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如何完美解决缓存穿透

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此章节是黑马点评 Plus 版本中专有的内容，而在整套文档中将普通版本和 Plus 版本都融合在了一起，让大家更方便的学习。

在如今微服务遍地的互联网项目来说，使用缓存，常见的比如 Redis，是最常用的提高效率的手段，尤其是在读多，写少的情况下更为适用。能很大程度的降低数据库的压力，但引入缓存同样也造成了一系列的问题需要解决，常见的比如缓存雪崩、缓存穿透。本文要介绍的就是关于缓存穿透的解决方案

缓存穿透​

定义​

缓存穿透是指查询的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次查询这条数据都会穿透过缓存，直接去查询数据库，相当于没有缓存一样。

会发生缓存穿透的查询代码：

public String getVoucher(String vocherId) {
    String voucherRedisData = redisCache.get(vocherId);
    if (StrUtil.isNotBlank(cacheData)){
        return voucherRedisData;
    }
    String voucherData = voucherMapper.selectId(vocherId);
    if (StrUtil.isNotBlank(voucherData)) {
        cahce.set(vocherId, voucherData);
        return voucherData;
    } else {
        throw new RuntimeException();
    }
}

危害​

一般存在缓存是为了缓解数据库的压力，如果短时间内发生了大量的请求并缓存穿透，就会试数据库的压力猛增，数据库的抗压能力比Redis要差的多得多，完全不是一个级别，所以如果是高并发的缓存穿透，极有可能造成系统宕机。

原因​

  • 业务代码或者数据出现了问题
  • 恶意攻击、爬虫等造成大量缓存穿透请求

项目中优惠券的缓存穿透问题​

而这种问题在查询优惠券时同样会存在，比如说某个黑客调用查看优惠券接口时，就会传入一个不存在的优惠券id，先查一遍缓存，缓存不存在则再去查询数据库，结果数据库也不存在，当并发高时，就会对数据库造成很大的压力。

解决方案​

缓存空值​

当查询的数据在缓存中和数据库中都不存在时，就缓存一个空结果，比如null，并将这个空结果返回给前端，并设置一个过期时间，避免消耗太多的内存

使用缓存空值的查询代码：

public String getVoucher(String vocherId) {
    String voucherRedisData = redisCache.get(vocherId);
    if (StrUtil.isNotBlank(cacheData)){
        return voucherRedisData;
    }
    // 判断这个优惠券是否包含空值的缓存
    Boolean voucherRedisNull = cache.hasKey("voucher_null_" + vocherId);
    if (voucherRedisNull) {
        throw new RuntimeException();
    }
    String voucherData = voucherMapper.selectId(vocherId);
    if (StrUtil.isNotBlank(voucherData)) {
        cahce.set(vocherId, voucherData);
        return voucherData;
    } else {
        // 如果数据库中不存在，设置空值
        Integer expireTime = 60;
        redisCache.set("voucher_null_" + vocherId, expireTime);
        throw new RuntimeException();
    }
}

拿查看优惠券逻辑来说

  • 用户1查询优惠券id是10000，查询缓存和数据库都不存在，接着在缓存中设置一个空值，过期时间60s
  • 用户2查询优惠券id是20000，查询缓存和数据库都不存在，接着在缓存中设置一个空值，过期时间60s

问题​

当短时间内有大量恶意攻击，每个请求都是的优惠券id都不同，缓存空值没有得到复用，所以还是穿透了缓存，请求都落到了数据库上，所以这种方案适合缓存空值能复用的场景。

分布式锁​

可以说使用分布式锁是防止并发问题最常用的解决方案了，核心就是加一把锁，每次只有一个请求能获得到锁，没有获得锁的请求等待获得锁的请求执行完后释放锁，然后再次竞争。所以解决缓存穿透也是可以的。

拿查看优惠券逻辑来说

用户1查询优惠券请求获得锁，执行查询逻辑，用户2查询优惠券的请求需要等待锁的释放，当用户1的请求释放完锁后，用户2再执行

使用分布式锁的查询代码：

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