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。

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缓存了。

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。

redis缓存击穿 redis怎么解决缓存穿透_数据库

缓存空对象案例实现方式 :

package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 根据id查询商铺信息
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryShopById(Long id) {
        // 1. 根据ID从Redis中查询商铺信息
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            // 2. 如果Redis中有该商铺信息,直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 判断从Redis中获取的商品信息是否为"", 缓存穿透
        if (shopJson.equals("")){
            return Result.fail("该店铺不存在!");
        }
        // 3. 如果Redis中没有该商铺信息,根据ID从数据库中查询用户信息
        Shop shop = getById(id);
        // 4. 如果数据库中没有该商铺信息,返回错误提示
        if (shop == null){
            // 将空值写入Redis, 防止缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return Result.fail("该店铺不存在!");
        }
        // 5. 如果数据库中有该商铺信息,先写入Redis,再返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(shop),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.ok(shop);
    }

}