什麼是緩存穿透、緩存雪崩 及 解決緩存穿透、雪崩解決方案實作

(目錄)

1、 緩存穿透問題的解決思路

緩存穿透 ：

緩存穿透

是 指

用戶端請求的資料在緩存中和資料庫中都不存在

，這樣緩存永遠不會生效，這些請求都會打到資料庫。

常見的解決方案有兩種：

1. 緩存空對象

優點：

• 實作簡單，維護友善

缺點：

• 額外的記憶體消耗
• 可能造成短期的不一緻

1. 布隆過濾

優點：

• 記憶體占用較少，沒有多餘key

缺點：

• 實作複雜
• 存在誤判可能

緩存空對象思路分析：

當我們用戶端通路不存在的資料時，先請求redis，但是此時redis中沒有資料，此時會通路到資料庫，但是資料庫中也沒有資料，這個資料穿透了緩存，直擊資料庫，我們都知道資料庫能夠承載的并發不如redis這麼高，如果大量的請求同時過來通路這種不存在的資料，這些請求就都會通路到資料庫。

簡單的解決方案就是哪怕這個資料在資料庫中也不存在，我們也把這個資料存入到redis中去，這樣，下次使用者過來通路這個不存在的資料，那麼在redis中也能找到這個資料就不會進入到緩存了

布隆過濾：

布隆過濾器其實采用的是哈希思想來解決這個問題

，通過一個龐大的二進制數組，走哈希思想去判斷目前這個要查詢的這個資料是否存在，如果布隆過濾器判斷存在，則放行，這個請求會去通路redis，哪怕此時redis中的資料過期了，但是資料庫中一定存在這個資料，在資料庫中查詢出來這個資料後，再将其放入到redis中。

假設布隆過濾器判斷這個資料不存在，則直接傳回

這種

方式優點在于節約記憶體空間，存在誤判，誤判原因在于：布隆過濾器走的是哈希思想，隻要哈希思想，就可能存在哈希沖突

① 編碼解決商品查詢的緩存穿透問題：

核心思路如下：

• 在原來的邏輯中：

我們如果發現這個資料在mysql中不存在，直接就傳回404了

，這樣是會

存在緩存穿透問題

的

• 現在的邏輯中：

如果這個

資料不存在

，我們不會傳回404 ，還是會

把這個資料寫入到Redis中，并且将value設定為空

，

當再次發起查詢時

，我們如果發現命中之後，

判斷value

是否是null，如果是null，則是之前寫入的資料，證明是緩存穿透資料，如果不是，則直接傳回資料。

代碼：

修改 ShopServiceImpl 中 queryShopById 方法 中的 不存在邏輯

/**
     *  查詢商鋪
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryShopById(Long id) {

        // 1. 從 Redis 中查詢商鋪緩存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);

        // 2. 判斷是否存在
        // 3. 存在 ， 直接傳回
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            Shop shop=JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }

        //判斷命中空值 傳回 404
        if(shopJson != null) {
            // 傳回一個錯誤資訊
            return Result.fail("商鋪不存在");
        }

        // 4. 不存在 ，根據 id 去資料庫查詢
        Shop shop = getById(id);
        // 5. 不存在 ， 傳回 404
        if(shop==null){
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            return Result.fail("商鋪不存在");
        }

        // 6. 存在 ， 寫入 Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        return Result.ok(shop);
    }
           

② 總結：

1. 緩存穿透産生的原因是什麼？

使用者請求的資料在緩存中和資料庫中都不存在

，不斷發起這樣的請求，給資料庫帶來巨大壓力

1. 緩存穿透的解決方案有哪些

   ？

• 緩存null值

• 布隆過濾

• 增強id的複雜度

  ，避免被猜測id規律
• 做好資料的

  基礎格式校驗

• 加強

  使用者權限校驗

• 做好

  熱點參數的限流

2、 緩存雪崩問題及解決思路

緩存雪崩：

1. 給不同的Key的

   TTL添加随機值

2. 利用

   Redis叢集

   提高服務的可用性
3. 給緩存業務添加

   降級限流政策

4. 給業務添加

   多級緩存