緩存穿透

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

常見的解決方案有兩種：

????????緩存空對(duì)象

???????? ????????優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，維護(hù)方便

????????????????缺點(diǎn)： 額外的內(nèi)存消耗 可能造成短期的不一致（惡意攻擊的對(duì)象id對(duì)應(yīng)的redis空值緩存失效前成為了新插入的id，造成真實(shí)客戶只能得到空緩存）

????????布隆過(guò)濾（類似于位示圖0、1代表是否存在）

????????????????優(yōu)點(diǎn)：內(nèi)存占用較少，沒(méi)有多余key

????????????????缺點(diǎn)： 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜 存在誤判可能（對(duì)于過(guò)濾結(jié)果：假的一定為假，真的有小概率為假）

?

?緩存穿透的解決方案有哪些？

緩存null值

布隆過(guò)濾

增強(qiáng)id的復(fù)雜度，避免被猜測(cè)id規(guī)律

做好數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)格式校驗(yàn)

加強(qiáng)用戶權(quán)限校驗(yàn)

做好熱點(diǎn)參數(shù)的限流

代碼解釋，這是一個(gè)通用的工具類方法：

public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){
        String key=keyPrefix+id;
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(json)){
            return JSONUtil.toBean(json,type);
        }
        if (json!=null){
            return null;
        }
        R apply = dbFallback.apply(id);
        if (apply==null){    //生成空值緩存，避免緩存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);  //對(duì)象轉(zhuǎn)Json
            return null;
        }
        this.set(key,JSONUtil.toJsonStr(apply),time, unit);
        return apply;
    }

緩存雪崩

緩存雪崩是指在同一時(shí)段大量的緩存key同時(shí)失效或者Redis服務(wù)宕機(jī)，導(dǎo)致大量請(qǐng)求到達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)，帶來(lái)巨大壓力。

解決方案：

給不同的Key的TTL添加隨機(jī)值

利用Redis集群提高服務(wù)的可用性

給緩存業(yè)務(wù)添加降級(jí)限流策略

給業(yè)務(wù)添加多級(jí)緩存

緩存擊穿

緩存擊穿問(wèn)題也叫熱點(diǎn)Key問(wèn)題，就是一個(gè)被高并發(fā)訪問(wèn)并且緩存重建業(yè)務(wù)較復(fù)雜的key突然失效了，無(wú)數(shù)的請(qǐng)求訪問(wèn)會(huì)在瞬間給數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)巨大的沖擊。

常見的解決方案有兩種：

互斥鎖、邏輯過(guò)期

?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-431363.html

基于代碼實(shí)現(xiàn)互斥鎖

public <R,ID> R queryWithMutex(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R> dbrFallback,Long time,TimeUnit unit){
        String key= keyPrefix+id;
        String shopJson= stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)){  //命中Redis緩存
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        if(shopJson!=null){     //命中空值緩存,代表惡意攻擊
            return null;
        }

        if (!tryLock(LOCK_SHOP_KEY+id)) {
            try {
                Thread.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return queryWithMutex(keyPrefix,id,type,dbrFallback,time,unit);
        }
        String shopJson2= stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //doubleCheck
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson2)){  //命中Redis緩存
            unlock(LOCK_SHOP_KEY+id);
            return JSONUtil.toBean(shopJson2, type);
        }
        if(shopJson2!=null){     //命中空值緩存,代表惡意攻擊
            unlock(LOCK_SHOP_KEY+id);
            return null;
        }
        R apply = dbrFallback.apply(id);
        if (apply==null){    //生成空值緩存，避免緩存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);  //對(duì)象轉(zhuǎn)Json
            return null;
        }
        this.setWithLogicalExpire(key,JSONUtil.toJsonStr(apply),time,unit);
        unlock(LOCK_SHOP_KEY+id);
        return apply;
    }

基于代碼實(shí)現(xiàn)邏輯過(guò)期?

    public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){
        String key= CACHE_SHOP_KEY+id;
        String Json= stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isBlank(Json)){  //未命中Redis緩存
            return null;
        }
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(Json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
            return r;
        }
        if (tryLock(key)){
            String json=stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(json)){  //命中Redis緩存 二次命中緩存，兜底
                RedisData redisData1 = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
                if (redisData1.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
                    unlock(key);
                    return JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData1.getData(), type);
                }
            }
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                R apply = dbFallback.apply(id);
                this.setWithLogicalExpire(key,apply,time,unit);
                unlock(key);
            });
        }
        return r;
    }

附工具類方法

    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit util){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,util);
    }
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit util){
        RedisData redisData=new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(util.toSeconds(time)));
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
    //線程池
    public static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR =             
    Executors.newFixedThreadPool(10);
    /**
     * 獲取互斥鎖
     * @param key
     * @return
     */
    public Boolean tryLock(String key){
        Boolean aBoolean = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(aBoolean);
    }

    /**
     * 釋放互斥鎖
     * @param key
     * @return
     */
    public void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

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