Redis-实战篇-编码解决商铺查询的缓存穿透问题(缓存空对象)

文章目录

  • 1、缓存穿透
  • 2、常见的解决方案有两种:
    • 2.1、缓存空对象
    • 2.2、布隆过滤器
  • 3、编码解决商铺查询的缓存穿透问题
    • 3.1、queryById
    • 3.2、RedisConstants.java

1、缓存穿透

缓存击穿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。

2、常见的解决方案有两种:

2.1、缓存空对象

在这里插入图片描述

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

2.2、布隆过滤器

在这里插入图片描述

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

3、编码解决商铺查询的缓存穿透问题

在这里插入图片描述

3.1、queryById

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1、从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3、存在,直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }

        //判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }

        //4、不存在,根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        //5、数据库不存在,返回错误
        if (shop == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            //返回错误信息
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }
        //6、存在,写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //7、返回
        return Result.ok(shop);
    }

3.2、RedisConstants.java

    public static final Long CACHE_NULL_TTL = 2L;

    public static final Long CACHE_SHOP_TTL = 30L;
    public static final String CACHE_SHOP_KEY = "cache:shop:";

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