简历_熟悉缓存高并发场景处理方法(使用 Redis 对高频访问的信息进行缓存，降低数据库査询压力)，如缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

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高频访问数据

黑马点评中存入缓存的，比如高频访问的商铺信息，自己项目则是模型信息，比如模型的名字，几个模态，参数量等。

1.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：

1. 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
2. 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

这里选择缓存空对象。

总结

1. 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

2. 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

2.缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案：

• 给不同的Key的TTL添加随机值
• 利用Redis集群提高服务的可用性
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存

这部分后面代码总结中没有，因为就是简单的为TTL设置随机值。

3.缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种：互斥锁、逻辑过期

案例：基于逻辑过期方式解决缓存击穿问题

需求：修改根据id查询商铺的业务，基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题

这里最左边缓存未命中，返回空而不进行其他操作，比如查数据库回设缓存，是为了主要掌握逻辑过期的逻辑，而不注重于其他。

代码总结

package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent