Redis三大难点之缓存穿透

小半 • 2022年10月31日下午3:42 • 架构设计 • 阅读 121

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。

解决方案

缓存空对象，为避免占用资源，一般过期时间会比较短优点：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
增强id的复杂度，避免被猜测id规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流，基于二八原则，我们通常只会缓存常用的那 20% 的热点数据
设置可访问白名单，用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmaps里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps中，进行拦截，不允许访问
实时监控，当发现redis的命中率开始急剧降低时，需要及时排查访问对象和和访问数据，和运维人员配合，设置黑名单

设计思想

代码实现

   public ResponseEntity<Object> getUserById(String id) {

        // 从redis中根据key查询用户列表信息
        String user = (String) redisTemplate.opsForValue().get("user:" + id);

        // 如果用户信息不为null、""、"tn"，则存在，转化为Issa
        if (StrUtil.isNotBlank(user)) {
            Issa issa = JSONUtil.toBean(user, Issa.class);
            return ResponseEntity.ok(issa);
        }

        if (user != null) {
            return ResponseEntity.status(400).body("没有用户信息");
        }

        // 查询所有用户信息
        Issa userById = userMapper.getUserById(id);

        // 判断是否为空
        if (userById == null) {
            redisTemplate.opsForValue().set("user:" + id, "", 10, TimeUnit.SECONDS);
            return ResponseEntity.status(405).body("没有任何一个用户的信息");
        }

        // 转化为字符串
        String issasStr = JSONUtil.toJsonStr(userById);

        // 保存到redis中，并设置超时时间作为兜底方案
        redisTemplate.opsForValue().set(USER_LIST, issasStr, 60, TimeUnit.SECONDS);

        // ok
        return ResponseEntity.ok(userById);
    }