Redis缓存穿透与缓存击穿

东神殿下 2021-12-07

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缓存穿透

缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一边，然后返回空。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。

解决方案：

如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓存中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴。
把空结果也给缓存起来，这样下次同让的请求就可以直接返回空了，既可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。
同时也可以单独设置个缓存区域存储空值，对要查询的key进行预先校验，然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑。

public String getByUsers2(Long id) {
// 1.先查询redis
String key = this.getClass().getName() + "-" + Thread.currentThread().getStackTrace()
[1].getMethodName()+ "-id:" + id;
String userName = redisService.getString(key);
if (!StringUtils.isEmpty(userName)) {
return userName;
}
System.out.println("######开始发送数据库DB请求########");
Users user = userMapper.getUser(id);
String value = null;
if (user == null) {
// 标识为null
value = "";
} else {
value = user.getName();
}
redisService.setString(key, value);
return value;
}

注意：在给对应的ip存放真值的时候，需要先清除对应的之前的空缓存。

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常"热点"的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一个key缓存，前者则是很多key。

热点key：

某个key访问非常频繁，当key失效的时候有大量线程来构建缓存，导致负载增加，系统崩盘。

解决办法：

使用锁，单机使用synchronized,lock等，分布式用分布式锁。
缓存过期时间不设置，而是设置在key对应的value里。
如果检测到存的时间超过过期时间则异步更新缓存。

redis

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