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什么是缓存？
缓存就是数据交换的缓冲区，是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。
怎么防止缓存穿透？
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，给数据库带来巨大压力。
常见的解决方案有两种：
缓存空对象
客户端第一次请求是，发现数据库中数据不存在，在缓存中设置该值为空串，后面的请求中若发现缓存中存储的值为空串直接返回空串，不在查询数据库。（缓存需要设置一定时间内过期，防止数据库中有数据后缓存仍然为空。或者在插入数据时，清空缓存）
- 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
/*** 设置空值解决缓存穿透*/public Shop queryWithPassThrough(Long id){//先从redis查询商铺缓存，若存在，从redis中返回,否则查询数据库，存在写入redis，并返回String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop:" + id);if(StringUtils.isNotBlank(shopJson)){Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}//判断命中的是否为空，防止缓存穿透if(shopJson==null){ //若为null，说明redis中数据为空字符串，说明mysql数据库也没有数据return null;}//redis不存在，查询数据库Shop shop = getById(id);if(shop==null){//将空值写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shop:"+id,"",30, TimeUnit.MINUTES);return null;}stringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shop:"+id,JSONUtil.toJsonStr(shop));return shop;}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
其他方案：
•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
为什么会出现缓存雪崩？
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
如何解决缓存击穿？
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
在高并发环境下，当有一个线程获得锁访问数据库时，其他线程等待。假如业务A需要获取缓存A和缓存B,而业务B需要获取缓存B和缓存A。此时业务A已经获取了缓存A的锁正在等待缓存B，而业务B获取了缓存B的锁等待缓存A，就出现了互相等待的情况，产生死锁。
优点：没有额外的内存消耗，保证一致性，实现简单
缺点：线程需要等待，性能受影响，可能有死锁风险
/*** 在设置空值，已经解决缓存穿透的基础上，添加互斥锁解决缓存击穿*/public Shop queryWithMutex (Long id){//先从redis查询商铺缓存，若存在，从redis中返回,否则查询数据库，存在写入redis，并返回String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop:" + id);if(StringUtils.isNotBlank(shopJson)){Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}//判断命中的是否为空，房子缓存穿透if(shopJson==null){ //部位null，说明redis中数据为空字符串，说明mysql数据库也没有数据return null;}//redis不存在，失效缓存重建//获取互斥锁，每个店铺创建一个锁String LockKey = "lock:shop:"+id;Shop shop = null;try {boolean isLock = tryLock(LockKey);//获取锁失败，休眠重试if(!isLock){Thread.sleep(50);return queryWithMutex(id);}//获取到锁，查询数据库shop = getById(id);if(shop==null){//将空值写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shop:"+id,"",30, TimeUnit.MINUTES);return null;}stringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shop:"+id,JSONUtil.toJsonStr(shop));}catch (InterruptedException e){throw new RuntimeException("系统异常");}finally {//释放锁unLock(LockKey);}return shop;}/***获取锁*/private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}/*** 释放锁*/private void unLock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}逻辑过期：
优点：线程无需等待，性能较好
缺点：不保证一致性，有额外内存消耗，实现复杂
//线程池
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);/*** 使用逻辑过期解决缓存击穿(实际上数据不会过期,故不需要考虑缓存穿透问题),使用时需要先缓存热点数据*/public Shop queryWithLogicalExpire (Long id){//先从redis查询商铺缓存，若存在，从redis中返回,否则查询数据库，存在写入redis，并返回String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop:" + id);//缓存中不存在，直接返回null。（热点数据，通过一般需要自行初始化到redis缓存中，一般不会出现null的情况）if(StringUtils.isBlank(shopJson)){return null;}RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);//获取缓存数据LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//获取缓存过期时间//判断是否过期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){//未过期，直接返回return shop;}//过期，需要缓存重建//获取互斥锁String LockKey = "lock:shop:"+id;if(tryLock(LockKey)){//获取锁成功，开启独立线程，实现缓存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() ->{//重建缓存try{this.saveShop2Redis(id,20L);}catch (Exception e){throw new RuntimeException(e);}finally {//释放锁unLock(LockKey);}});}return shop;}public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds){//查询店铺数据Shop shop = getById(id);//封装逻辑过期时间RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(shop);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusMinutes(expireSeconds));//写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set("cache:shop:"+id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));}/***获取锁*/private boolean tryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}/*** 释放锁*/private void unLock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}全局ID生成器
如果使用数据库自增ID就存在一些问题：
- id的规律性太明显
- 受单表数据量的限制
全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：
为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：
ID的组成部分：
- 符号位：1bit，永远为0
- 时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年
- 序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID
Redis自增ID策略：
- 每天一个key，方便统计订单量
- ID构造是 时间戳 + 计数器
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;@Component
public class RedisIdWorker {private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}// 2022年开始时间戳private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;// 序列号位数private static final int COUNT_BITS = 32;public long nextId(String KeyPrefix) {// 1.生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long timestamp = nowSecond-BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序列号String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));//自增长，返回自增序列号,key不存在会自动创建一个keylong count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + KeyPrefix + ":" + date);// 3.拼接并返回// 时间戳左移32位，通过|运算，拼接序列号return timestamp << COUNT_BITS | count;}
}