redis穿透优化

一般缓存设计，首先从缓存查询数据，如果没有值，再从DB数据库获取数据，获取数据后写入缓存。缓存穿透是指查询一个不存在的数据，在缓存层和DB数据库都不能查询到数据，最后返回空数据。如果该类情况的访问并发很高，或者受到恶意的攻击，可能会造成DB数据库宕机。

解决方案如下：

• 缓存空对象

在DB数据库查询不到数据时，设置一个空对象，下次再次查询该对象时，则直接返回缓存对象。示例代码如下：

public Goods getById(Long id) {

        if (Objects.isNull(id)) {
            return null;
        }
        String key = GOODS + id;
        String goodsJson = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StringUtils.isNotBlank(goodsJson)) {
            return JSON.parseObject(goodsJson, Goods.class);
        }
        Goods goods = goodsMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if (Objects.nonNull(goods)) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(goods), RedisConst.DEFAULT_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
            return goods;
        } else {
            
            // 穿透优化
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(new Goods()), RedisConst.DEFAULT_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
            return null;
        }
    }

但是，缓存空对象存在一些问题。存储空对象后，需要更多的存储空间（如果是收到攻击，问题更严重）。可以设置一个失效时间，让其自动删除。缓存了空对象后，与DB数据库的数据会有一段数据不一致。例如，设置缓存的失效时间是2分钟，在这段时间内，数据库又添加了该id的数据，就出现了缓存和数据库数据不一致。此时，可以利用消息系统或者其他方式清理缓存。

• 使用bloomfilter过滤器

对于数据实时性比较小的数据，可以使用bloomfilter过滤器存储数据库存在的数据，在缓存查询数据前，根据bloomfilter过滤器做一次校验。如果存在，在进行查询操作，反之，则直接返回空值。这在一定程度上减少了DB数据库的负载，起到了保护作用。由于bloomfilter没有删除操作，所以，该解决方案只适用于数据实时性不大，数据量大的情况。