### Redis缓存的三大问题及其解决方案
#### 一、缓存穿透
缓存穿透是指查询一个既不在缓存也不在数据库中存在的数据时发生的场景。这种现象通常发生在恶意用户或黑客试图利用应用程序的漏洞来发送大量不存在的数据请求，从而绕过缓存直接击打数据库，导致数据库压力过大甚至崩溃。
**1. 常见解决方案**
对于缓存穿透问题，有几种常见的解决方案：
- **验证拦截**: 在接口层进行校验，比如检查用户权限以及对一些关键字段（如ID）做基本的校验。例如，对于`id <= 0`的字段直接进行拦截处理。
- **缓存空数据**: 当数据库查询结果为空时，将这个空结果也缓存起来，并且设置较短的缓存有效期，以避免正常数据的缓存受到影响。
```java
public Student getStudentsByID(Long id) {
// 从Redis中获取学生信息
Student student = redisTemplate.opsForValue().get(String.valueOf(id));
if (student != null) {
return student;
}
// 从数据库查询学生信息，并存入Redis
student = studentDao.selectByStudentId(id);
if (student != null) {
redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(id), student, 60, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 即使不存在，也将其存入缓存中
redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(id), null, 60, TimeUnit.SECONDS);
}
return student;
}
```
- **使用布隆过滤器**: 布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于检测元素是否在一个集合中。它可以快速判断某个元素是否可能存在于集合中，虽然有一定的误判率，但不会漏判。
**2. 布隆过滤器**
布隆过滤器的核心在于使用位数组和多个不同的哈希函数。具体步骤如下：
- 初始化一个足够大的位数组，所有位默认为0。
- 对每一个需要加入过滤器的元素执行多轮哈希运算，每一轮哈希运算的结果用来确定位数组中的一个位置，并将该位置置为1。
- 当需要查询一个元素是否存在时，同样对该元素执行相同的哈希运算，并检查对应位置上的值是否均为1。如果都是1，则认为该元素可能存在；如果有任何一位为0，则可以确定该元素一定不存在。
需要注意的是，布隆过滤器不支持删除操作，因为某个元素对应的位可能被其他元素的哈希运算覆盖。
**3. 缓存空数据与布隆过滤器的比较**
- **缓存空数据**: 适用于空数据的键数量有限、键重复请求效率较高的场景。
- **布隆过滤器**: 更适合于恶意攻击查询的键各不相同且数量巨大的情况，因为不需要缓存大量的空数据，减少了内存消耗。
#### 二、缓存击穿
缓存击穿是指热点数据在缓存中失效后，短时间内大量并发请求直接击中数据库的现象。这种情况可能导致数据库负载激增，甚至服务不可用。
**解决方案**
- **设置永不过期**: 将热点数据的缓存设置为永不过期，避免因缓存过期而导致的并发请求。
- **加互斥锁**: 使用互斥锁机制控制数据库的访问，避免多个线程同时访问数据库。这种方式会降低系统的整体吞吐量，因此需谨慎使用。
```java
public String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { // 代表缓存值过期
// 设置3分钟的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能loaddb
if (redis.setnx(key_mutex, "1", 3 * 60) == 1) { // 代表设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
} else { // 这个时候代表同时候的其他线程已经loaddb并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
sleep(50);
get(key);
}
}
return value;
}
```
以上介绍了Redis缓存中常见的两种问题——缓存穿透和缓存击穿，以及针对这些问题的解决方案。在实际应用中，应根据具体的业务场景选择合适的策略，以提高系统的稳定性和性能。
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