1.缓存穿透概念
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,这些请求都会打到数据库。
2.解决方案
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:内存占用较少,没有多余key
缺点:
实现复杂
存在误判可能
**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这么高,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,我们也把这个数据存入到redis中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到数据库了
**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,只要哈希思想,就可能存在哈希冲突
3.编码实现
核心思路如下:
在原来的逻辑中,我们如果发现这个数据在mysql中不存在,直接就返回404了,这样是会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到Redis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,判断这个value是否是null,如果是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。
/**
* 防止缓存穿透的查询方法
*
* @param keyPrefix
* @param id
* @param type json字符串反序列化的对象类型
* @param dbFallback 回调函数,用于查询数据库
* @param time
* @param unit
* @param <R>
* @param <ID>
* @return
*/
public <R,ID> R queryWithPassThrough(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
// 3.存在,直接返回
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (json != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.不存在,根据id查询数据库
R r = dbFallback.apply(id);
// 5.不存在,返回错误
if (r == null) {
// 将空值写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在,写入redis
this.set(key, r, time, unit);
return r;
}