1. 緩存穿透的理解

緩存穿透是指客戶端請求的數(shù)據(jù)在緩存中和數(shù)據(jù)庫中都不存在，這樣緩存永遠(yuǎn)不會生效，這些請求都會打到數(shù)據(jù)庫。

2. 常見的解決方案有兩種：

• 1.緩存空對象
  • 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，維護(hù)方便
  • 缺點：
    • 額外的內(nèi)存消耗
    • 可能造成短期的不一致
• 2.布隆過濾
  • 優(yōu)點：內(nèi)存占用較少，沒有多余key
  • 缺點：
    • 實現(xiàn)復(fù)雜
    • 存在誤判可能

**緩存空對象思路分析：**當(dāng)我們客戶端訪問不存在的數(shù)據(jù)時，先請求redis，但是此時redis中沒有數(shù)據(jù)，此時會訪問到數(shù)據(jù)庫，但是數(shù)據(jù)庫中也沒有數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)穿透了緩存，直擊數(shù)據(jù)庫，我們都知道數(shù)據(jù)庫能夠承載的并發(fā)不如redis這么高，如果大量的請求同時過來訪問這種不存在的數(shù)據(jù)，這些請求就都會訪問到數(shù)據(jù)庫，簡單的解決方案就是哪怕這個數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中也不存在，我們也把這個數(shù)據(jù)存入到redis中去，這樣，下次用戶過來訪問這個不存在的數(shù)據(jù)，那么在redis中也能找到這個數(shù)據(jù)就不會進(jìn)入到緩存了

3. 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(jìn)制數(shù)組，走哈希思想去判斷當(dāng)前這個要查詢的這個數(shù)據(jù)是否存在，如果布隆過濾器判斷存在，則放行，這個請求會去訪問redis，哪怕此時redis中的數(shù)據(jù)過期了，但是數(shù)據(jù)庫中一定存在這個數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中查詢出來這個數(shù)據(jù)后，再將其放入到redis中，

假設(shè)布隆過濾器判斷這個數(shù)據(jù)不存在，則直接返回

這種方式優(yōu)點在于節(jié)約內(nèi)存空間，存在誤判，誤判原因在于：布隆過濾器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希沖突

4. 編碼解決查詢的緩存穿透問題：

核心思路如下：

在原來的邏輯中，我們?nèi)绻l(fā)現(xiàn)這個數(shù)據(jù)在mysql中不存在，直接就返回404了，這樣是會存在緩存穿透問題的

現(xiàn)在的邏輯中：如果這個數(shù)據(jù)不存在，我們不會返回404 ，還是會把這個數(shù)據(jù)寫入到Redis中，并且將value設(shè)置為空，當(dāng)再次發(fā)起查詢時，我們?nèi)绻l(fā)現(xiàn)命中之后，判斷這個value是否是null，如果是null，則是之前寫入的數(shù)據(jù)，證明是緩存穿透數(shù)據(jù)，如果不是，則直接返回數(shù)據(jù)。

小總結(jié)：

緩存穿透產(chǎn)生的原因是什么？

• 用戶請求的數(shù)據(jù)在緩存中和數(shù)據(jù)庫中都不存在，不斷發(fā)起這樣的請求，給數(shù)據(jù)庫帶來巨大壓力

緩存穿透的解決方案有哪些？

• 緩存null值
• 布隆過濾
• 增強id的復(fù)雜度，避免被猜測id規(guī)律
• 做好數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)格式校驗
• 加強用戶權(quán)限校驗
• 做好熱點參數(shù)的限流

最新評論