redis缓存穿透

• 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，这样缓存永远都不会生效（只有数据库查到了，才会让redis缓存，但现在的问题是查不到），会频繁的去访问数据库。

• 常见的结局方案有两种

  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：内存占用啥哦，没有多余的key
     • 缺点：实现复杂，可能存在误判

• 缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，会先请求redis，但是此时redis中也没有数据，就会直接访问数据库，但是数据库里也没有数据，那么这个数据就穿透了缓存，直击数据库。但是数据库能承载的并发不如redis这么高，所以如果大量的请求同时都来访问这个不存在的数据，那么这些请求就会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库里不存在，我们也把这个这个数据存在redis中去（这就是为啥说会有额外的内存消耗），这样下次用户过来访问这个不存在的数据时，redis缓存中也能找到这个数据，不用去查数据库。可能造成的短期不一致是指在空对象的存活期间，我们更新了数据库，把这个空对象变成了正常的可以访问的数据，但由于空对象的TTL还没过，所以当用户来查询的时候，查询到的还是空对象，等TTL过了之后，才能访问到正确的数据，不过这种情况很少见罢了

• 布隆过滤思路分析：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，根据哈希思想去判断当前这个要查询的数据是否存在，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，但是数据库里一定会存在这个数据，从数据库中查询到数据之后，再将其放到redis中。如果布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。这种思想的优点在于节约内存空间，但存在误判，误判的原因在于：布隆过滤器使用的是哈希思想，只要是哈希思想，都可能存在哈希冲突

• 如果这个数据不存在，将这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空字符串，然后设置一个较短的TTL，返回错误信息。当再次发起查询时，先去Redis中判断value是否为空字符串，如果是空字符串，则说明是刚刚我们存的不存在的数据，直接返回错误信息

 stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
public static final Long CACHE_NULL_TTL = 2L;

• 缓存穿透的解决方案有哪些？
  • 缓存null值
  • 布隆过滤
  • 增强id复杂度，避免被猜测id规律（可以采用雪花算法）
  • 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