还不懂缓存穿透？Redis缓存穿透深度剖析

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🍉本篇简介:🍉本篇记录Redis缓存穿透深度剖析命令操作，如有出入还望指正。

当系统中引入redis缓存后，一个请求进来后，会先从redis缓存中查询，缓存有就直接返回，缓存中没有就去db中查询，db中如果有就会将其丢到缓存中，但是有些key对应更多数据在db中并不存在，或者缓存大批量失效了，每次针对此次key的请求从缓存中取不到，请求都会压到db，从而可能压垮db。因此本篇就针对Redis缓存使用中存在的问题进行梳理，针对问题按照代码模拟现实场景并给出解决方案。

概述

当系统中引入redis缓存后，一个请求进来后，会先从redis缓存中查询，缓存有就直接返回，缓存中没有就去db中查询，db中如果有就会将其丢到缓存中，但是有些key对应更多数据在db中并不存在，或者缓存大批量失效了，每次针对此次key的请求从缓存中取不到，请求都会压到db，从而可能压垮db。因此本篇就针对Redis缓存使用中存在的问题进行梳理，针对问题按照代码模拟现实场景并给出解决方案。

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缓存穿透

缓存穿透定义

穿透，顾名思义穿透缓存肯定是到数据库了，肯定是查询数据库不存在的数据，因为如果数据库中存在，查询一遍就存入到缓存了，就不会再次和数据库进行IO操作了。正因为数据库没有数据，导致每次请求都要到数据库中，失去了缓存的意义。总结一下造成缓存穿透的条件有：
1、数据库中没有符合请求条件的数据
2、请求穿透缓存频繁请求数据库
3、每次查询的值都不在redis中

缓存穿透场景

Redis起到保护数据库的作用，提升查询效率，如果连数据库都不存在对应数据，同时也就不会写入到Redis中，频繁查询就会和数据库进行频繁IO操作。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用大量此类攻击可能压垮数据库。那么有人会想了，可不可以做个校验呢？如果缓存中不存在用户信息，那么就存一下该用户信息，保证不到数据库不就不会压垮数据库了嘛，确实是这样。
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缓存穿透场景模拟

下面我根据现实的场景模拟一下，首先先去查询缓存，如果缓存不存在就去检索数据库，存在即返回。
Controller

@GetMapping("list")
    public String list(@Param("id") Integer id) {
        String re = redisUtils.get("test");
        //2. 缓存中没有数据，查询数据库
        System.out.println("缓存命中...");
        if (StringUtils.isEmpty(re)) {
            //2. 缓存中没有数据，查询数据款
            System.out.println("缓存不命中...查询数据库");
            Test test = testService.queryTest(id);
            return JSON.toJSONString(test);
        }
        System.out.println(re);
        return re;
    }

service

 public Test queryTest(Integer id) {
        Test row = testMapper.queryTest(id);
        System.out.println("查询数据库");
        return row;
    }

我们请求参数id传一个数据库不存在该条数据的id，肯定直接打到数据库。
在这里插入图片描述
数据库中也没有该数据，如果处于高并发情况下这种场景直接造成数据库宕机，因此我们可以将查询出来的null结果存入到缓存，只需要第一次查询的时候检索数据库，后面直接命中缓存返回结果。修改service。

public Test queryTest(Integer id) {
        Test row = testMapper.queryTest(id);
        System.out.println("查询数据库");
        //查询数据库后将对象存入缓存
        redisUtils.set("test", JSON.toJSONString(row));
        redisUtils.expire("test", 30, TimeUnit.MINUTES);
        return row;
    }

在这里插入图片描述
第一次查询数据库并存入缓存，第二次直接查询缓存，看似没有问题，逻辑很合理，但是在高并发的场景下就会出问题了，我们采用Jmater进行压力测试，模拟100个并发请求同时请求查询接口。

因为多线程场景下存在线程抢占机制，都在查询缓存然后查询数据库，第一个线程来了，看到缓存没有，就去查询数据库，第二个线程来了发现缓存还没有，继续查询数据库，当在查询出来数据与存入缓存环节的空隙时间内，多个请求已经打到数据库了，所以我们要保证并发情况下的操作原子性。由于springboot所有的组件都是单例的，即使有批量请求也让他访问查询和存入缓存的操作是使用同一把锁，所以可以使用synchronized (this)来加锁，第一个请求来时获取锁，查询数据库，在查询之前再次确认下缓存中是否有数据，如果没有则从数据库中查询，获取到数据后存入缓存中。
修改service方法实现

public Test queryTest(Integer id) {
        //只要是同一把锁就可以锁住所有的线程
        //1. synchronized (this): springboot所有的组件都是单例的，即使有批量请求也是使用同一把锁
        synchronized (this) {
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            //得到锁以后，应该先去缓存中确定一次，如果没有再进行查询
            String test = redisUtils.get("test");
            if (!StringUtils.isEmpty(test)) {
                //缓存不为空直接返回
                return (Test) JSON.toJSON(test);
            }
            //将数据库的多次查询变为一次
            Test row = testMapper.queryTest(id);
            System.out.println("查询数据库");
            //查询数据库后将对象存入缓存
            redisUtils.set("test", JSON.toJSONString(row));
            redisUtils.expire("test", 30, TimeUnit.MINUTES);
            return row;
        }
    }

我们再次执行之后就发现不会出现刚才那种场景了，只查询了一次数据库，其他请求都没有打到数据库上面。
在这里插入图片描述

缓存不命中...
缓存不命中...
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==> Parameters: 5(Integer)
从缓存中获取数据时出现异常，key：test，value：null
java.lang.NullPointerException: null
<==      Total: 0
查询数据库
缓存命中...
null
缓存不命中...
缓存不命中...
缓存不命中...
缓存不命中...
缓存命中...
null
缓存命中...
null

多次执行的结果是不一样的，线程的优先级和时间片分配可能影响线程的执行顺序和时长，进而影响多线程程序的结果。在实际的生产环境中我们主要是采用消息中间件来接受并发请求，按顺序逐一进行处理，同时引入多线程提高任务执行效率。
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缓存穿透解决方案

可以在缓存中存一个空字符串，或者其他特殊字符串用于标识该条为空的数据，然后当应用拿到这个特殊字符串的时候表示数据库没有值，就没必要再去查询数据库了。但是存特殊字符的办法只适用于重复查询同一个不存在的值的情况，如果每次请求，ID都是可变的，并假设ID符合规则，但是每次变化的值都不存在于数据库中，那请求还是会打到数据库中。伪代码如下：

while(true){
  where id = random();
}

所以总结一下几个比较好的解决方案：
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1、对空值缓存
如果一个查询返回的数据为空（不管数据库是否存在），我们仍然把这个结果（null）进行缓存，给其设置一个很短的过期时间，最长不超过五分钟。不然新增了这条数据后，查询还是查不到，保证在后续新增之后不会影响数据查询。
2、设置可访问的名单（白名单）
使用redis中的bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问的id不在bitmaps里面，则进行拦截，不允许访问

（3）采用布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，它实际上是一个很长的二进制向量（位图）和一系列随机映射函数（哈希函数）。

布隆过滤器可以用于检测一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询的时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被这个bitmaps拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。后面会单独对其进行介绍。

（4）进行实时监控
当发现redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制对其提供服务（比如：IP黑名单）

今天写太慢了，明天争取将缓存雪崩和缓存击穿一起写出来，重在学习，重在消化。
在这里插入图片描述