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黑马点评-05缓存穿透问题及其解决方案,缓存空字符串或使用布隆过滤器

news 2025/7/12 23:09:45

缓存穿透问题(缓存空)

`缓存穿透的解决方案`

缓存穿透(数据穿透缓存直击数据库): 缓存穿透是指客户端请求访问缓存中和数据库中都不存在的数据,此时缓存永远不会生效并且用户的请求都会打到数据库

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访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库就会造成数据库瘫痪

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,这样用户就不知道缓存中和数据库中不存在的数据有哪些
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流

`缓存空对象`

即使访问的数据在数据库中不存在也要把这个数据缓存到redis中去,这样用户下次再访问这个不存在的数据时就能在redis中找到这个数据所以不会进入到缓存

优点: 实现简单且维护方便
缺点: 造成额外的内存消耗(可以设置一个TTL), 可能造成数据库和缓存短期的数据不一致(只有TTL到期时才能更新缓存)

在这里插入图片描述

`布隆过滤(哈希思想)`

布隆过滤器其实采用的是哈希思想,使用一个庞大的二进制数组通过哈希算法把数据库中的数据对应hash值转换成二级制位保存起来

只有布隆过滤器判断要查询的数据存在时才会放行(如果发生哈希碰撞,布隆认为存在的数据可能不存在),不存在则直接返回(一定不存在)
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
优点: 内存占用较少且没有多余key
缺点: 实现复杂且存在误判可能(哈希算法可能存在哈希冲突)

在这里插入图片描述

`解决商品查询的缓存穿透`

如果查询的数据在数据库中找不到不是返回404,而是把这个数据库中不存在的数据也写入到Redis中并且将value设置为空字符串同时设置一个较短的TTL

再次发起同样的查询请求时,肯定会命中缓存,但是由于value是空字符串会,表示查询的是不存在的数据,直接返回一个错误信息,避免了再次查询数据库的操作

在这里插入图片描述

// 设置缓存空字符串的超时时间
public static final Long CACHE_NULL_TTL = 2L;

@Override
public Result queryById(Long id) {// 先从Redis中查询对应的店铺缓存信息，这里的常量值是固定店铺的前缀+查询店铺的idString shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);// 如果在Redis中查询到了店铺信息,并且店铺的信息不是空字符串则转为Shop类型直接返回,""和null以及"/t/n(换行)"都会判定为空即返回falseif (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}// 如果缓存的店铺信息是空字符串(shopjson == "")即我们缓存的空数据,返回一个错误信息if (shopjson != null) { return Result.fail("店铺不存在！！");}// 如果没有命中并且店铺信息不是空字符串即shopjson等于null则去数据库中根据查Id查询店铺信息Shop shop = getById(id);// 在数据库中查询不到店铺,把这个不存在的数据也写入到Redis中并且将value设置为空字符串同时设置一个较短的TTL(如2分钟)if (shop == null) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return Result.fail("店铺不存在！！");}// 查到了则将店铺对象转为json字符串存入redis同时设置TTLString jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 最终把查询到的商户信息返回给前端return Result.ok(shop);
}

单独实现解决缓存穿透的方法queryWithPassThrough,在该方法中如果查到店铺信息返回shop查不到则返回null,最后在queryById中做统一判断返回结果类

@Override
public Result queryById(Long id) {// 测试缓存穿透Shop shop = queryWithPassThrough(id);// 如果shop等于null,表示数据库中对应店铺不存在或者缓存的店铺信息是空字符串if (shop == null) {return Result.fail("店铺不存在！！");}// shop不等于null,把查询到的商户信息返回给前端return Result.ok(shop);
}@Override
public Result queryWithPassThrough(Long id) {// 先从Redis中查询对应的店铺缓存信息，这里的常量值是固定的店铺前缀+查询店铺的IdString shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);// 如果在Redis中查询到了店铺信息,并且店铺的信息不是空字符串则转为Shop类型直接返回,""和null以及"/t/n(换行)"都会判定为空即返回falseif (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}// 如果缓存的店铺信息是空字符串(shopjson == "")即我们缓存的空数据,返回nullif (shopjson != null) { return null;}// 如果没有命中并且店铺信息不是空字符串即shopjson等于null则去数据库中根据查Id查询店铺信息Shop shop = getById(id);// 在数据库中查询不到店铺,把这个不存在的数据也写入到Redis中并且将value设置为空字符串同时设置一个较短的TTL(如2分钟)if (shop == null) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}// 查到了则将店铺对象转为json字符串存入redis同时设置TTLString jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 最终把查询到的商户信息返回给前端return shop;
}