Redis -- 缓存穿透问题解决思路
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。
常见的解决方案有两种:
-  缓存空对象 -  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 
 
-  
 
-  
缓存空对象思路分析:当我们客户端访问不存在的数据时,先请求redis,但是此时redis中没有数据,此时会访问到数据库,但是数据库中也没有数据,这个数据穿透了缓存,直击数据库,我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高,如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据,这些请求就都会访问到数据库,简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在,我们也把这个数据存入到redis中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
布隆过滤:布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题,通过一个庞大的二进制数组,走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在,如果布隆过滤器判断存在,则放行,这个请求会去访问redis,哪怕此时redis中的数据过期了,但是数据库中一定存在这个数据,在数据库中查询出来这个数据后,再将其放入到redis中,
假设布隆过滤器判断这个数据不存在,则直接返回
这种方式优点在于节约内存空间,存在误判,误判原因在于:布隆过滤器走的是哈希思想,只要哈希思想,就可能存在哈希冲突

小总结:
缓存穿透产生的原因是什么?
-  用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,不断发起这样的请求,给数据库带来巨大压力 
缓存穿透的解决方案有哪些?
-  缓存null值 
-  布隆过滤 
-  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 
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