误
                if(shopJson != null){
              
                    Result.fail("商铺不存在！");
                }
        
                //3. 缓存未命中，从数据库中获取
                Shop shop = this.getById(id);
        
                //4. 数据库中不存在，空值写入Redis，返回错误
                if(shop == null){
              
                    // 控制写入Redis，设置2分钟有效期
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", 2L, TimeUnit.MINUTES);
                    //返回错误
                    return Result.fail("商铺不存在！");
                }
        
                //5. 数据库中存在，存入redis缓存
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
        
                //6. 返回
                return Result.ok(shop);
            }
 *

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[.29.]: https://blog.csdn.net/ebb29bbe?spm=1018.2226.3001.5343
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