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文章目录
四、缓存解决方案
4.1 缓存穿透
4.1.1 现象：
指大量请求来到数据库查询都没有查询到结果，因此不存储在redis中，redis命中率非常低，当redis没有命中，则大量的请求来到了数据库，数据库一直处于被大流量访问状态，很容易压力过载（一般属于恶意攻击）。
4.1.2 方案：
1、在微服务网关或拦截器中设置逻辑监控，必要时采取封ip操作
2、每次将请求的数据都存入redis中并设置过期时间，设置key-null数据（过期时间设置短点，如1分钟），如果大量请求中存在有重复的数据，那么第二次以后的操作都会查询到redis，减少MySQL压力
3、在网关中增加逻辑校验，筛选掉不规则数据，如id<0的数据
4、bitmap白名单策略，将所有数据id存放在bitmaps中，id作为偏移量，存储0/1表示是否存在，存在则放行，不存在则拦截。（这种策略需要提前将所有的id缓存在bitmap中，效率偏低）
4.2 缓存击穿
4.2.1 现象：
指查询某个key（热点数据）在缓存中没有，但数据库有（一般是缓存时间到期），由于这个key是热点数据，在同一时间有大量用户访问这个key，并发量极高，请求发现redis没有，则全部来到数据查询，造成数据库压力瞬间飙升。
4.2.2 方案：
1、如果是整个网站中长期处于热点数据的，可以考虑将数据设置为永不过期
2、如果是需要发布某项活动，造成原本不是热点的key，突然变成热点，可以在活动之前将key的过期时间延长至活动结束。（缓存预热）
3、我们知道缓存击穿的原理实在就是大量并发同时来到cache，同时发现cache中没有数据，全部都去数据库获取了，那么我们可以考虑添加互斥锁，如果已经有请求进来获取数据，发现为空，那么就从数据库去获取数据（这段时间是上锁的）。
代码参考：
public String getData(String key) throws InterruptedException {
// 首先从缓存读取数据
String val = getDataFromRedis(key);
// 如果缓存不存在则去数据库获取
if (val == null) {
// 获取锁
if (lock.tryLock()) {
// 从数据库获取数据
val = getDataFromDB(key);
if (val != null) {
setCache(key, val);
}
// 释放锁
lock.unlock();
} else {
// 其他线程获取锁失败,睡眠100毫秒后尝试重新获取
Thread.sleep(100);
val = getData(key);
}
}
return val;
}
4.3 缓存雪崩
4.3.1 现象：
指某一时间大量缓存过期，请求直接来到数据库，造成数据库压力过载。与缓存击穿不同的是缓存击穿通常是大的并发量访问某一条数据，而某一条数据正好失效。而缓存雪崩是大量的数据同时失效，多个key累加起来的请求流量压力过大。很多数据都查询不到，从而到数据库查询，数据库压力飙升。
4.3.2 方案：
1、将较为重要的数据设置永不过期
2、将缓存数据过期时间设置为随机，防止同一时间大量缓存失效