1,Redis缓存穿透问题

Redis缓存穿透问题是指查询一个一定不存在的数据，由于这样的数据缓存一定不命中，所以这样的请求一定会打到数据库上。但是由于数据库里面也没有这样数据，且也没有将这样的null值缓存到数据库，从而造成这样的请求每次都打到数据库，进而造成缓存失去意义和数据库压力增大​。

/**
      * 缓存穿透
      */
     public Mixe cachePenetration(Long mixeId) {

         // 先从redis里面查询数据
         String mixeCP = redisTemplate.opsForValue().get(mixeId+"");

         // 如果redis里面没有数据那么从数据库里面查询，并将查询后数据存入redis
         if (StringUtils.isEmpty(mixeCP)) {
             Mixe mixe = this.baseMapper.selectById(mixeId);
             if (!StringUtils.isEmpty(mixe)) {
                 redisTemplate.opsForValue().set(mixe.getId()+"", JSON.toJSONString(mixe),1, TimeUnit.MINUTES);
             }

             return mixe;
         }

         // 查询到数据直接返回
         Mixe mixe = JSON.parseObject(mixeCP, new TypeReference<Mixe>() {
         });

         return mixe;
     }

案例演示

查询id为1的数据，第一次查询，会先去缓存里面查询，没有查到数据，再去数据库里面查询，若查询数据不为空，将数据存入缓存并响应给客户端

查询一个ID为-1的数据？

由于ID为-1，缓存无法命中，数据库查询也是为空，所以这样的请求会全部打到数据库从而造成数据库压力增大和缓存失去意义

解决Redis缓存穿透

对参数进行限制，和null值存入缓存设置一个短暂过期时间

/**
      * 缓存穿透
      */
     public Mixe cachePenetration(Long mixeId) {

         if (mixeId < 0) {return null;}

         // 先从redis里面查询数据
         String mixeCP = redisTemplate.opsForValue().get(mixeId+"");

         // 如果redis里面没有数据那么从数据库里面查询，并将查询后数据存入redis
         if (StringUtils.isEmpty(mixeCP)) {
             Mixe mixe = this.baseMapper.selectById(mixeId);
             if (!StringUtils.isEmpty(mixe)) {
                 redisTemplate.opsForValue().set(mixe.getId()+"", JSON.toJSONString(mixe),1, TimeUnit.DAYS);
             }
             // 数据数据为null设置一个短暂过期时间
             redisTemplate.opsForValue().set(mixe.getId()+"", JSON.toJSONString(mixe),1, TimeUnit.MINUTES);
             return mixe;
         }

         // 查询到数据直接返回
         Mixe mixe = JSON.parseObject(mixeCP, new TypeReference<Mixe>() {
         });

         return mixe;
     }

这样就可以避免了一个缓存穿透问题

2，Redis缓存雪崩

Redis缓存雪崩是指设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，所有请求全部打到数据库，DB瞬时压力过重而雪崩​。

Reids缓存雪崩如何解决？

一般来讲我们都是给每一个缓存在一定的时间范围内设置一个随机过期时间，比如1-10分钟内，这样缓存在同一时间内失效的概率就减低，很难在引发群体事件

Random random = new Random();
             int i = random.nextInt(10) - 1;
             // 数据数据为null设置一个短暂过期时间
             redisTemplate.opsForValue().set(mixeId+"", JSON.toJSONString(mixe),i, TimeUnit.MINUTES);

缓存击穿问题

Reids缓存击穿是指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高并发地访问，变成一种非常“热点”数据。
如果这个key在大量请求进来前正好失效，那么对这个key的数据查询就会全部落到数据库，导致数据库压力增大

如何解决缓存击穿问题

加锁。大量并发只让一个人去查，其他人等待，查到以后释放锁，其他人获取锁，先查缓存，就会有数据，不要去查数据库

/**
      * 缓存击穿
      * 分布式锁
      */
     public Mixe distributedLock(Long mixeId) throws InterruptedException {

         // 设置唯一ID为锁value
         String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         // 分布式去占锁
         Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);

         if (lock) {
             // 枷锁成功执行业务
             Mixe mixe = null;
             try {
                 mixe = this.baseMapper.selectById(mixeId);
             }finally {
                 String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
                         "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
                         "else\n" +
                         "    return 0\n" +
                         "end";
                 //原子删除
                 redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script,Long.class), Arrays.asList("lock"),uuid);
             }

             return mixe;

         } else {
             Thread.sleep(100);
             this.distributedLock(mixeId);
         }

         return null;
     }

如果执行业务时间超长，锁过期怎么办？

引入Redisssion

/**
      * 引入Redission解决分布式锁问题
      */
     public Mixe distributedRedissionLock(Long mixeId) {

         RLock lock = redissonClient.getLock("mixe-id");
         lock.lock();
         Mixe mixe = null;
         try {
             mixe = cachePenetration(mixeId);
         } finally {
           lock.unlock();
         }
         return mixe;
     }